Un nouvel outil mathématique utilisé pour étudier les interactions géniques associées au cancer

Les biologistes du Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL) utilisent une approche mathématique développée dans le laboratoire du professeur agrégé du CSHL David McCandlish pour trouver des solutions à une variété de problèmes biologiques. Cet outil a été créé à l’origine pour comprendre les interactions entre différentes mutations dans les protéines et est maintenant utilisé par McCandlich et ses collaborateurs pour en savoir plus sur les complexités de l’expression des gènes et des mutations chromosomiques associées au cancer.

C’est l’un des aspects vraiment intéressants de la recherche mathématique, parfois vous pouvez voir les liens entre les sujets, qui en surface semblent très différents, mais sur le plan mathématique, ils utilisent probablement certaines des mêmes idées techniques. »

David McCandlish, professeur adjoint au CSHL

Toutes ces questions impliquent d’identifier le potentiel de différentes variations sur un sujet biologique : quelles combinaisons de mutations sont les plus susceptibles de provenir d’une protéine particulière, par exemple, ou des mutations chromosomiques qui sont souvent trouvées ensemble dans la même cellule cancéreuse. McCandlich explique que ce sont les problèmes d’estimation de la densité ; Un outil statistique qui prédit la fréquence à laquelle un événement se produira. L’estimation de la densité peut être relativement simple, comme tracer différentes hauteurs au sein d’un groupe de personnes. Mais lorsqu’il s’agit de séquences biologiques complexes, telles que des centaines ou des milliers d’acides aminés qui sont assemblés pour construire une protéine, prédire la probabilité de chaque séquence potentielle devient incroyablement complexe.

McCandlich explique le problème de base que son équipe utilise les mathématiques pour résoudre :

« Parfois, si vous faites une mutation dans une séquence de protéines, cela ne fera rien. La protéine fonctionne très bien. Et si vous faites une deuxième mutation, cela fonctionnera toujours très bien, mais si vous mettez les deux ensemble, vous avez maintenant un Nous essayons de concevoir des moyens Pas seulement pour modéliser les interactions entre des paires de mutations, mais entre trois ou quatre mutations ou un nombre quelconque de mutations.

Les méthodes qu’ils ont développées peuvent être utilisées pour interpréter les données d’expériences qui mesurent comment des centaines de milliers de combinaisons différentes de mutations affectent la fonction des protéines.

L’étude, publiée dans les Actes de la National Academy of Sciences, a commencé par des conversations avec d’autres collègues du CSHL : le boursier du CSHL Jason Sheltzer et le professeur agrégé Justin Kenny. Ils ont travaillé avec McCandlich pour appliquer ses méthodes à l’expression des gènes et à l’évolution des mutations cancéreuses. Le logiciel publié par l’équipe de McCandlich permettra à d’autres chercheurs d’utiliser ces mêmes méthodes dans leur travail. Il dit qu’il espère qu’il sera appliqué à une variété de problèmes biologiques.