Un nuovo algoritmo di apprendimento automatico può prevedere come i geni sono regolati nelle singole cellule, una svolta che potrebbe portare a nuovi trattamenti per una varietà di malattie.

L'algoritmo, sviluppato dai ricercatori dell'Università della California, Berkeley, è in grado di identificare le specifiche sequenze di DNA che controllano l'espressione dei geni. Queste informazioni potrebbero essere utilizzate per sviluppare farmaci che prendono di mira queste sequenze e attivano o disattivano i geni.

"Si tratta di un importante passo avanti nella nostra comprensione di come sono regolati i geni", ha affermato il leader dello studio John L. Rinn, PhD, professore associato di biologia molecolare e cellulare presso l'UC Berkeley. "Questo nuovo algoritmo ci consentirà di identificare gli elementi regolatori chiave nel genoma e di sviluppare nuove terapie per una varietà di malattie".

L'algoritmo, chiamato cis-BPNet, è stato addestrato su un ampio set di dati di espressione genica provenienti da diversi tipi di cellule. L'algoritmo è stato in grado di apprendere le relazioni tra le sequenze di DNA e l'espressione dei geni e ora può prevedere come i geni verranno espressi in diversi tipi di cellule.

I ricercatori hanno testato l’algoritmo su una varietà di geni e hanno scoperto che era in grado di prevedere con precisione l’espressione dei geni in diversi tipi di cellule. L'algoritmo è stato anche in grado di identificare gli elementi regolatori chiave nel genoma che controllano l'espressione dei geni.

Queste informazioni potrebbero essere utilizzate per sviluppare farmaci che prendono di mira questi elementi regolatori e attivano o disattivano i geni. Ciò potrebbe portare a nuovi trattamenti per una varietà di malattie, come il cancro, il diabete e le malattie cardiache.

"Si tratta di un nuovo potente strumento che ci permetterà di capire come sono regolati i geni e di sviluppare nuove terapie per una varietà di malattie", ha affermato Rinn.

Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Cell .