Автор: 
В новом исследовании, опубликованном в журнале Science Advances, учёные из Северо-Западного университета (Northwestern University) рассказывают, что разработали платформу EagleC, использующую глубокое машинное обучение, которая помогает обнаружить сотни генетических мутаций при раке, которые невозможно обнаружить с помощью текущего секвенирования генома.
Внутри каждой клетки длинные нити ДНК должны быть точно свёрнуты и организованы так, чтобы они могли поместиться внутри ядра, диаметр которого обычно составляет всего несколько микрометров. Ранее учёные показали, что структурные варианты в геномах рака, такие как инверсии или транслокации, могут быть обнаружены с помощью инструментов геномного анализа, таких как Hi-C. Эти паттерны могут быть распознаны компьютерными алгоритмами как индикаторы структурных вариаций. Кроме того, большие структурные вариации обычно упускаются при секвенировании всего генома (WGS) и даже при секвенировании с длинным чтением, таком как Nanopore.
«WGS очень хорошо выявляет мутации пар оснований и короткие вставки или делеции, но с трудом обнаруживает более крупные вариации», — объясняет автор исследования Фэн Юэ (Feng Yue).
Результаты в целом соответствовали традиционным методам секвенирования генома, при этом от 70 до 80% геномных вариаций также были обнаружены с помощью секвенирования WGS или Nanopore. Тем не менее, EagleC обнаружил сотни дополнительных событий слияния, которые были пропущены при полногеномном секвенировании или секвенировании с длинным чтением. По словам учёных, эти недавно обнаруженные события составляют от 10 до 20% от общего числа генетических вариаций, обнаруженных Hi-C. Многие из этих событий слияния вызывают сцепление между онкогеном и дистальным энхансером, который обычно расположен на другой хромосоме. Эти события, называемые «перехватом усилителей», могут привести к активизации онкогенов. EagleC также можно использовать для обнаружения структурных вариаций в анализе одноклеточных Hi-C, где данных мало. Это позволяет учёным исследовать гетерогенность между отдельными раковыми клетками. Результаты исследования предоставляют новые цели для классификации и потенциальной терапии рака.
«Наша работа выявила множество ранее неизвестных событий слияния в геномах рака, а также зафиксировала новый регуляторный механизм для известных онкогенов», — добавляет Фэн Юэ.
