Учёные из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) и Университета Торонто разработали вычислительный инструмент moPepGen, способный выявлять ранее неуловимые мутации в белках. Метод основан на графовых алгоритмах и может существенно упростить анализ данных в области онкологии, неврологии и персонализированной медицины.
Разработка решает одну из ключевых задач протеогеномики — направления, которое объединяет данные геномики и протеомики для создания молекулярного профиля заболевания. Существующие инструменты плохо справляются с анализом сложных белковых вариаций, особенно в случаях, когда мутации вызваны сплайсингом, генными слияниями или редактированием РНК.
«Мы создали moPepGen, чтобы ответить на фундаментальный вопрос: какие генетические изменения действительно реализуются на уровне белков», — объясняет Чэнхао Чжу, один из авторов проекта (UCLA). — «До этого не было удобного способа справиться с такой сложностью».
Обнаружение вариаций
В отличие от традиционных решений, которые чаще всего фиксируют лишь отдельные аминокислотные замены, moPepGen выявляет целые пептиды с комбинированными изменениями. Инструмент способен обрабатывать все типы генетических модификаций и моделировать, как гены трансформируются в белки. При этом вычисления происходят быстро и могут масштабироваться на большие массивы данных.
Исследователи протестировали алгоритм на данных по пяти опухолям предстательной железы, восьми опухолям почек и 375 клеточным линиям. В результате moPepGen обнаружил в четыре раза больше уникальных белковых вариаций, чем существующие инструменты.
«Мы получили гораздо более полную картину белкового разнообразия, включая критически важные для диагностики и терапии мутации», — отметил Пол Бутрос, руководитель лаборатории в UCLA.
По словам авторов, инструмент поможет в разработке таргетных терапий, позволяя учёным находить скрытые сайты связывания на белках и оценивать их клинический потенциал. Это особенно актуально для исследований рака, болезней Альцгеймера и Паркинсона, а также других состояний, где ключевую роль играют нарушения на уровне экспрессии белков.
moPepGen уже доступен для свободного использования и может быть встроен в существующие биоинформатические пайплайны. Исследователи надеются, что открытый доступ к коду и обучающим данным ускорит внедрение метода в практику и расширит границы точной медицины.
