• 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:

Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора

НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.

НИУ ВШЭ второй год подряд на первом месте рейтинга вузов Альянса в сфере ИИ

Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал рейтинг российских высших учебных заведений по качеству подготовки кадров для работы с ИИ. Высшая школа экономики второй год занимает первую строчку рейтинга, оставаясь единственным университетом в категории A++.

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ВШЭ представил платформу предиктивной аналитики для бизнеса

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал Predict Core — унифицированное алгоритмическое ядро предиктивной аналитики. Платформа переводит работу с данными из режима отчетности постфактум в управленческую привычку с прогнозами, интерпретацией и понятным следом, показывающим, как была получена эта цифра.

НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома

НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.

Студенты ФКН НИУ ВШЭ разработали ИИ-решения для прогнозирования и маркетинга

24 мая в Вышке состоялись защиты и церемония награждения хакатона по машинному обучению для ретейла, организованного MAGNIT TECH и факультетом компьютерных наук НИУ ВШЭ. В течение четырех дней команды работали над индустриальными кейсами технологичного драйвера крупнейшего ретейлера страны — компании «Магнит». Участники анализировали данные, обучали модели, проверяли гипотезы и защищали свои решения перед экспертами компании, чтобы в итоге не только добиться высокого качества моделей, но и предложить подходы для использования в реальном бизнесе.

Образовательный марафон для учителей: как ФКН ВШЭ выстраивает диалог с педагогами

В рамках фестиваля «Дни компьютерных наук» ФКН НИУ ВШЭ на базе учебного центра «Вороново» прошел первый Образовательный марафон для учителей информатики и математики. Всего в мероприятии приняли участие 76 педагогов, представлявших разные регионы России, а также участники из Витебска (Беларусь) и Вьентьяна (Лаос).

Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее

Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.

«Входить в сферу робототехники сейчас — значит расти вместе с направлением»

Беспилотный транспорт, роботы-курьеры и умные колонки стремительно становятся частью нашей жизни. В 2026 году факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ открывает новый бакалавриат«Проектирование интеллектуальных робототехнических систем» (ПИРС). Здесь будут готовить специалистов на стыке ИТ, искусственного интеллекта и робототехники. О том, как устроена учеба и почему выпускников программы «точно возьмут в будущее», рассказывает академический руководитель ПИРС Вадим Моргачёв. 

Технодень МИЭМ на Покровке: совместно исследуем инженерный код Вышки

26 мая в центральном атриуме корпуса на Покровском бульваре, 11, пройдет традиционный масштабный фестиваль инженерных разработок проектных команд Московского института электроники и математики (МИЭМ) ВШЭ. В программе — презентации лучших студенческих технологических проектов, стенды дружественных компаний и совместных мастерских, лекторий с участием практикующих инженеров, круглый стол о развитии инженерного образования и представление магистерских программ МИЭМ.

НИУ ВШЭ представит цифровые проекты на ЦИПР-2026

В Нижнем Новгороде стартовала крупнейшая конференция по цифровой трансформации базовых секторов промышленности ЦИПР-2026. В ее работе участвуют премьер-министр Михаил Мишустин, члены правительства, губернаторы, главы компаний, ученые. НИУ ВШЭ в этом году стал официальным партнером конференции. Проректор Елена Одоевская и другие представители университета примут участие в экспертных сессиях, подпишут ряд соглашений, а на стенде ВШЭ будут презентованы цифровые разработки.