宾夕法尼亚州立大学医学院的研究人员已经开发出一种新的方法来对基因之间的相互作用进行建模，并且有一天可能会为患者个性化治疗的发展做出贡献。

据研究人员称，新模型能够为单个患者构建个性化网络，该网络可以在多个方向上显示复杂的基因相互作用，并预测这些相互作用随时间如何变化。

人类DNA中编码的基因决定了诸如头发颜色或身体形状等物理特征。历史上，人们相信单个基因会影响单个性状。现代科学家理解基因在称为基因调节网络的复杂连接网络中相互影响。

公共卫生科学和统计学的杰出教授吴荣玲(Rongling Wu)带领宾夕法尼亚州立大学和其他几所大学的研究人员团队开发了一种模型，该模型可以为单个患者构建基因调控网络。他说，该模型可以帮助扩大个性化医学领域。

宾夕法尼亚州立癌症研究所的成员吴说：“这种模型可以使我们研究为什么接受相同治疗的患者可能会有不同的结果。”“如果我们能够识别出不同生理结果的独特遗传过程，我们也许能够开发出个性化的治疗方法。”

Wu在10月11日的《自然伙伴期刊》的《系统生物学与应用》中描述了称为idopNetwork(信息，动态，全向和个性化网络)的新模型的创建和特征。

idopNetworks是使用从遗传实验和测试获得的数据构建的。当使用微分方程式处理遗传数据时，结果就是一个模型，该模型可以告知基因之间的关系。研究人员认为，这些基因关系可能因人而异。

吴说：“人类有成千上万的基因。”“ idopNetworks使我们能够重建一个网络，为每个人描绘所有这些基因之间的关系的个人，复杂的图画。”

Wu认为，相互影响的基因组可以组织成簇，称为模块。例如，一个模块可以显示基因A如何影响基因B -一个是促进还是阻止另一个的活动。它还可能显示基因C，D和E如何影响A的活性，而基因F和G可能影响基因B的活性。也可以说明组织成模块的基因之间的关系，以显示细胞中更大的基因活性图景。 ，组织或生物。

Wu说：“在一个患者中，一个基因的活性可能影响第二个基因的活性。”“在第二个患者中，第二个基因的活性实际上可能会影响第一个基因的活性。在开发个性化医学方法时，我们必须识别并理解这些差异，这一点至关重要。”

吴说，以前构建动态基因调控网络的数学方法受到在多个时间点收集遗传数据的必要性的限制。通过将生态和博弈论等其他学科的优势整合到数学方程式中，idopNetworks无需依赖多个时间点的数据。他们可以监视生物过程的快照，并动态预测基因网络如何响应时间和环境的变化而变化。

“传统方法涉及从多个时间点收集的数据在一个时间点重建网络，”医学学院公共卫生科学合著者兼教授王明表示。“我们的方法在统计上是创新的，因为它允许我们使用一个时间点的数据来重建动态网络，并可以根据时间和环境预测变化。”

Wu和他的合作者在另一项研究中研究了在佛罗里达大学从因循环系统疾病接受手术干预的患者中收集的遗传数据。在48位参与者中，有35位取得了成功的结果。他们使用这些数据为每个人构建了由1,870个基因组成的idopNetworks-发现具有成功结果的人在其网络中具有更多的联系。他们还发现，一个基因在调节每个人网络中的许多基因中起着至关重要的作用。

据研究人员称，一旦确定了网络中的关键基因，就可以启动进一步的研究，以找出其调控的其他基因数量以及通过何种方法。这些数据可能有助于设计针对某些情况的患者的治疗干预措施。它还可能有助于科学家研究基因变化如何导致人类疾病。

“ idopNetworks非常灵活，可以利用基因型组织表达计划数据来帮助我们建立组织特异性基因调控网络，”医学院第一作者，博士候选人Chixiang Chen说。“这些数据来自美国国立卫生研究院的长期项目，旨在建立一个全面的公共资源，其中包含有关特定组织中基因表达的信息。”

Chen说，根据该数据集构建的idopNetworks可以帮助研究人员确定健康组织的正常活动。它还可能帮助他们确定健康组织和患病组织的基因调控网络之间的差异，这可能有助于导致开发针对癌症等疾病的治疗性干预措施。