Прогнозирование воздействия токсичных соединений на людей: краудсорсинговая инициатива для системной биомедицины

Если бы мы могли использовать компьютеры, чтобы предсказать, будет ли соединение оказывать токсическое действие на людей, тестирование химической безопасности было бы намного проще. В рамках задачи на уровне сообщества, возглавляемой и организованной учеными из EMBL-EBI, Sage Bionetworks, IBM, Университета Северной Каролины, Национального института наук об окружающей среде (NIEHS) и Национального центра развития трансляционных наук (NCATS) Национального института здоровья США, Сотни компьютерных биологов со всего мира пробовали свои силы в предсказании токсичности соединений окружающей среды, которые потенциально могли отрицательно сказаться на здоровье.

Организаторы использовали 884 линии лимфобластоидных клеток, у которых были данные о SNP и экспрессии генов, доступные в рамках проекта 1000 Genomes Project. Они измерили клеточную токсичность 156 соединений в этих клеточных линиях, которые представляли людей из девяти субпопуляций Европы, Африки, Азии и Америки. Перед участниками была поставлена ​​задача разработать алгоритмы, которые могли бы предсказать токсический ответ у разных людей и среди населения, все на основе структурных атрибутов соединений.«Наши партнеры в США взяли 1000 клеточных линий Проекта геномов и обработали их различными соединениями, поэтому мы знали, какое соединение оказывает токсическое действие на каждую клеточную линию», — объясняет Хулио Саез-Родригес, бывший руководитель исследовательской группы в EMBL-EBI.

RTWH Ахенский университет. «Итак, мы хотели знать, можете ли вы это предсказать? Как данное соединение повлияет на людей?

Для конкретного человека, к каким соединениям он будет чувствителен? Это действительно важно для таких вещей, как производство, где люди могут подвергаться воздействию к новому составу, который еще не был протестирован ".

Десятки команд представили 179 прогнозов, основанных на современных вычислительных моделях, и организаторы сравнили их с результатами экспериментов. В соответствии с великой традицией краудсорсинга в биоинформатике, организаторы объединили результаты, взяв лучшее из каждого и сформировав новый инструмент для прогнозирования токсичности.

Прогнозы для отдельных лиц были немного лучше случайных, но комбинированные результаты могли приблизительно предсказать ответ на уровне популяции на различные соединения. Однако необходима повышенная точность, прежде чем можно будет точно предсказать риски для здоровья, связанные с неизвестными соединениями.Одним из ключевых преимуществ исследования является то, что оно предлагает новые методологии для улучшения некоторых областей оценки и оценки опасностей.«Это партнерство и вызов предлагают способ обеспечить как мощную научную информацию, так и значимое влияние на здоровье населения за счет ускорения темпов тестирования на токсичность», — говорит Аллен Дэрри, директор отдела управления научной информацией NIEHS. «Выигравшие вычислительные модели обеспечивают значительный прогресс в нашей способности прогнозировать риск токсичности для химических веществ в окружающей среде и создают основу для будущих задач и соревнований в области науки о гигиене окружающей среды, основанных на данных».

«Способность лучших команд прогнозировать токсичность неизвестных соединений на популяционном уровне — на основе сходства химической структуры с известными соединениями — намного превзошла наши ожидания», — говорит Лара Мангравайт, директор по системной биологии в Sage Bionetworks. «Это был настоящий случай, когда краудсорсинг проблемы дал ответы, которые иначе никогда не были бы найдены».«У нас приняли участие сотни людей со всего мира, от престижных лабораторий до людей, которые даже не работают в области биологии», — говорит Федерика Эдуати, которая проводила анализы и является междисциплинарным постдокторантом EMBL (EIPOD) в EMBL- EBI. «Необязательно быть в престижном институте, чтобы работать с отличными данными — если у вас есть хорошая идея, вы можете поделиться ею».


Новости со всего мира