Algoritam koji su razvili stručnjaci Instituta za istraživanje biomedicine (IRB) i Centra za genomsku regulaciju (CRG) u Barseloni može da predvidi koji lijekovi će biti najefikasniji za liječenje genetskih bolesti i raka, pokazalo je istraživanje objavljeno danas u časopisu Nature Genetics.
Razvijeni prediktivni računarski model je alat za javnu upotrebu pod nazivom RTDetective i omogućava ubrzavanje dizajna, razvoja i efikasnosti kliničkih ispitivanja za širok spektar poremećaja uzrokovanih mutacijama u DNK koje uzrokuju sintezu skraćenih ili nepotpunih proteina.
Jedna od pet bolesti uzrokovanih mutacijama u jednom genu je povezana sa nekompletnim ili nedovršenim proteinima, uključujući neke vrste cistične fibroze i mišićnu distrofiju.
Ovi signali prevremenog zaustavljanja proteina se takođe javljaju u genima supresora tumora, što uzrokuje njihovu inaktivaciju, podstičući razvoj raka.
Tako su otkrili da lijek koji dobro funkcioniše u savladavanju jednog prevremenog signala za zaustavljanje možda neće biti efikasan za drugi, čak i unutar istog gena, zbog DNK sekvence oko signala za zaustavljanje proteina.
Istraživači su koristili algoritam da predvide efikasnost različitih lekova za svaki od 32,7 miliona mogućih stop signala koji mogu da se generišu u ljudskom genomu.
Predviđeno je da će najmanje jedan od šest testiranih lekova postići povećanje očitavanja od 1 odsto u 87,3 odsto svih mogućih znakova zaustavljanja i povećanje od 2 odsto u skoro 40 odsto slučajeva.
Istraživači planiraju da potvrde funkcionalnost proteina proizvedenih u lijeku, što je ključni korak u potvrđivanju njihove kliničke primenljivosti.
Tanjug
