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深度學習創建的算法可發現整個基因組的潛在治療標靶

來源 : 亞洲健康互聯海外中心
update : 2020/08/07
紐澤西理工學院(NJIT)和費城兒童醫院(CHOP)的研究團隊,透過機器學習開發了一種演算法,該演算法可幫助預測DNA甲基化位點-改變DNA的活性而不改變其整體結構-並可確定傳統篩檢方法可能遺漏的致病機制。

論文於8月3日發表在《自然機器情報》雜誌。

DNA甲基化涉及許多關鍵的細胞過程,並且是基因表達的重要組成部分。同樣,甲基化錯誤可能與多種人類疾病有關。儘管基因組定序工具,可以有效地查明可能導致疾病的多態性,但由於各個基因看起來仍然相同,因此這些相同的方法無法捕獲甲基化的影響。具體而言,已經進行了相當大的努力,來研究真核細胞(包括人類細胞)中N6-腺嘌呤(6mA)的DNA甲基化,但是儘管可獲得基因組數據,但是甲基化在這些細胞中的作用仍然難以捉摸。

該研究的資深合著者之一,費城兒童醫院應用基因組學中心(CAG)主任,醫學博士哈孔·哈科納森說:「以前,用於鑑定基因組中這些甲基化位點的方法非常保守,只能在...完整