Âge du décryptage du génome de l'Homo sapiens

«Plastiques. «Quand un ami de la famille murmura ce mot à caractère Dustin Hoffman dans le film de 1967Le lauréat, qu'il ne préconise pas seulement un roman choix de carrière, mais d'une manière entièrement différente de la vie. Si ce film ont été faites aujourd'hui, à l'âge de l'décryptage du génome de l'Homo sapiens, le mot magique pourrait bien être «bioinformatique».

Entreprises et du gouvernement dirigé par les scientifiques ont déjà compilé les trois gigaoctets de appariés A, C, T et G qui énoncent les Homo sapiens CODEA quantité de l'information génétique qui pourrait combler plus de 2000 disquettes d'ordinateur standard. Mais ce n'est que le premier filet de la crue de l'information à être exploitées par le génome de l'Homo sapiens. Les chercheurs sont génératrices de gigantesques bases de données contenant les détails de quand et dans quels tissus du corps différents gènes sont activés, les formes des gènes codent pour les protéines, la façon dont les protéines interagissent entre eux et le rôle de ces interactions dans la maladie. Ajouter au mélange les données affluent au sujet des génomes d'organismes modèles dits tels que les mouches des fruits et des souris, et vous avez quel gène Mayers, Jr., vice-président de la recherche en informatique à Celera Genomics, à Rockville, Md., Appelle «un tsunami de l'information." La nouvelle discipline du mariage bioinformaticsa entre informatique et biologyseeks donner un sens à tout cela. Ce faisant, elle est destinée à changer le visage de la biomédecine.

«Depuis deux à trois prochaines années, la quantité d'informations sera phénoménale, et tout le monde va être submergé par elle," Myers prédit. "La course et la concurrence sera le mien qui peuvent le mieux. Il y aura une telle abondance de richesses.

Une foule d'entreprises sont en lice pour leur part de l'or. Jason Reed, de la banque d'investissement cabinet Oscar Gruss & Son à New York City estime que la bio-informatique pourrait être un 2 milliards de dollars d'affaires en 2005. Il a respecté l'information sur plus de 50 privées et cotées en bourse des entreprises qui offrent des produits de la bioinformatique et les services. Ces sociétés brancher sur l'effort à divers points: la collecte et le stockage des données, la recherche des bases de données, et interpréter les données. La plupart des accès à leur vendre des informations aux sociétés pharmaceutiques et de biotechnologie pour un prix de souscription lourdes qui peuvent fonctionner dans les millions de dollars.

Les compagnies pharmaceutiques raison sont si désireux de s'aligner et payer pour ces servicesor à développer leurs propres ressources coûteuses en houseis que la bio-informatique offre la possibilité de trouver de meilleures cibles pour les médicaments plus tôt dans le processus de développement de médicaments. Cette efficacité pourrait réduire le nombre de traitements potentiels se déplaçant dans des pipelines d'essais cliniques d'une entreprise, en diminuant considérablement les coûts globaux. Elle pourrait également créer des bénéfices supplémentaires pour les compagnies pharmaceutiques par tailler le temps qu'il faut à la recherche et développer un médicament, en allongeant ainsi le temps d'un médicament est sur le marché avant son expiration du brevet.

"Supposons que je suis une société pharmaceutique et quelqu'un peut obtenir [ma] médicaments sur le marché un an plus tôt», explique Stelios Papadopoulos, directeur général de soins de santé à la banque d'investissement New York cabinet SG Cowen. "Cela pourrait signifier que vous pourriez saisir peut-être 500 millions $ de ventes, vous n'auriez pas récupéré».

Avant toute avantages financiers peuvent se produire, toutefois, les entreprises bio-informatique doivent composer avec la pléthore actuelle de données génomiques tout en affinant sans cesse leurs technologies, approches de recherche et modèles d'affaires. Ils doivent également se concentrer sur le véritable défi et opportunityfinding comment tous les fragments d'informations liées à un autre et donner un sens à la grande image.

«Les méthodes ont évolué au point que vous pouvez générer beaucoup d'informations», commente Michael R. Fannon, vice-président et chef de l'information de Human Genome Sciences, également en Rockville. "Mais nous ne savons pas combien important que l'information est».

Devinant que l'importance est le travail de la bioinformatique. Le domaine a pris son essor dans les années 1980 avec une base de données appelée GenBank, qui a été émis par le Département américain de l'énergie de tenir la courts segments de séquence d'ADN que les scientifiques commençaient tout juste à obtenir d'un éventail d'organismes. Dans les premiers jours de GenBank une salle pleine de techniciens assis au clavier composé de seulement T A, C, les quatre lettres et G, entrant péniblement à l'ADN de séquence informations publiées dans des revues universitaires. Comme les années ont passé, de nouveaux protocoles ont permis aux chercheurs de dial up GenBank et décharge de leurs données sur les séquences directement, et l'administration de la GenBank a été transférée au National Institutes of Health's NationalCentre for Biotechnology Information (NCBI). Après l'avènement du World Wide Web, les chercheurs peuvent accéder aux données dans GenBank gratuitement de partout dans le monde entier.

