새로운 기계 학습 알고리즘은 개별 세포에서 유전자가 어떻게 조절되는지 예측할 수 있으며, 이는 다양한 질병에 대한 새로운 치료로 이어질 수있는 획기적인 혁신입니다.
버클리 캘리포니아 대학교 (University of California)의 연구원들이 개발 한 알고리즘은 유전자의 발현을 제어하는 특정 DNA 서열을 식별 할 수 있습니다. 이 정보는 이러한 서열을 표적으로하는 약물을 개발하고 유전자를 켜거나 끄는 데 사용될 수 있습니다.
UC Berkeley의 분자 및 세포 생물학 부교수 인 John L. Rinn 박사는“이것은 유전자가 어떻게 조절되는지에 대한 우리의 이해에 큰 돌파구가있다”고 말했다. "이 새로운 알고리즘을 통해 게놈의 주요 규제 요소를 식별하고 다양한 질병에 대한 새로운 요법을 개발할 수 있습니다."
CIS-BPNet이라고하는 알고리즘은 다른 세포 유형의 유전자 발현 데이터의 큰 데이터 세트에 대해 교육을 받았습니다. 알고리즘은 DNA 서열과 유전자의 발현 사이의 관계를 배울 수 있었으며, 이제 다른 세포 유형에서 유전자가 어떻게 발현 될지 예측할 수있다.
연구원들은 다양한 유전자에 대한 알고리즘을 테스트했으며, 다른 세포 유형에서 유전자의 발현을 정확하게 예측할 수 있음을 발견했습니다. 알고리즘은 또한 유전자의 발현을 제어하는 게놈의 주요 조절 요소를 식별 할 수 있었다.
이 정보는 이러한 조절 요소를 표적으로하는 약물을 개발하고 유전자를 켜거나 끄는 데 사용될 수 있습니다. 이것은 암, 당뇨병 및 심장병과 같은 다양한 질병에 대한 새로운 치료로 이어질 수 있습니다.
Rinn은“이것은 유전자가 어떻게 조절되는지 이해하고 다양한 질병에 대한 새로운 치료법을 개발할 수있는 강력한 새로운 도구입니다.
이 연구는 저널 Cell 에 발표되었습니다 .
