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AI助力基因“暗物質“探索：ShortStop解鎖疾病治療新靶點
2025年07月29日 10:06:53
來源：化工儀器網 點擊量：585
美國索爾克研究所最新開發的ShortStop機器學習框架，帶領科學家們深入這片基因“暗物質”區域。
在生命科學的浩瀚宇宙中，人類基因組仍存在著大片未解之謎。美國索爾克研究所最新開發的ShortStop機器學習框架，正帶領科學家們深入這片基因“暗物質”區域，尋找可能改寫疾病治療史的關鍵微蛋白。這項突破性研究發表在《BMC方法學》期刊，為精準醫療開辟了新路徑。
傳統基因組研究長期聚焦于僅占1%的蛋白質編碼區。但近年研究發現，這些區域中隱藏著大量編碼微蛋白的遺傳指令。這些長度不足150個氨基酸的“分子精靈”雖然微小，卻在細胞代謝、信號傳導等關鍵生理過程中扮演著舉足輕重的角色。劍橋大學遺傳學教授約翰·史密斯評論：“微蛋白就像生物電路中的微型開關，它們的發現將徹底改變我們對生命調控機制的理解。”
傳統smORF研究方法面臨三大困境：高成本、低效率、功能驗證困難。ShortStop通過三大技術創新實現突破：智能篩選系統：采用對抗性機器學習框架，將真實smORF與計算機生成的“誘餌“序列進行對比分析；多維度評估模型：整合序列保守性、表達水平、結構特征等32項生物信息學指標；跨平臺兼容性：可直接解析常規RNA測序數據，大幅降低研究門檻
在肺癌研究中，ShortStop的表現令人振奮。其發現的210種新型微蛋白候選物中，編號為SS-LU-47的微蛋白在腫瘤組織中的表達量是正常組織的17.8倍。進一步的動物實驗顯示，抑制該蛋白可使腫瘤體積縮小42%，為靶向治療提供了新選擇。
更值得關注的是，該工具在神經退行性疾病研究中也展現出潛力。初步分析阿爾茨海默癥患者的基因組數據，已發現23個與tau蛋白異常磷酸化相關的微蛋白候選者。隨著ShortStop的推廣應用，科學家預計未來五年可能發現超過5000種功能性微蛋白。這些發現將推動新型診斷標志物、精準靶向治療、基因編輯療法等三大領域的發展。
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