Une fois le projet du génome humain (HGP) a officiellement vu le jour en 1990, le volume de données sur les séquences d'ADN dans GenBank a commencé à croître de façon exponentielle. Avec l'introduction dans les années 1990, d'approche haute sequencingan débit grâce à la robotique, l'ADN-séquençage automatisé des machines et à la GenBank computersadditions monté en flèche. GenBank détenait les données de séquence sur plus de sept milliards d'unités de l'ADN par Juillet 2000.

À l'époque du HGP décollait, les entreprises privées ont commencé en parallèle des projets de séquençage et a créé d'énormes bases de données propriétaires de leurs propres. Aujourd'hui, les entreprises telles que Incyte Genomics, à Palo Alto, Californie, Permet de déterminer la séquence d'environ 20 millions de paires de bases de l'ADN en une seule journée. Et Celera Genomics affirme qu'il dispose de 50 téraoctets de stockage de données. Cela équivaut à près de 80.000 disques compacts, qui, dans leur boîte en plastique prendrait presque un demi-mile de rayonnage.

Mais GenBank et ses cousins d'entreprise ne sont qu'une partie de l'image de la bioinformatique. D'autres bases de données publiques et privées contiennent des informations sur l'expression génique (quand et où les gènes sont activés), de minuscules différences génétiques entre des personnes appelées polymorphismes d'un nucléotide simple (SNP), les structures de protéines différentes, et des cartes de la façon dont les protéines interagissent.

Mixing and Matching

Une des opérations les plus élémentaires en bio-informatique implique la recherche de similitudes ou des homologies entre une œuvre récemment séquencé l'ADN et des segments d'ADN précédemment séquencé à partir d'organismes divers. Trouver près de matches permet aux chercheurs de prédire le type de code pour la protéine de la nouvelle séquence. Cela ne conduit pas les rendements de cibles médicamenteuses tôt dans le développement de médicaments contre les mauvaises herbes, mais également de nombreuses cibles qui se sont révélées être des impasses.

Une série populaire des logiciels de comparaison de séquences d'ADN est BLAST (pour Basic Local Alignment Search Tool), qui est apparue en 1990. BLAST est partie d'une suite de l'ADN et de protéines de séquence des outils de recherche accessibles en plusieurs versions personnalisées à partir de nombreux fournisseurs de base de données ou directement par NCBI. Paramédical offre également Entrez, ce qu'on appelle un outil de métarecherche, qui couvre la plupart des bases de données et Paramédical, y compris ceux des logements de trois structures de protéines dimensions, le genomoes complet des organismes comme la levure, et les références à des revues scientifiques qui sauvegarde les entrées de base de données.

Un des premiers exemples de l'utilité de la bioinformatique est la cathepsine K, une enzyme qui pourrait se révéler être une cible importante pour le traitement de l'ostéoporose, une maladie invalidante causée par l'effritement de l'os. En 1993, les chercheurs de SmithKline Beecham, basée à Philadelphie, A demandé à des chercheurs de Human Genome Sciences, pour les aider à analyser certaines ressources génétiques qu'elles avaient isolé des cellules ostéoclastes des personnes atteintes de tumeurs osseuses. (Ostéoclastes sont des cellules qui fragilisent les os dans le cours normal de la reconstitution osseuse, elles sont considérées comme l'hyperactivité chez les personnes souffrant d'ostéoporose.)

Human Genome Sciences scientifiques séquencé l'échantillon et procédé à des fouilles homologie de base de données pour chercher des correspondances qui leur donnerait une indication sur les protéines que de gènes de l'échantillon des séquences codées. Une fois qu'ils ont trouvé près de matches pour les séquences, ils ont effectué d'autres analyses et découvert que l'une séquence en particulier, était surexprimé par les cellules des ostéoclastes et qu'il correspondaient à celles d'une classe de molécules identifiées précédemment: cathepsines.

De SmithKline Beecham, que l'exercice en bioinformatique a abouti en quelques semaines, une cible thérapeutique prometteuse que les expériences de laboratoire standard n'aurait pas pu trouver sans des années et une pincée de chance. Société chercheurs tentent maintenant de trouver un médicament qui bloque le potentiel cible la cathepsine K. Recherches pour les composés qui se lient à et avoir l'effet souhaité sur des cibles médicamenteuses encore avoir lieu principalement dans un biochimiste traditionnelle «humide» de laboratoire, où les évaluations de l'activité, la toxicité et l'absorption peut prendre des années. Mais avec de nouveaux outils bioinformatiques et augmentation des quantités de données sur les structures des protéines et voies biomoléculaire, certains chercheurs, cet aspect du développement des médicaments seront également évoluer à l'informatique, dans ce qu'ils appellent "in silico" de la biologie.

un article présenté par F. Donis

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