Tietokonemalli tuo uutta tietoa solun perustoiminnoista
Genetiikka ja genomiikka ovat kehittyneet viime vuosina valtavalla vauhdilla, osin laskennallisten menetelmien ansiosta. Nyt suomalaisjohtoinen kansainvälinen tutkijaryhmä on luonut tietokonemallin, jonka avulla on pystytty paljastamaan odotettua pidempiä viiveitä säätelysignaalien ja geenien ilmentymisen välillä.
Uudella menetelmällä analysoitiin ihmisen geenien aktiivisuudesta peräkkäisinä ajankohtina saatuja mittaustuloksia. Tulokset osoittivat, että ihmisen geenisäätelyssä yli 10 prosentissa geeneistä voi esiintyä yli 20 minuutin viive, mikä on merkittävästi pidempi, kuin aiemmin on ajateltu. Erityisesti viivettä esiintyi lyhyissä geeneissä, joiden toiminnan on uskottu olevan nopeaa. Tulos auttaa ymmärtämään kaikissa eläimissä ja kasveissa tapahtuvia elämän perusprosesseja ja luo perustan entistä tarkempien algoritmien kehittämiselle ja sitä kautta geenisäätelyn ymmärtämiselle.
Menetelmä menetelmän sisään
Tutkimuksessa seurattiin rintasyöpäsolujen reaktiota hormonin aiheuttamaan säätelysignaaliin, joka laukaisee solussa muutoksia lukuisten geenien aktiivisuudessa. Osa geeneistä osallistuu reaktioon säätelemällä toisia geenejä, mutta näitä säätelymekanismeja tunnetaan toistaiseksi huonosti. Tarkempi tieto säätelysuhteista voisi yleisesti mahdollistaa esimerkiksi parempien syöpälääkkeiden kehityksen.
– Kaikki geenisäätelymallit perustuvat oletettuihin säätelyn vaikutuksiin, ja mikäli geenisäätelyn viivettä ei oteta huomioon, tulos voi johtaa virhepäätelmiin. Viiveiden merkitystä voi verrata allergian aiheuttajan selvittelyyn tilanteessa, jossa osa oireista tulee nopeasti ja osa vasta pitkällä viiveellä. Jos tätä ei osaa huomioida, selvitystyö vaikeutuu melkoisesti ja voi tuottaa vääriä päätelmiä, sanoo Antti Honkela Helsingin yliopistosta.
– Rakensimme matemaattis-fysikaalisen mallin edistyneen tilastollisen mallin sisään. Tämä oli se, mikä mahdollisti muun muassa löydettyjen jopa yli 20 minuutin viiveiden havaitsemisen geenien säätelyssä, Jaakko Peltonen Aalto-yliopistosta ja Tampereen yliopistosta kertoo.
Mittausmenetelmien kehittyminen on mahdollistanut biologisten ilmiöiden tutkimisen aikaisempaa paljon laajemmassa mittakaavassa. Koska samanaikaisesti myös aineistojen koko on kasvanut valtavasti, laskennalliset menetelmät ovat keskeisiä kaikessa genetiikan ja genomiikan tutkimuksessa.
Esimerkkejä havaintoaineistosta ja siihen sovitetuista malleista eri geeneille. Kunkin geenin kohdalla ylempi punainen käyrä kuvaa geenin transkriptioaktiivisuutta ja alempi vihreä käyrä valmiin lähetti-RNA:n määrää. Näiden välille arvioidun viiveen jakauma on esitetty oikealla.
Työn päätekijöinä toimivat Helsingin yliopiston akatemiatutkija Antti Honkela ja Aalto-yliopiston ja Tampereen yliopiston akatemiatutkija Jaakko Peltonen. Molemmat työskentelevät Aalto-yliopiston ja Helsingin yliopiston yhteisessä Tietotekniikan tutkimuslaitos HIITissä ja Suomen Akatemian Laskennallisen päättelyn huippututkimusyksikössä COINissa. Tutkimusta on rahoittanut myös Suomen Akatemian ja muiden eurooppalaisten tiederahoittajien sekä EU:n ERASysBio+ ERA-NET-ohjelma.
Artikkeli Genome-wide modelling of transcription kinetics reveals patterns of RNA production delays julkaistiin äskettäin PNAS-lehdessä. Linkki julkaisuun:
äپٴᲹ:
Akatemiatutkija Antti Honkela
puh. 050 311 2483
antti.honkela@hiit.fi
Twitter: @ahonkela
(hiit.fi)
Lue lisää uutisia
Koneoppiminen purkaa avaruuden kemian arvoituksia
Tähtitieteilijät voivat havaita tähtipölyssä monimutkaisia kemiallisia “sormenjälkiä” – mutta monia niistä ei ole vielä tunnistettu. SpaceML-hanke yhdistelee koneoppimisen simulaatioita ja laskennallista kemiaa, jotta tutkijat voivat selvittää miten molekyylit muodostuvat ja kehittyvät avaruudessa.
PORT_2026 kokosi Aalto-yliopiston opiskelijat ratkaisemaan kulttuurin, median ja ilmaston haasteita
Lähes 60 Aalto-yliopiston opiskelijaa osallistui PORT_2026-innovaatiokilpailuun, jossa he kehittivät ja esittelivät ratkaisuja kulttuuriin, mediaan ja ilmastoon liittyviin haasteisiin.
Katalyysi uudessa valossa: mikrotason vuorovaikutukset voivat tehostaa puhtaan energian teknologioita
Uusi tutkimus avaa tarkemman näkymän siihen, miten katalyytit toimivat kemiallisten reaktioiden aikana. Löydös voi auttaa kehittämään tehokkaampia materiaaleja esimerkiksi vihreän vedyn tuotantoon ja kestävämpään kemianteollisuuteen.