Mehr als 900 Gene spielen bei der Entstehung von ALS eine Rolle

Die Ergebnisse der Wissenschaftler zeigen eine Genauigkeit von 87 % bei der Vorhersage, ob Menschen ALS entwickeln werden oder nicht. „Unsere Methode kann Vorhersagen über Krankheiten treffen und ist viel genauer als andere Methoden. Wir haben über 900 Gene gefunden, die bei der Krankheitserkennung eine Rolle spielen, und 644 Gene, die auf komplexe Weise interagieren. Diese müssen in anderen Forschungsbereichen weiter erforscht werden“, so Schönhuth weiter. „Jedes Gen ist an verschiedenen biologischen Prozessen beteiligt: ​​Je mehr wir über Gene erfahren, desto mehr erfahren wir über Prozesse. Somit werden unsere Ergebnisse Menschen, die von ALS betroffen sind, helfen, ihren Lebensstil anzupassen und ihr Risiko, an der Krankheit zu erkranken, verringern. Darüber hinaus könnten auch Medikamente entwickelt werden, die bestimmte Prozesse beeinflussen“, sagt Schönhuth.

Die aktuelle Studie basiert auf den Ergebnissen zweier großer Verbundprojekte:

• Das internationale Forschungsnetzwerk „Algorithms for Pangenome Computational Analysis“ (abgekürzt Alpaka). Dieses Netzwerk wird seit 2020 von der Europäischen Union gefördert und von der Universität Bielefeld koordiniert.
• Das internationale Forschungsprojekt „Pangenome Graph Algorithms and Data Integration“ (abgekürzt Pangaia). Auch dieses Projekt wird seit 2020 von der Europäischen Union gefördert und von der Universität Mailand (Italien) koordiniert.

Die Ergebnisse der Studie wurden am 13. Februar 2023 in der Zeitschrift Nature Machine Intelligence veröffentlicht. Nature Machine Intelligence ist eine hybride Open-Access-Wissenschaftszeitschrift, die Artikel in den Forschungsbereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Automatisierung und Robotik veröffentlicht. Die Zeitschrift hat einen Impact Factor von 25,898 und belegt damit den ersten Platz von 114 Zeitschriften in der Kategorie „Computer Science, Artificial Intelligence“ und den ersten Platz von 113 Zeitschriften in der Kategorie „Computer Science, Interdisziplinäre Anwendungen“.