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Desafiando los límites de la heterogeneidad tumoral: ¿Cómo predice DeMix con precisión la proporción de la composición celular?
En el campo de la investigación del cáncer, comprender la heterogeneidad tumoral es crucial para predecir con precisión la respuesta y el resultado del tratamiento. La predicción precisa de la proporción de la composición de las células cancerosas y las células normales puede mejorar en gran medida la precisión y la eficacia del diagnóstico y el tratamiento. Recientemente, el método DeMix desarrollado por Ahn et al. ofrece una solución innovadora a este desafío. Este método estadístico puede desmezclar transcriptomas de cáncer mixtos para predecir las proporciones probables de células tumorales y estromales en una muestra.
Las muestras de tumores sólidos a menudo se componen de múltiples poblaciones de células cancerosas clonales, tejido normal adyacente, estroma y células inmunes infiltradas, que son altamente heterogéneas.
La estructura altamente heterogénea de los tumores a menudo causa problemas en diversos análisis de datos genómicos e incluso puede introducir sesgos. Por lo tanto, eliminar la heterogeneidad de las muestras mixtas y tener en cuenta la pureza del tumor, es decir, el porcentaje de células cancerosas en una muestra de tumor, en los cálculos es una tarea importante. Esta tarea depende en particular de datos genómicos o epigenómicos de alto rendimiento, ya que las sorprendentes diferencias entre las células cancerosas y las células normales permiten estimar la pureza del tumor.
El método DeMix proporciona una nueva estrategia para la transcriptómica clínica al analizar la proporción y las características de expresión genética de las células cancerosas en muestras mixtas.
Cabe destacar que el método DeMix considera cuatro escenarios posibles, que incluyen: muestras tumorales y normales coincidentes (con y sin genes de referencia) y muestras tumorales y normales no coincidentes (también con y sin genes de referencia). En estos escenarios, los genes de referencia tienen perfiles de expresión que se estiman con precisión en función de datos externos que cubren todos los tipos de tejidos constituyentes.
Cómo funciona DeMix
DeMix supone que la muestra mixta consta de solo dos tipos de células: células cancerosas (con perfiles de expresión genética desconocidos) y células normales (con perfiles de expresión genética conocidos, que pueden provenir de muestras coincidentes o no coincidentes). Este método demuestra su importancia al realizar análisis de datos de microarrays, especialmente utilizando datos sin procesar como entrada en lugar de datos transformados logarítmicamente como lo hacen otros métodos.
En concreto, DeMix utiliza primero la estimación de máxima verosimilitud para predecir la expresión genética y las proporciones de células tumorales. Luego, sobre esta base, se estimaron los niveles de expresión normal y tumoral para cada muestra y gen.
Este método analiza datos de muestras tumorales heterogéneas y estima los niveles de expresión genética antes de que los datos se transformen en logaritmos. Esta innovación mejora enormemente la precisión de las predicciones.
Ámbito de aplicación
El método DeMix es muy flexible y puede cubrir cuatro escenarios de datos: con o sin genes de referencia y con o sin muestras coincidentes. Aunque el algoritmo requiere al menos un gen como gen de referencia, se recomienda utilizar al menos de 5 a 10 genes para mitigar el impacto potencial de los valores atípicos e identificar la proporción de combinación óptima.
En aplicaciones prácticas, especialmente al procesar datos de alto rendimiento, las ventajas de DeMix son más obvias. Aunque un modelo conjunto puede estimar todos los parámetros simultáneamente, su complejidad computacional puede hacerlo inadecuado para procesar conjuntos de datos a gran escala.
Al utilizar DeMix de forma adaptativa en diferentes contextos, los investigadores clínicos pueden analizar e interpretar con mayor precisión la biología de las muestras de cáncer.
En general, DeMix proporciona un enfoque computacional eficiente para superar los desafíos que plantea la heterogeneidad tumoral. Este método no sólo mejora nuestra comprensión de la composición de las células cancerosas y las células normales, sino que también proporciona nuevas perspectivas para la investigación y el tratamiento futuros del cáncer. Con el avance de la tecnología, la manera de mejorar aún más la precisión de la aplicación de DeMix y hacer que sea adecuado para microambientes tumorales más complejos será un tema importante en futuras investigaciones sobre biología tumoral. ¿Qué nuevos desarrollos cree que traerá esta investigación?
