Naučnici u Barceloni razvili algoritam koji predviđa najefikasniji tretman za kancer

Algoritam koji su razvili stručnjaci Instituta za istraživanje biomedicine (IRB) i Centra za genomsku regulaciju (CRG) u Barceloni može da predvidi koji lijekovi će biti najefikasniji za liječenje genetskih bolesti i raka, pokazalo je istraživanje objavljeno u četvrtak u časopisu Nature Genetics.

Razvijeni prediktivni računarski model je alat za javnu upotrebu pod nazivom RTDetective i omogućava ubrzavanje dizajna, razvoja i efikasnosti kliničkih ispitivanja za širok spektar poremećaja uzrokovanih mutacijama u DNK koje uzrokuju sintezu skraćenih ili nepotpunih proteina, prenosi Tanjug.

Nepotpuni proteini nastaju kada se njihova sinteza iznenada zaustavi zbog ”besmislenih mutacija” koje djeluju kao signal za njihovo zaustavljanje ili blokiranje.

U mnogim slučajevima ovi nekompletni proteini ne mogu da obavljaju svoju funkciju i to dovodi do različitih poremećaja, piše agencija Efe.

Mutacija gena

Jedna od pet bolesti uzrokovanih mutacijama u jednom genu je povezana sa nekompletnim ili nedovršenim proteinima, uključujući neke vrste cistične fibroze i mišićnu distrofiju.

Ovi signali prijevremenog zaustavljanja proteina se također javljaju u genima supresora tumora, što uzrokuje njihovu inaktivaciju, podstičući razvoj raka.

Studija pokazuje da su klinička ispitivanja lijekova koji djeluju čitanjem ovih znakova zaustavljanja vjerovatno koristila neefikasne kombinacije lijek-pacijent.

Istraživači su razvili eksperimentalni sistem zasnovan na ljudskim ćelijskim linijama koji im je omogućio da izmjere efikasnost osam različitih lijekova na 5.800 znakova preranog zaustavljanja koji izazivaju bolesti.

Tako su otkrili da lijek koji dobro funkcionira u savladavanju jednog prijevremenog signala za zaustavljanje možda neće biti efikasan za drugi, čak i unutar istog gena, zbog DNK sekvence u vezi signala za zaustavljanje proteina.

Predviđanje efikanosti

Istraživači su koristili algoritam da predvide efikasnost različitih lijekova za svaki od 32,7 miliona mogućih stop signala koji mogu da se generiraju u ljudskom genomu.

Predviđeno je da će najmanje jedan od šest testiranih lijekova postići povećanje očitavanja od jedan posto u 87,3 posto svih mogućih znakova zaustavljanja i povećanje od dva posto u skoro 40 posto slučajeva.

Istraživači planiraju da potvrde funkcionalnost proteina proizvedenih u lijeku, što je ključni korak u potvrđivanju njihove kliničke primjenljivosti.

Španski tim također planira da istraži druge strategije koje se mogu koristiti u kombinaciji sa ovim terapijama kako bi se povećala efikasnost tretmana, posebno kod raka.

“Naša studija ne samo da otvara nove puteve za liječenje nasljednih genetskih bolesti, već i, što je još važnije, za liječenje tumora”, zaključuje Fran Supek, šef laboratorije za nauku podataka o genomu u IRB Barceloni i profesor u Centru za biotehnologiju Istraživanje i inovacije na Univerzitetu u Kopenhagenu.

(Agencije)