• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Исследователи ВШЭ составили полногеномную карту квадруплексов

Исследователи ВШЭ составили полногеномную карту квадруплексов

© iStock

Международная команда исследователей, в том числе из НИУ ВШЭ, создала первую полную карту квадруплексов — нестабильных структур ДНК, участвующих в регуляции генов. Ученые впервые показали, что эти структуры работают парами: один находится в участке ДНК, который запускает считывание гена, а другой в соседнем участке, ускоряющем этот процесс. В нормальных тканях они регулируют работу тканеспецифичных генов, а в раковых — генов, отвечающих за рост и деление клеток. Результаты могут помочь в разработке новых противоопухолевых препаратов, нацеленных на квадруплексы. Исследование опубликовано в журнале Nucleic Acids Research.

При слове «ДНК» обычно вспоминают двойную спираль. Но эта молекула может принимать и другие формы. Некоторые участки нити ДНК способны расплетаться, изгибаться и образовывать небольшой узел. Если в таком фрагменте много гуанина (в записи ДНК обозначается буквой G), нить может сложиться в квадруплекс — объемную структуру, в которой несколько слоев гуанина укладываются друг над другом. Для белков, управляющих работой генов, это заметный ориентир: по таким структурам они находят нужный участок ДНК. 

Квадруплексы существуют недолго: эти структуры быстро появляются, выполняют свою работу и исчезают, поэтому эксперименты успевают зафиксировать только часть из них. При этом разные методы ловят разные типы структур. Из-за этого не удавалось создать полногеномную карту квадруплексов, включающую все участки ДНК, где они формируются. 

Чтобы решить эту проблему, команда ВШЭ дообучила языковую геномную модель DNABERT на данных о квадруплексах и на основе ее предсказаний восстановила, где в геноме возникают такие структуры.

Мария Попцова

«В своей работе мы дообучили DNABERT на крупнейшей в мире базе экспериментально подтвержденных квадруплексов EndoQuad и получили модель GQ-DNABERT. Она по последовательности ДНК оценивает, где с высокой вероятностью может образоваться квадруплекс», — комментирует один из авторов статьи, директор Центра биомедицинских исследований и технологий ФКН НИУ ВШЭ Мария Попцова.

В отличие от простых алгоритмов, которые ищут только подходящую последовательность для квадруплекса, GQ-DNABERT учитывает и окружение этого участка в ДНК, от которого зависит, складывается ли участок в квадруплекс. Благодаря этому модели удалось предсказать около 360 тысяч квадруплексов — намного больше, чем находили отдельные экспериментальные методы.

Модель подтвердила уже известный факт, что квадруплексы часто возникают в промоторах — участках ДНК перед генами, где запускается считывание гена. Неожиданным результатом было то, что много квадруплексов оказалось и в ближних энхансерах — элементах генома, которые ускоряют считывание гена и тем самым влияют на то, сколько белка образуется. Исследователи обнаружили, что квадруплексы часто одновременно формируются и в промоторе, и в энхансере и образуют пары, которые совместно регулируют активность гена.

Чтобы проверить роль этих пар в клетке, исследователи использовали данные одноклеточного секвенирования, полученные из экспериментов. В таких наборах заранее рассчитано, какие участки ДНК статистически связаны с активностью конкретных генов. Наложив на эти данные карту GQ-DNABERT для шести типов тканей, ученые выяснили, что пары промотор — энхансер чаще связаны с генами, отвечающими за тканеспецифичные функции: в мозге — за развитие и работу нейронов, в крови — за функции иммунных клеток, в кишечнике — за работу эпителия. Затем исследователи изучили такие пары в опухолевых тканях и сравнили их с парами в здоровых тканях. По числу промоторно-энхансерных комбинаций с квадруплексами заметных различий не оказалось. Зато резко различались функции генов.

Биологические процессы, связанные с генами, с которыми связаны пары промотор — энхансер, в нормальных и раковых тканях: мозга (D), молочной железы (E) и поджелудочной железы (F). Каждая строка соответствует группе генов с общей функцией, а цвет показывает, к какому состоянию ткани относится этот процесс: голубой — нормальная ткань, красный — раковая.
© Dmitry Konovalov, Dmitry Umerenkov, Alan Herbert, Maria Poptsova, GQ-DNABERT reveals GQ proximal enhancer–promoter interactions associated with tissue-specific transcription, Nucleic Acids Research, Volume 53, Issue 19, 28 October 2025, gkaf1007

«В нормальных клетках эти пары были связаны с программами, характерными для конкретной ткани, а в раковых — с универсальными процессами клеточного деления и роста, которые обеспечивают размножение опухолевых клеток вне зависимости от исходной ткани, — комментирует Мария Попцова. — Иначе говоря, в нормальных клетках такие пары поддерживают специализацию ткани, а в раке включены в общие программы быстрого деления клеток».

Полученная карта квадруплексов помогает лучше понять, как эти структуры регулируют работу генов в нормальных и опухолевых клетках. В перспективе такие данные можно использовать для разработки новых противоопухолевых препаратов, которые будут избирательно взаимодействовать с квадруплексами.

Работа выполнена при поддержке гранта Центра ИИ НИУ ВШЭ.

Вам также может быть интересно:

Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ

Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.

Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G

Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.

4 сценария, 19 отраслей, 2036 год: НИУ ВШЭ расширил масштаб доклада о перспективах развития российской экономики

Высшая школа экономики продолжает работу по подготовке ежегодного исследования «Сценарии развития российской экономики в условиях геополитической турбулентности». Доклад предназначен для компаний и госструктур, принимающих инвестиционные решения и формирующих стратегии развития. О том, чем уникален этот прогноз и какие сценарии закладывают в него эксперты, в интервью новостной службе «Вышка.Главное» рассказал руководитель проекта, директор Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ ВШЭ Михаил Голанд.

Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».

ФКН ВШЭ поделился экспертизой в сфере ИИ с участниками «Больших вызовов» в «Сириусе»

В образовательном центре «Сириус» масштабным фестивалем научных проектов завершилась 11-я всероссийская научно-технологическая проектная образовательная программа «Большие вызовы». Представители факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ поделились экспертизой с ее участниками и выступили в роли наставников и членов жюри.

В НИУ ВШЭ представлены новые ИИ-продукты iFORA для аналитики и исследований

Эксперты Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ представили новые продукты и разработки, созданные на базе ИИ-платформы iFORA. Они продемонстрировали, как возможности iFORA применяются в исследовательской и аналитической работе, а также рассказали о стратегии развития пользовательских сервисов.

Исследователи ФКН ВШЭ завоевали золотую медаль на международном соревновании по машинному обучению

Команда, в состав которой вошли сотрудники Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Алексей Шмелев и Никита Червов, выпускник 2025 года магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине» ФКН НИУ ВШЭ Иван Геворков, а также двое студентов из США, показала высокий результат на международном соревновании по машинному обучению The 2026 NeuroGolf Championship. Команда получила золотую медаль и заняла 7-е место в итоговом рейтинге.

Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую

Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.

Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета

13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.

«Работа с ИИ — решение целого спектра инженерных задач»

Искусственный интеллект — рабочий инструмент, построенный на сбалансированном сочетании алгоритмов с инженерной проработкой. Как технологии ИИ способны улучшить приложение, устройство, систему и какие инженерные задачи решаются при этом, рассказывают специалисты и аспиранты Московского института электроники и математики ВШЭ.