Исследователи ВШЭ составили полногеномную карту квадруплексов
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.
«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:
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
Студенты МИЭМ ВШЭ разработают два спутника собственной конструкции для орбитальных экспериментов
Аппараты, созданные студенческими командами, проведут в условиях космоса исследования свойств перспективных солнечных элементов, бортовых систем накопления энергии и серийной электроники для студенческих спутников.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
Крупные города как драйверы роста и новая логика пространственного развития
Крупные города в России выступают не только центрами притяжения населения, но и ключевыми генераторами экономического роста, человеческого капитала и инфраструктурного развития. К такому выводу пришли авторы исследования «Новые модели пространственного развития. Международный опыт и актуальная ситуация в России». Работу проводят в 2026 году ученые НИУ ВШЭ при участии приглашенных экспертов МГУ имени М.В. Ломоносова и РАН.
Дрожь земли: ученые ВШЭ научились отслеживать опасные подземные вибрации в реальном времени
Исследователи из МИЭМ ВШЭ и ИПКОН РАН разработали новую математическую модель мониторинга, которая позволяет фиксировать источник опасных подземных вибраций в реальном времени. Технология поможет снизить риск повреждения зданий, дорог и другой инфраструктуры рядом с карьерами и шахтами. Работа ученых опубликована в журнале «Горная промышленность».