Nate Silver und Richard Feynman zu Fuß in eine Bar und stoßen Biologe . . .
Während dies wie das Setup zu einem gewissen Late-Night- Nerd Skizze klingt, haben die Forscher diese Prämisse genommen und wandte sie auf einem zunehmend mühsam Problem der modernen Biologie , nämlich der Suche nach Sinn in den anschwellenden Ozeanen von genomischen Daten .
In diesem speziellen Fall umfasst der Daten Unmengen von Krebsmutationen , die genomweite Studien in schwindelerregender Geschwindigkeit zu veröffentlichen . Die Herausforderung besteht darin, neue und effiziente Weise , um das Signal vom Rauschen zu analysieren (und es gibt keinen Mangel an Rauschen) .
Als neuer Weg, dies anzugehen , eine Gruppe von Wissenschaftlern die Macht der statistischen Physik und künstliche Intelligenz verschmolzen in eine mathematische Toolkit, das Krebs - Mutation Daten in mehrdimensionalen Modellen, die zeigen, wie spezifische Mutationen verändern die sozialen Netzwerke von Proteinen in Zellen verwandeln kann. Daraus schließen sie können die Mutationen unter den in Krebszellen unzähligen Mutationen könnte in der Tat eine Rolle bei der Erkrankung spielen .
Das Herzstück des neuen Konzepts ist ein Algorithmus auf Basis der statistischen Mechanik , ein Zweig der theoretischen Physik , die große Phänomene beschreibt, durch die Vorhersage der makroskopischen Eigenschaften der mikroskopischen Komponenten .
"Hier haben wir festgestellt , dass ein grundlegendes Konzept in der statistischen Mechanik , die viele von uns als Studenten in der theoretischen Physik Kurse gelernt und dann weitgehend vergessen , weil es nicht zu unserem täglichen Leben , wie ein Biologe zu einer der schwierigsten anwenden, können von Bedeutung sein Probleme bei der Krebsgenetik ", sagte Peter Sorger, die HMS Otto Krayer Professor für System Pharmakologie und Senior-Autor auf dem Papier.
Diese Ergebnisse, die unter den ersten sind , um von der neuen Labor für Systeme Pharmakologie (LSP) hergestellt werden , werden online veröffentlicht in Nature Genetics .
Dunkle Materie Matters
Viele der am häufigsten untersuchten Krebsgenen , wie P53 und Ras wurden nach Jahrzehnten der Arbeit von vielen Gruppen entdeckt. Aber heute, im Zeitalter der Hochdurchsatz- Genomik, haben wir Tausende von mal mehr Daten von Tausenden von Proben. Infolgedessen ist die schiere Menge der katalogisierten Krebsmutationen riesig. Aber nicht alle Mutationen tatsächlich beeinflussen Tumor Verhalten . Viele scheinen mit auf die Reise zu sein, so zu sprechen, und als Ergebnis als " Personenkraftmutationen. " Um die Treiber von den Passagieren zu trennen , verwenden die Forscher in der Regel eine Art " Polling " -Strategie , in der sie identifizieren die häufigsten Mutationen , Argumentation , dass das sind die bedeutenderen . Nur die aussichtsreichsten Kandidaten werden dann an die ausführliche und sorgfältige Analyse , die P53 und Ras aufgebracht wurde ausgesetzt .
Mohammed AlQuraishi , eine unabhängige HMS Systems Biology Kerl mit der LSP und Sorger Labor und führen Autor des Papiers verbunden , argumentierte, dass Biologen waren dringend viel mehr biophysikalisch strengen Werkzeuge für Scheuer diese Daten . Mit einem Hintergrund in den Bereichen Genetik , Statistik und Physik realisiert AlQuraishi dass Biologen die statistische Aussagekraft von Live- Datensätzen zu nutzen und zu heiraten es um die theoretische Physik . "Es ist die Art und Weise , die Silber und Feynman zusammen würde es tun ", scherzte er .
Statistische Mechanik eine genaue physikalische Beschreibung der Sammlung von einzelnen Molekülen führen zu den makroskopischen Eigenschaften wir wahrnehmen , wie Temperatur und Druck. AlQuraishi verwendet seine Kernprinzipien als Grundlage für eine Plattform, die Informationen in der Krebs-Genom- Atlas gebracht analysieren würde . Infolgedessen konnte er detaillierte Schaltpläne , wie bestimmte Mutationen verändert die große , komplexe zelluläre Welt der Protein sozialen Netzwerken zu generieren - Netzwerke, die bestimmen weitgehend die Gesundheit einer Zelle oder deren Fehlen . Dabei stieß er auf ein paar unerwartete Ergebnisse .
Auch hier sind viele Krebsmutationengemeinsam , und vieles mehr Krebs Mutationen sind selten - einige so selten, dass sie in einer Handvoll Patienten treten nur . AlQuraishi festgestellt, dass gemeinsame und seltene Mutationen sind gleicher Wahrscheinlichkeit auf den Proteinnetzwerk auswirken.
" Beide Arten von Mutationen gleich stark sind ", sagte er . " In beiden Fällen etwa ein Prozent der gemeinsamen und ein Prozent der seltene Mutationen verändern die Tumor Netzwerke die wir untersucht . Aber seltene Mutationen werden weitgehend ignoriert. Wir müssen anfangen, die Aufmerksamkeit auf sie."
Für jeden gemeinsamen Mutation gibt es ungefähr vier seltenen , so , bezogen auf Zahl , möglicherweise seltene Mutationen viel bedeutender als bisher vermutet werden. " Das ist, wo ein Großteil der Maßnahmen , in den seltenen Mutationen. Wir haben lange Zeit als diese großen Universum der seltenen Mutationen auf dunkle Materie , aber hier haben wir gerade festgestellt, dass all das dunkle Materie tatsächlich zählt."
Reproduktion Ergebnisse
Die Forscher fanden auch , dass Mutationen sind nicht wirklich das stumpfe Gewalt , die sie erwarten . Anstatt Ausschlagen einen ganzen Zweig der ein Netzwerk , beispielsweise ein Stromausfälle oder das Einfügen einen völlig neuen Charakter, dh ein Protein , Mutationen verursachen eine subtile , fast chirurgisch präzise , Veränderung der Kommunikationspfad .
" Aus der Sicht der Mutation , ist es schwer, so genau zu sein ", sagte AlQuraishi . "Aber Krebs nicht zu störend sein , oder er sterben könnte . Es muss unter dem Radar zu fliegen. Diese subtile Verfälschung von Netzwerken erreicht dieses Ziel . Pharmaunternehmen können dies nutzen und möglicherweise entwickeln zielgerichtete Therapien. "
Eine letzte Bereich , dass diese Erkenntnisse Adresse ist das Problem der Wiedergabe von veröffentlichten Ergebnisse in der wissenschaftlichen Literatur . Hier aber sind die Forscher in der Lage, grundlegende physikalische Prinzipien nutzen, um Datensätze aus verschiedenen Laboratorien (einschließlich der eigenen ) in einer Weise, die False Positives beseitigt und bereichert den wahren Positiven zu verarbeiten. Das Modell ist somit genau und reproduzierbar , als ein einzelner Datensatz.
"Wir können die Experimente bereinigen , indem nur Daten, die sowohl das Modell und Experimenten vereinbaren ", sagte AlQuraishi .
"In der Regel , ein Großteil der Probleme mit Nichtreproduzierbarkeit in der Wissenschaft ist ein Problem der schlechten Statistik ", sagte Sorger . "Wir richten die direkt hier. "