Investigadores de la Facultad de Medicina Icahn de Mount Sinai y la Universidad de Princeton han diseñado una nueva herramienta en línea que predice el papel de las proteínas y genes clave en las enfermedades del sistema inmunitario humano. Llamados "ImmuNet", los detalles del recurso disponible públicamente fueronpublicado en línea en la revista inmunidad .
La herramienta utiliza información compilada de 38,088 experimentos públicos para predecir nuevas interacciones de vías inmunes, mecanismos y genes asociados a enfermedades. Con los avances en el poder de cómputo económico y las colecciones de datos almacenados que se vuelven masivas en la era de los "grandes datos", los investigadores estánahora es capaz de combinar algoritmos y modelos en herramientas como ImmuNet que extraen patrones de enfermedades no reconocidos previamente de las bases de datos. Estos patrones computacionales son predictivos y los investigadores pueden probarlos con más experimentos.
"Esta nueva herramienta desbloquea la información contenida en Big Data, la producción de investigación biomédica del mundo, para ayudar a comprender los mecanismos inmunológicos y las enfermedades", dijo Stuart Sealfon, MD, Presidente y Profesor de Glickenhaus, Departamento de Neurología, Sistema de Salud Mount Sinai y compañía-autor principal de la publicación: "El objetivo de 'ImmuNet' es acelerar la comprensión de las vías y genes inmunes, lo que en última instancia conduce al desarrollo de un tratamiento mejorado para las enfermedades con un componente inmunológico".
ImmuNet permite a los investigadores en inmunología sin capacitación computacional especial usar las técnicas estadísticas de integración de datos bayesianos y algoritmos de aprendizaje automático para "interrogar" este gran compendio de datos públicos. El análisis bayesiano es capaz de detectar información relevante en un mar de datos a menudo conflictivos obtenidosde diversos experimentos. Esta forma de análisis selecciona solo los conjuntos de datos que proporcionan una nueva visión sobre una ruta de interés al tiempo que excluye los conjuntos de datos que no son relevantes para la ruta objetivo.
Un objetivo de la herramienta en línea es avanzar en la comprensión del sistema inmune, la red de células y órganos que protege al cuerpo contra infecciones y cáncer. Si bien la inmunidad protege contra la infección, las células inmunes también pueden dirigirse a las propias células del cuerpo paracausar inflamación como parte de muchas enfermedades donde aún no se conocen los mecanismos.
"Esperamos que la aplicabilidad de ImmuNet a áreas amplias de inmunología crecerá con la incorporación de datos públicos grandes que aumentan continuamente", dijo Olga Troyanskaya, PhD, Profesora, Departamento de Ciencias de la Computación y Lewis-Sigler Institute of Integrative Genomics, PrincetonUniversidad y Director Adjunto de Genómica, Centro Simons para el Análisis de Datos, coautor principal de la publicación. "Al permitir que los investigadores inmunes de diversos orígenes aprovechen estas valiosas y heterogéneas colecciones de datos, ImmuNet tiene el potencial de acelerar el descubrimiento en inmunología".
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Materiales proporcionado por El Hospital Mount Sinai / Escuela de Medicina Mount Sinai . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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