Tehnologije znanj za odkrivanje novih zdravilnih učinkovin: analiza in načrtovanje eksperimentov v visoko zmogljivostni genetiki

Naročnik (šifra): ARRS (L2-1112)
Tip projekta: Temeljni oz. aplikativni projekt
Trajanje projekta: 2008 - 2010

Sodelavci na projektu



V zadnjih letih so se z razvojem visokozmogljivostnih tehnologij za pridobivanje podatkov na genomski ravni pri velikem številu eksperimentalnih pogojev biomedicinske raziskave spremenile iz delovno intenzivne v računsko intenzivno znanstveno disciplino. V projektu bomo razvili in uporabili nabor računskih metod za določanje mehanizma delovanja farmakološko aktivnih molekul na modelnem organizmu S. cerevisiae. Orodja bomo uporabili na podatkih o kemijsko-genomskih profilih, ki so najbolj informativen vir podatkov o funkcijski povezanosti med zdravili in geni. S tehnikami umetne inteligence in metodami za odkrivanje znanja in podatkov bomo odkrivali mehanizme delovanja zdravil. Analizo podatkov bomo uporabili v kombinaciji z in silico tehnikami za načrtovanje eksperimentov, tako predlagane eksperimente pa izvedli na robotizirani eksperimentalni platformi, ki omogoča visoko stopnjo ponovljivosti rezultatov ter zanesljivost predlaganih hipotez.

Na projektu sodelujemo z raziskovalno skupino za fenomiko kvasovke dr. Uroša Petroviča na IJS in s podjetjem Lek d.d. Glavni pričakovani rezultati projekta so A) zbirka orodij bioinformatike (analiza podatkov z razvrščanjem v skupine ter klasifikacijo kompleksnih profilov na ravni celotnega genoma, načrtovanje eksperimentov z aktivnim učenjem), B) identifikacija nabora označevalnih genov/mutant, ki nosijo največ informacije za napovedovanje mehanizma delovanja zdravil, in C) prototipska visokozmogljivostna eksperimentalna platforma, ki bo z uporabo najnovejših tehnologij s področij genetike, laboratorijske robotike in računske analize omogočala hitro razvrščanje molekul glede na njihove kemijsko-genetske interakcije. Kemijska genomika je zelo mlado in obetavno področje funkcijske genomike, ki pa za svojo izvedbo zahteva posebna računska orodja. Glede na to, da so primeri praktične uporabe takšnega pristopa zaenkrat še zelo redki, bo projekt lahko pomembno prispeval k razvoju izvirnih metod in tehnologij na tem področju.