Создан ИИ для виртуальных клеток — цифровых копий живых тканей

Исследователи из Общества Макса Планка разработали искусственный интеллект Corgi (Context-aware Regulatory Genomics Inference, по-русски просто Корги"), который предсказывает активность участков ДНК в зависимости от типа клетки. В отличие от предыдущих моделей, "Корги" анализирует не только генетическую последовательность, но и молекулярную среду, в которой она функционирует.

Почти все клетки организма содержат одинаковую ДНК, но используют её по-разному. Например, нейрон, клетка печени и иммунная клетка активируют разные наборы генов, так как каждая из них работает в своём уникальном контексте регуляторных молекул. Этот контекст определяет, какие участки генома доступны для считывания, какие гены производят РНК, а какие остаются неактивными.

Небольшие различия в ДНК между людьми также играют роль. Генетические варианты могут влиять на активность генов, нарушать работу регуляторных участков или изменять реакцию клетки на внешние сигналы. Эти изменения важны для исследователей болезней и персонализированной медицины, хотя большинство вариантов не имеют заметных последствий. Проверка каждого из них потребовала бы много времени и ресурсов.

Учёные всё чаще применяют те ИИ, которые анализируют влияние генетических вариантов непосредственно по последовательности ДНК. Такие системы получают участок генома и предсказывают уровень экспрессии генов, доступность хроматина или наличие модификаций гистонов.

Экспрессия показывает, насколько активно клетка считывает ген и производит РНК. Доступность хроматина указывает, открыт ли участок ДНК для регуляторных белков. Модификации гистонов помогают определить активные и подавленные области генома.

Многие ранние модели учитывали только генетическую последовательность, не принимая во внимание состояние конкретной клетки. Это приводило к тому, что одна и та же последовательность интерпретировалась одинаково, хотя в разных типах клеток она могла работать по-разному.

"Корги" учитывает данные об экспрессии большого числа регуляторных генов, которые управляют активностью других участков генома. Это позволяет модели понять, какие регуляторные механизмы действуют в конкретном типе клеток.

Примечтально также, что архитектура "Корги" приближена к реальной биологии. ДНК в клетке никогда не работает изолированно: с ней взаимодействуют транскрипционные факторы, белковые комплексы, регуляторные РНК и структура хроматина. Информация об активности регуляторных генов даёт модели представление об этой среде.

Испытания показали, что "Корги" может предсказывать экспрессию генов, доступность хроматина и модификации гистонов, а также переносить модель на клетки, отличающиеся от использованных при обучении.

Исследователи также создали расширенную версию Corgi+, которая восстанавливает эпигенетические характеристики по данным секвенирования РНК. Эпигенетика — это изменения активности генома, которые не меняют последовательность ДНК, но влияют на доступность и считывание отдельных участков.

Секвенирование РНК широко используется для изучения клеток, показывая, какие гены активны в определённый момент. Однако полная эпигенетическая картина сложнее: для изучения доступности хроматина, модификаций гистонов и других признаков требуются отдельные эксперименты. Corgi+ пытается вычислить эти показатели по профилю РНК.

Такой подход особенно полезен для редких типов клеток, эмбриональных образцов и ограниченного материала пациентов, когда ткани может не хватить на несколько независимых анализов.

"Корги" также может быть полезен для создания виртуальных клеток — вычислительных моделей, имитирующих реакцию клетки на изменение активности генов, мутации, лекарства и другие вмешательства. В перспективе такие инструменты могут помочь отбирать кандидатов в лекарства до лабораторных испытаний, сравнивать эффекты мутаций и изучать сложные заболевания, возникающие из-за сочетания нескольких молекулярных нарушений.

https://www.nature.com/articles/s41467-026-75527-2?utm_source=Securitylab.ru

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: www.nature.com

Комментарии: