Исследователи из медицинской школы “Гора Синай” (штат Нью-Йорк) разработали алгоритм для проведения глубокого анализа и выявления различных биологических корреляций. Его основным воплощением стал веб-ориентированный инструмент Genes2FANs, служащий для установления взаимосвязей между списками генов и кодируемых ими белков.

Genes2FANs использует сетевые базы данных, содержащие большие объёмы медицинской информации в структурированном виде. Программа получает на входе список генов и определяет все известные взаимные влияния между ними.

Кроме того, пользователь может ввести любой поисковый запрос из терминов PubMed. С помощью приложения GeneRIF он автоматически преобразуется в список связанных с ним генов.

В свою очередь, этот список затем можно использовать в качестве входных данных для создания уточняющего запроса. Например, разработчики методики применили Genes2FANs для определения генетической основы у 90 хорошо изученных заболеваний. Полученные результаты хорошо согласовывались с известными фактами.

Предварительные исследования показали, что практически для всех видов рака установлена преимущественная связь на уровне белок-белковых взаимодействий, в то время как у других болезней, не являющихся злокачественными (например, аутизма или сахарного диабета второго типа) такие связи предложенным методом не обнаруживаются.

Новый алгоритм и различные оболочки для баз данных на его основе могут помочь при выявлении других биологических взаимосвязей. На очереди поиск корреляций между приёмом лекарственных препаратов и развитием эффектов (как терапевтических, так и нежелательных).

Алгоритмы поиска корреляций среди наборов генов, белков и большого количества разрозненных медицинских фактов представляю ценность при разработке эффективных стратегий выявления причин и методов лечения заболеваний

Genes2FANs доступен на сайте медицинской школы.