Группа ученых под руководством Марка Граймса из Университета Монтаны выявила сети внутри клеток рака легких, которые помогут понять, как развивается заболевание и как бороться с ним с помощью препаратов.
В статье, опубликованной в Science Signaling, описывается, как новый класс препаратов, ингибиторы HSP90, борется с раком. Это первое крупное исследование, когда анализируются три различные модификации белка и новые методы, которые включают в себя математические и вычислительные подходы для анализа данных.
По сравнению с другими видами рак легких остается наиболее смертоносным, несмотря на сокращение случаев из-за снижения потребления сигарет.
Сначала ученые собрали большое количество данных из клеток рака легких. «Белки меняют друг друга, чтобы передавать сигналы, – говорит Граймс. – Сигналы говорят клеткам, когда нужно делиться или умирать. Рак использует механизм передачи сигналов. Это исследование с большей точностью определяет сигнальные пути и объединяет те пути, которые используются разными модификациями белка».
В ходе исследования ученые изучили 45 различных типов клеток рака легких. Модифицированные белки сравнивали с нормальной легочной тканью. Чтобы проанализировать большой объем данных, были использованы сложные методы распознавания образов, в том числе алгоритмы машинного обучения, и образцы модификаций белка были объединены с сетями взаимодействия белка с целью определения клеточных сигнальных путей.
«Клетки состоят из белков и других компонентов, например, ДНК. Представьте, что клетка – это дом, а люди внутри – белки. Разные люди проводят больше времени в разных местах, в зависимости от их работы в доме. В клетке белки изменяют друг друга, добавляя фосфатные, и ацетильные группы, как если бы люди прикрепляли воздушные шары друг к другу. Люди с одинаковыми шарами собираются вместе. Они передвигаются по дому и занимаются какой-то деятельностью. Например, кто-то вручает вам красный шар, и вы вступаете в группу поваров на кухне. Мы можем представить, что люди взаимодействуют друг с другом в доме как сети. Большинство людей в доме взаимодействуют со многими другими людьми. Мы хотим понять, как люди выбирают пути через сеть в зависимости от того, кто получает воздушный шар. Вот здесь приходят на помощь математические алгоритмы и машинное обучение. Эти методы распознавания образов помогают нам идентифицировать кластеры людей, которые получают разные воздушные шары (кластеры белков), которые становятся модифицированными. Затем мы изучаем взаимодействие только среди этих кластеров людей. Опухоль похожа на дом, который превращается в крупную фабрику, использующую энергетические ресурсы людей. Поэтому нужно отследить пути коммуникации и механизмы, когда дом нарушает правила сообщества. Другими словами, это исследование дает представление о том, на какие белки должны быть нацелены лекарства, чтобы остановить рост рака легких», – поясняет Граймс.
Источник: https://medicalxpress.com/news/2018-05-big-networks-cell-pathways-lung.html
