La poderosa capacidad del aprendizaje automático para detectar patrones en datos complejos está revolucionando cómo manejamos, cómo diagnosticamos enfermedades y ahora, cómo descubrimos nuevos medicamentos. Los científicos del Instituto de Descubrimiento Médico Sanford Burnham Prebys han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que recopila información deimágenes de microscopio, que permiten pantallas de drogas epigenéticas de alto rendimiento que podrían desbloquear nuevos tratamientos para el cáncer, enfermedades cardíacas, enfermedades mentales y más. El estudio fue publicado en eLife .
"Para identificar los pocos candidatos a fármacos que inducen los efectos epigenéticos deseados, los científicos necesitan métodos para detectar cientos de miles de compuestos potenciales", dice Alexey Terskikh, Ph.D., profesor asociado en Desarrollo, Envejecimiento de Prebys de Sanford Burnhamy Programa de Regeneración y autor principal del estudio: "Nuestro estudio describe un poderoso enfoque basado en imágenes que permite el descubrimiento de fármacos epigenéticos de alto rendimiento".
La epigenética se refiere a las etiquetas químicas en el ADN que permiten a la maquinaria celular un mayor o menor acceso a los genes, alterando así la expresión génica. Casi todos los cambios en una célula, incluida la reacción a un fármaco y el estrés ambiental, se reflejan en su estado epigenético. VariosLa Administración de Drogas y Alimentos de los Estados Unidos FDA aprobó los medicamentos que tienen como objetivo las alteraciones epigenéticas para el tratamiento del cáncer, y los investigadores están trabajando para encontrar terapias adicionales basadas en la epigenética. Sin embargo, el descubrimiento de medicamentos se ha retrasado por la falta de un alto rendimientoMétodo de detección: los científicos actualmente visualizan los cambios epigenéticos utilizando tintes especiales y métodos tradicionales de microscopía.
En el estudio, los científicos entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático utilizando un conjunto de más de 220 medicamentos que se sabe que funcionan epigenéticamente. El método resultante, llamado Imágenes microscópicas de paisajes epigenéticos MIEL, fue capaz de detectar medicamentos activos, clasificar elcompuestos por su función molecular, detectan cambios epigenéticos a través de múltiples líneas celulares y concentraciones de fármacos, y ayudan a identificar cómo funcionan los compuestos desconocidos. Los científicos utilizaron el enfoque para identificar compuestos epigenéticos que pueden ayudar a tratar el glioblastoma, un cáncer cerebral mortal.
"Nuestro método está listo para su uso inmediato por las compañías farmacéuticas que buscan desarrollar exámenes de drogas epigenéticas", dice Chen Farhy, Ph.D., investigador postdoctoral en el laboratorio de Terskikh y primer autor del estudio ". Investigadores industriales y académicos que trabajanlos estudios mecanicistas también pueden beneficiarse de este método, ya que el algoritmo puede detectar y clasificar los cambios epigenéticos inducidos por tratamientos experimentales, manipulaciones genéticas u otros enfoques ".
Terskikh y su equipo ya están utilizando el algoritmo para estudiar los cambios epigenéticos en el envejecimiento de las células, con el objetivo de desarrollar compuestos que promuevan el envejecimiento saludable, el factor de riesgo más grande para la enfermedad. Este trabajo se lleva a cabo en colaboración con el profesor de Sanford Burnham PrebysPeter Adams, Ph.D. Terskikh también está ansioso por ampliar la tecnología de imágenes 2D a videos 3D, lo que ampliará el poder del enfoque.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Instituto de descubrimiento médico de Sanford Burnham Prebys . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :