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Die Geheimnisse hinter den Daten: Warum ist die Auswahl biologischer Referenzgene für die Krebsforschung so wichtig?
Im Bereich der Krebsforschung stellt die Heterogenität der Tumorproben viele Herausforderungen an die Datenanalyse. Mit der rasanten Entwicklung der Genomik haben Forscher begonnen, neue statistische Methoden anzuwenden, um ein tieferes Verständnis für die Zusammensetzung von Tumorproben zu erlangen und die Genauigkeit von Vorhersagen zu verbessern. Unter ihnen entstand die statistische Methode DeMix, die sich zu einem wichtigen Instrument für die Dekonvolution des Krebstranskriptoms entwickelte.
DeMix ist eine statistische Methode, die das wahrscheinliche Verhältnis von Tumor- zu Stromazellen in einer Probe vorhersagt und ein lineares Mischmodell verwendet, um der Datenheterogenität in Tumorproben entgegenzuwirken.
Herausforderungen bei Tumorproben
Proben von soliden Tumoren stammen häufig aus der klinischen Praxis und bestehen aus mehreren klonalen Tumorzellpopulationen sowie angrenzendem Normalgewebe, Stroma und infiltrierenden Immunzellen. Diese komplexe Struktur erschwert die Analyse vieler Genomdaten und macht sie verzerrungsbehaftet. Daher ist es äußerst wichtig, vor der Analyse die Reinheit des Tumors, also den Prozentsatz an Krebszellen in der Tumorprobe, genau einzuschätzen.
Da sich Krebszellen erheblich von normalen Zellen unterscheiden, können Forscher die Reinheit eines Tumors mithilfe genomischer oder epigenomischer Hochdurchsatzdaten schätzen. DeMix ist eine Methode, die darauf abzielt, das Verhältnis der Genexpression von Krebszellen und deren Expressionsprofil aus gemischten Proben zu extrahieren.
DeMix geht davon aus, dass die gemischte Probe nur aus zwei Zelltypen besteht: Krebszellen (ohne bekanntes Genexpressionsprofil) und normale Zellen (mit bekannten Genexpressionsdaten).
So funktioniert DeMix
Die Kernfunktion von DeMix basiert auf linearen Mischmodellen, die durch Modellierung der Daten die Genexpression zweier Zelltypen in einer Mischprobe erfassen. Die Innovation dieser Methode besteht darin, dass sie heterogene Daten analysiert, bevor die Daten logarithmisch transformiert werden. Dadurch können Genexpression und -anteile in Krebszellen effektiver vorhergesagt werden.
Der Arbeitsablauf von DeMix kann in zwei Hauptschritte unterteilt werden: Der erste Schritt besteht darin, die Wahrscheinlichkeitsfunktion auf der Grundlage der beobachteten Daten zu maximieren, um die unbekannten Tumoranteile und Genexpressionparameter normaler Zellen zu lösen; der zweite Schritt besteht darin, Maximieren Sie die Wahrscheinlichkeitsfunktion basierend auf den beobachteten Daten, um die unbekannten Tumoranteile und Genexpressionsparameter normaler Zellen zu lösen. Der nächste Schritt besteht darin, das Expressionsniveau eines Paares normaler Zellen und Tumorzellen für jede Probe und jedes Gen basierend auf dem Tumor abzuschätzen Das im ersten Schritt erhaltene Verhältnis.
Die Entwicklung dieser Methode basiert auf dem Nelder-Mead-Optimierungsverfahren, das die numerische Integration der gemeinsamen Dichte ermöglicht, um die erforderliche Rechengenauigkeit zu erreichen.
Anwendbarkeit des Datenkontexts
Die DeMix-Methode ist an eine Vielzahl von Datenszenarien angepasst, ob nun übereinstimmende Proben mit Referenzgenen oder nicht übereinstimmende Proben ohne Referenzgene. Dank dieser Flexibilität kann DeMix seine Rolle in einer Vielzahl von Forschungsumgebungen spielen.
Obwohl in allen Fällen mindestens ein Referenzgen erforderlich ist, werden fünf bis zehn Gene empfohlen, um die Auswirkungen von Ausreißern zu verringern und einen optimalen Satz von Tumoranteilsschätzungen zu ermitteln.DeMix geht davon aus, dass die Mischprobe höchstens zwei Zellkomponenten enthält: normale Zellen und Tumorzellen, und stützt sich auf verfügbare Daten, um die Verteilungsparameter normaler Zellen zu schätzen.
Zukünftige Richtungen
Da sich die Datenanalysetechnologie immer weiter entwickelt, werden Methoden wie DeMix in der Krebsforschung immer häufiger zum Einsatz kommen. Dies wird den Forschern nicht nur dabei helfen, die Geheimnisse der Tumorheterogenität zu entschlüsseln, sondern könnte auch zu neuen Behandlungsmöglichkeiten führen und Krebspatienten mehr Hoffnung geben.
In einem derart datengetriebenen Zeitalter müssen wir darüber nachdenken: Wie können wir in der zukünftigen Krebsforschung biologische Referenzgene besser nutzen, um die Wirksamkeit und Genauigkeit der klinischen Behandlung zu verbessern?
