Цивилизация
Сотрудники Национального медицинского исследовательского центра имени В. А. Алмазова разработали математическую модель, которая поможет быстро и эффективно находить мутации в индивидуальных геномах при анализе большого количества образцов. Ее можно применять как в медицине, чтобы выявлять генные мутации, вызывающие предрасположенность к различным заболеваниям, так и в других областях, например, в сельском хозяйстве для селекционной работы. Работа проходила в рамках проекта, поддержанного Президентской программой исследовательских проектов Российского научного фонда, а ее результаты опубликованы в журнале BMC Bioinformatics.
Изменения в последовательности некоторых генов могут приводить к развитию разных болезней, например, аневризмы аорты, когда участки сосуда расширяются и могут разорваться. Основная задача авторов работы – поиск генов, мутации в которых достоверно повышают риск этого заболевания. Сейчас медики предполагают, что к аневризме аорты могут приводить замены даже одного нуклеотида в генах, обеспечивающих формирование и работу сердечно-сосудистой системы. Такие отличия называются однонуклеотидными полиморфизмами.
В работе авторов важную роль играет биоинформатика, в том числе анализ «больших данных» (big data), которые ученые получают с помощью секвенирования нового поколения. Этот метод быстро предоставляет информацию о последовательности сразу нескольких участков генома, по сути, «читает» наши гены. Однако золотой стандарт этого направления – секвенирование по технологии Illumina – дорог, времязатратен и имеет технические ограничения. Чтобы ускорить и удешевить этот процесс, ученые используют метод пулирования образцов – их объединения и общего анализа.
Подобный подход предложил американский врач Роберт Дорфман еще во время Второй мировой войны. Он объединял образцы сыворотки крови солдат, чтобы проверить военных на сифилис, и только в случае положительного результата проводил индивидуальный анализ.
Процесс анализа результатов секвенирования и выявления носителей мутаций называется депулированием. Как правило, если в образцах носитель мутации один, выявить его просто, но если носителей мутаций несколько, нужно автоматизировать работу. При этом программных средств и универсального алгоритма для депулирования ранее не существовало.
«Мы разработали математическую модель s-dePooler, которая воспроизводит смешивание образцов и последующее секвенирование. На ее основе мы составили алгоритм, выявляющий возможных носителей мутации. Он подходит для анализа любых схем смешивания», — рассказал один из авторов статьи Александр Жернаков, младший научный сотрудник НМИЦ имени В. А. Алмазова.
Ученые протестировали разработанный метод на синтетическом наборе данных проекта «1000 геномов» и успешно определили 97% мутаций, присутствующих менее чем у 10% носителей.
Несмотря на широкое применение модели s-dePooler, первая ее задача – это поиск связи между аневризмой аорты и генами, которые отвечают за работу сердечно-сосудистой системы. Авторы под руководством доктора медицинских наук Ольги Моисеевой, директора Института сердца и сосудов в составе Центра имени В. А. Алмазова, уже обследовали пациентов с диагностированным аневризмом на присутствие отличий в гене ACTA2, который кодирует один из белков в гладкомышечных клетках аорты, и нашли несколько мутаций у их носителей.
Эта работа – часть большого исследования, направленного на ключевых параметров для прогноза развития сердечно-сосудистых заболеваний у пациентов с сахарным диабетом. Это позволит своевременно выявить группы высокого риска и предоставит новые терапевтические возможности. В дальнейшем ученые планируют исследовать другие гены, мутации в которых потенциально несут риск сердечно-сосудистых осложнений. Также авторы хотят разработать маркерные системы для выявления предрасположенности к таким заболеваниям.
