机器学习模型可以实现遗传病的靶向基因治疗

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导读 尽管您体内的几乎每个细胞都包含每个基因的副本,但这些基因中只有一小部分会被表达或打开。这些激活是由称为增强子的特殊 DNA 片段控制...

尽管您体内的几乎每个细胞都包含每个基因的副本,但这些基因中只有一小部分会被表达或打开。这些激活是由称为增强子的特殊 DNA 片段控制的,其作用就像巧妙的开关。这种选择性激活使细胞能够在体内发挥特定的功能,决定它们是否成为心脏细胞、肌肉细胞或脑细胞。

然而,这些增强子并不总是在正确的时间打开正确的基因,从而导致癌症和糖尿病等遗传疾病的发展。约翰·霍普金斯大学生物医学工程师团队开发了一种机器学习模型,可以预测哪些增强子在正常发育和疾病中发挥作用,这项创新有朝一日可能推动增强子靶向疗法的发展,通过打开和关闭基因来治疗疾病随意。该研究结果发表在《自然遗传学》杂志上。

研究负责人迈克尔·比尔(Michael Beer)说:“我们长期以来都知道增强子控制细胞类型之间的转变,但这项工作令人兴奋的是数学模型向我们展示了如何控制它们。”约翰·霍普金斯大学遗传医学。

人体细胞具有高度动态性,并会随着我们的发育过程或对环境的反应而发生变化。比尔的团队特别感兴趣的是了解增强子如何影响“细胞命运决定”,或者一个细胞在发育过程中转变为另一种细胞类型的过程。细胞命运决定的错误是疾病发展的主要因素。

首先,该团队建立了一个机器学习模型来模拟基因如何在细胞中相互调节。从那里,他们使用大规模选择实验(称为遗传筛选)来识别控制细胞命运决定的几个关键基因,以及打开和关闭这些基因表达的增强子。接下来,他们使用 CRISPR 基因编辑系统来破坏或刺激潜在的增强子,并观察对基因表达的影响。这也使得研究人员能够测试哪些增强子加速了胚胎干细胞向内胚层细胞的转变,这是形成胃或胰腺的第一步。最后,该团队使用遗传筛选的数据对 DNA 特征进行建模,例如物理结构或修饰标记,

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