קישורים

גם לגנים יש "רשתות חברתיות": הם מתַקשרים עם גנים אחרים, שכשלעצמם מתַקשרים עם גנים נוספים. תקשורת זו היא הבסיס לתהליכים מולקולריים הקרויים "מסלולים ביולוגיים", אשר מתנהלים בתא החי, והם מיסודותיה של תופעת החיים. לכן, כדי להבין בצורה טובה יותר איך פועל גוף האדם, יש ללמוד כמה שיותר על המסלולים הביולוגיים ועל הגנים המרכיבים אותם. אין מדובר במשימה פשוטה: גנום האדם מכיל עשרות אלפי גנים, וכל אחד מהם מתַקשר עם מאות גנים אחרים. מעֵבֶר לכך, בכל הקשור לארגון המידע, לא הייתה עד כה אחידות: כמו ברשתות החברתיות של בני-האדם, אשר חופפות ביניהן ומחברות בין אנשים בדרכים שונות, כך גם מאגרי המידע הגנטיים השונים, המספקים מידע על אותם מסלולים ביולוגיים, מתבססים על קני-מידה שונים לחיבור גנים, ומשתמשים בשיטות קיטלוג שונות.

מדעני מכון ויצמן למדע, בראשות פרופ' דורון לנצט מהמחלקה לגנטיקה מולקולרית, יצרו עתה מאגר אוניברסלי של מידע נגיש על המסלולים הביולוגיים ועל הגנים שהם מכילים. המדענים נקטו גישה מתמטית אחידה, המונעת כפילויות ומפיקה את המירב מן המידע, ובאמצעותה איחדו נתונים שאספו מתריסר מאגרי מידע ביואינפורמטיים למאגר מידע מקוון אחד הקרוי PathCards. במאגר גלובלי זה מרוכזים נתונים על יותר מ-3,000 מסלולים ביולוגיים, והם מקובצים ב-1,000 יישויות לערך, הקרויות "מסלולי-על". פישוט וייעול נגישות המידע בדרך זו יתרמו רבות לקידום המחקר הבסיסי והביו-רפואי.

היות שמאגר ה-PathCards מאחד מסלולים ביולוגיים רבים תחת קורת גג אחת, הוא מציג למעשה את הגנום כולו כמארג מורכב של "רשתות חברתיות" קטנות. באמצעות רשתות אלה יכולים כיום מדענים למצוא מכנה משותף בין גנים שבעבר לא היה ידוע על קשר ביניהם, ולו מעצם השתייכותם לאותו מסלול-על חדש ומאוחד. הדבר דומה למצב שבין אנשים זרים זה לזה נוצר קשר באמצעות חבר משותף המשתייך לשתי רשתות חברתיות שונות.

מאגר ה-PathCards מאפשר למדענים לבצע חיפוש עומק מהיר בכל מסלולי-העל האנושיים. למשל, חיפוש לפי גן האינסולין – ההורמון המבקר את חילוף החומרים של הסוכר בגוף – מעלה רשימה של יותר מ-160 מסלולי-על. אך מדען המחפש קשר בין אינסולין לבין, למשל, אדרנלין, ימצא מייד תת-קבוצה של שישה מסלולי-על, המקשרים בין האינסולין לבין קולטן האדרנלין, וחושפים בכך את נקודות החיבור בין שני ההורמונים, לפרטיהן.

ואכן, אחת המטרות העיקריות של מיזם מחקר זה היא לסייע למדענים לזהות קשרים בלתי-צפויים ובעלי חשיבות בין גנים שונים, על מנת לגלות גנים נוספים הקשורים להיווצרות מחלות שונות, ולפתח תרופות חדשות. באמצעות PathCards אפשר לאתר "מידע מפליל": אם גן A, המצוי במסלול-על מסוים, כבר מוּכר כגורם מחלה, וגן B מצוי גם הוא באותו מסלול-על, אפשר להסיק מכך כי גם האחרון עשוי להיות קשור למחלה זו. פרופ' לנצט וחברי קבוצתו אף פיתחו כלי ביואינפורמטי נוסף, הקרוי VarElect, ובו משתמשים לניתוח נתוני ריצוף די-אן-אי בגנום של בני-אדם חולים: תוך הצלבת נתונים עם GeneCards ועם PathCards מאפשר הכלי לזהות את הגן הספציפי הגורם את המחלה.