Команда ученых из Делавэрского и Джорджтаунского университетов разработали новую систему, позволяющую быстро определить, какие противоопухолевые лекарственные средства будут лучше всего работать с генетическими маркерами того или иного пациента. Первая публично доступная система этого типа, база данных eGARD, описывается в статье журнала «PLOS One».
Правильное функционирование генов можно сравнить с работой управляющего завода или фабрики, который регулирует производство товаров, в нашем случае, жизнеустойчивых белков. Но иногда ген становится «жуликом» и вместо этого изготавливает раковую опухоль. Если эксперты по проблемам рака идентифицируют эти дефектные гены, они могут разработать планы лечения на основе уже существующих данных.
Однако до сих пор информация, связывающая генетические факторы и результаты лечения, встречалась только на страницах сотен академических журналов. Чтобы ее изучить, врачам нужно сутками напролет читать эти отчеты, чтобы найти нужные данные. Но у них нет времени, чтобы прочитать все отчеты и литературу по каждому типу опухоли. Благодаря новой системе они могут потратить это время на лечение пациентов и подобрать наиболее эффективные лекарства.
Что может eGARD
Система eGARD анализирует слова и фразы в медицинской литературе, чтобы найти связи между геномными аномалиями и ответом на лекарства.
Вначале исследовательская группа научила систему идентифицировать признаки генетических аномалий с такими научными названиями, как «чрезмерная экспрессия ERCC1» или «C677T и A1298C полиморфизмы гена MTHFR» и пр. Затем ученые обучили eGARD искать текст, предполагающий такие результаты лечения как «значительно худший ответ» или «коэффициент выживаемости», а также слова и фразы, связывающие генетическую аномалию и результат, например, «коррелировать», «сенсибилизировать» и т.п.
Таким образом eGARD научился сопоставлять генетические подписи с результатами с 95% точностью.
Ученые надеются, что новая система облегчит врачам работу по подбору лечения для пациентов и поможет улучшить клинические исходы больных.
Источник: https://www.sciencedaily.com/releases/2018/02/180206140710.htm
Комментарии
Пока комментариев нет
Новый комментарий