Biomedizin-Ingenieure der Johns Hopkins University haben ein maschinelles Lernmodell entwickelt, das eines Tages zu Therapien für genetische Krankheiten wie Krebs und Diabetes führen könnte. Das Modell kann vorhersagen, welche Enhancer bei der normalen Entwicklung und bei Krankheiten eine Rolle spielen, und es kann verwendet werden, um DNA-Merkmale wie die physikalische Struktur und modifizierende Markierungen zu identifizieren, die helfen könnten, Gene nach Belieben an- oder abzuschalten. Diese Forschung könnte den Wissenschaftlern zu einem besseren Verständnis von Enhancer-Mutationen und den damit verbundenen Krankheiten verhelfen, was wiederum zu besseren Behandlungsmethoden für genetisch bedingte Krankheiten führen könnte.