Этот оригинальный блог впервые появился на сайте Аясди в 2017 году.

Одна из наиболее знаковых фигур в науке или, возможно, ХХ веке в целом - это двойная спираль.

Форма ДНК, открытая в 1953 году Фрэнсисом Криком и Джеймсом Уотсоном (с должным признанием Мориса Уилкинса и Розалинды Франклин), стала важной вехой в понимании генома человека и послужила отправной точкой для некоторых необычных исследований.

С нашей точки зрения, следует отметить количество сотрудников, которые работают над наборами данных «omics» с использованием анализа топологических данных. В этом посте мы цитируем несколько недавних публикаций, в которых TDA представила прорывные результаты.

Наши сотрудники из Колумбийского университета только что опубликовали статью в Nature Genetics под названием Пространственно-временная геномная архитектура обеспечивает точную онкологию при глиобластоме (GBM). В статье рассматриваются геномные профили и профили экспрессии 52 человек, использующих наше программное обеспечение. Они обнаружили, что образцы из одной и той же опухолевой массы имеют общие геномные и экспрессионные сигнатуры, тогда как географически разделенные мультифокальные опухоли и / или долгосрочные рецидивирующие опухоли засеваются из разных клонов. Эти результаты могут послужить основой для целевых терапевтических вмешательств для пациентов с ГБМ, потенциально позволяя применять методы точной медицины при раке через геномную характеристику.

Несколько недель назад UCSF опубликовал статью под названием Выявление ассоциаций точных фенотипических биомаркеров при травматическом повреждении головного мозга с помощью анализа топологических данных в« PLOS One ». Здесь снова команда использовала TDA, чтобы выявить основанные на данных закономерности в исходах для пациентов, чтобы определить потенциальные биомаркеры выздоровления. Это может значительно предсказать восстановление исхода пациента после черепно-мозговой травмы с использованием более традиционных методов одномерных статистических тестов. Это вторая публикация, созданная в результате нашего сотрудничества с UCSF. Эти анализы могут обеспечить надежный метод стратификации пациентов и планирования лечения, нацеленного на выявленные биомаркеры в будущих клинических испытаниях у пациентов с ЧМТ.

Институт медицинских исследований Стоуэрса только что опубликовал в прошлом месяце статью под названием Идентификация топологических сетевых модулей в нарушенных сетях взаимодействия с белками в журнале Nature Scientific Reports. Это третья публикация, созданная в результате нашего сотрудничества со Stowers (PLOS paper и EMBO reports). Ученые Стоуэрса определили топологические сетевые модули, состоящие из белков с общими свойствами, которые были обнаружены в определенных местах в сетях. Биологические сети состоят из функциональных модулей, однако идентифицировать и охарактеризовать эти модули сложно. Очень актуальна аналогия с аэропортом от первого автора Михаэлы Сардиу: Думайте о протеине как об аэропорте в узловой и лучевой системе. В обычном состоянии система работает в одном направлении. Но что происходит, когда снежная буря останавливает крупный узел? Затронуто часть сети. Изменение в одной части сети влияет не только на этот компонент, но и на окружающие . По мере того, как становятся доступными более нарушенные сети взаимодействия белков, анализ этих наборов данных с помощью передовых математических инструментов, подобных нашему, вероятно, предоставит новое понимание исследования таких заболеваний, как рак и другие генетические нарушения человека, где сети взаимодействия белков изменяются химиотерапией или самим врожденным заболеванием. . Изучая белки и окружающую их среду, исследователи надеются получить представление о широком спектре биологических функций, включая устойчивость к лекарствам и мутации, вызывающие рак.

Работа, которую мы проделали в этой области, насчитывает несколько лет.

Например, в 2016 году европейский медицинский исследовательский консорциум UBIOPRED (Unbiased BIOmarkers in PREDiction of респираторные заболевания) использовал наше программное обеспечение, чтобы обнаружить сигнатуру из 1700 генов, чтобы значимо отличить тяжелых астматиков от неастматиков и астматиков легкой и средней степени тяжести. Сегментируя популяцию астмы, исследователи надеются разработать целевые методы лечения пациентов, которые будут реагировать на терапию. Такие методы лечения оказались эффективными при лечении заболеваний, в которых задействовано лишь небольшое количество генов. Гораздо сложнее было разработать целевые лекарства от состояний, в которых задействованы сотни или тысячи генов, таких как астма. В исследование, опубликованное в Американском журнале респираторной реаниматологии, включены 610 пациентов в 16 центрах в 11 странах Европы, что дополняет 2 предыдущие статьи, опубликованные в Журнале аллергии и клинической иммунологии.

Дэвид Шнидер из Стэнфорда уже несколько лет использует ТДА в сложной области лечения болезней. В статье, опубликованной в 2016 году, команда использовала наше программное обеспечение для воспроизведения круговых траекторий заражения мышей и людей малярийным паразитом, описанных в пространстве фаз транскрипции, при переходе из здорового состояния в больное и обратно в здоровое состояние.

В 2015 году команда Mt. Sinai исследовал фенотипическое пространство 11210 пациентов с диабетом 2 типа с помощью программного обеспечения Ayasdi и выявил 3 ранее не сообщаемые подгруппы пациентов с отчетливыми генетическими ассоциациями и заболеваниями. Это были мейнстримные новости, которые подхватила Fast Company, а также сделали обложку Science.

Буквально десятки статей предшествуют 2015 году, но стоит отметить несколько, включая Топологию вирусной эволюции, где команда из Колумбии предлагает использовать постоянную гомологию генетических фазовых пространств для изучения ретикулярной эволюции и применять эту идею к вирусной эволюции. перегруппировка и рекомбинация. По сути, революция в эволюции. Это еще один пример TDA, визуализирующего релевантную структуру в реальных данных, невидимую для классических методов. Математическая биология смоделировала эволюцию по дереву жизни Дарвина. То есть эволюционные сети имеют древовидный вид, без каких-либо петель в базовых сетях, которые моделируют временную эволюцию. В этой статье показано, что такие петли существуют в реальных данных и что для их обнаружения и понимания требуется TDA. Это первое строгое и систематическое установление существования таких структур - и теперь ясно, что это повсеместное явление.

Наконец, в статье Nicolau et al, опубликованной в PNAS в 2011 году, подробно описывается, как команда использовала TDA для построения низкоразмерных топологических представлений фазового пространства транскрипции опухолей рака груди, идентифицируя ранее незарегистрированную группу пациентов с отличным прогнозом. и отличительные молекулярные подписи.

Если вам интересно, вы можете найти недавнюю обзорную статью в Current Opinion in Systems Biology, написанную нашими коллегами из Колумбии, в которых цитируются эти прорывные статьи.

И у нас есть еще больше важных статей в захватывающей области генетики! Быть в курсе.

Если вы хотите стать соавтором, напишите нам по адресу Сотрудничество@ayasdi.com.