Eesti arvutiteadlaste rakendus aitab märgata haigustega seotud geene

Uudne veebirakendus nimega funcExplorer aitab geeniteadlastel märgata varem tähelepanuta jäänud geene, mis võivad olla haigustega seotud. See on võimalik tänu sarnase aktiivsusega geenide automaatsele kirjeldamisele, milleks rakendus kasutab juba teadaolevaid bioloogilisi seoseid.

Teadustööd juhtinud arvutiteaduse instituudi vanemteadur Hedi Peterson rääkis, et valminud veebirakendust võivad kasutada teadlased üle maailma ja see võimaldab uurida samal ajal tuhandete geenide aktiivsust.

Näiteks on võimalik nii avastada kasvaja tekkega seotud geene.

"Nii saame teada, millised geenid on kaasatud teatud haiguste, näiteks vähi avaldumisse," sõnas ta.

Peterson selgitas, et kui uurida suuremahulisi geeniandmeid tavameetoditega, jäävad neis esinevad seosed ja mustrid nägemata.

Sellepärast rakendavadki arvutiteadlased geeniandmete analüüsimiseks masinõppe meetodeid. Üks neist on klasterdamine. Nii saab rühmitada geene selle alusel, kuidas need erinevates tingimustes käituvad. Seejärel on abiks varasemad teadmised geenide ülesannete kohta, mille põhjal saab leitud geenide rühmi kirjeldada.

Klasterdamise teel saavad teadlased leida näiteks igale kasvajatüübile iseloomulikud geeniavaldumise põhijooned. Nii tuvastatakse geenid, mis avalduvad kasvajarakkudes ja tervetes rakkudes erinevalt.

Analüüsi tulemuste alusel saab ennustada seni vähem uuritud geenide ülesandeid. Selliste geenide parem tundmaõppimine võib aidata avastada ka uusi geene, mis võivad seonduda mingi haigusega. "Näiteks on võimalik nii avastada kasvaja tekkega seotud geene," sõnas Peterson.

"Meie loodud veebirakendus vähendab teadlaste tehnilist vaeva ja pakub andmetele tuginevat analüüsi," ütles rakenduse arendaja, Tartu Ülikooli bioinformaatika doktorant Liis Kolberg.

"Sisuliselt tähendab see seda, et automatiseerisime geeniteadlase jaoks väga ajamahuka protsessi - funcExplorer teeb selle töö ära tema lõunapausi ajal."

FuncExploreri töötas välja Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi bioinformaatika teadusrühm BIIT, kes on avaldanud sel teemal ka artikli teadusajakirjas BMC Genomics