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Une percée dans la recherche sur le cancer : comment la méthode DeMix change-t-elle notre compréhension de la pureté des tumeurs ?
Avec le développement rapide de la recherche sur le cancer, les scientifiques sont constamment à la recherche de nouveaux outils et méthodes pour comprendre en profondeur les caractéristiques biologiques des tumeurs. La naissance de la méthode DeMix est une manifestation importante de cet effort. Cette approche statistique peut décomposer les transcriptomes mixtes du cancer et prédire avec précision la proportion d’échantillons de tumeurs et de cellules stromales, approfondissant ainsi notre compréhension de la pureté de la tumeur.
« La grande hétérogénéité des échantillons de tumeurs complique non seulement l'analyse des données génomiques du cancer, mais peut également conduire à des biais. »
Selon les recherches d'Ahn et al., la méthode DeMix considère principalement quatre situations possibles, qu'il s'agisse d'échantillons tumoraux et normaux appariés ou d'échantillons non appariés, et peut prédire efficacement la proportion de cellules tumorales dans des échantillons mixtes. Ce travail est d’un grand intérêt car dans les échantillons de tumeurs, il existe souvent plusieurs populations clonales de cellules cancéreuses ainsi que des tissus normaux adjacents, du stroma et des cellules immunitaires infiltrantes.
Afin d'éliminer efficacement cette hétérogénéité, les chercheurs en cancérologie ont finalement trouvé le nouvel outil DeMix. Cette méthode utilise d’abord un modèle mixte linéaire pour calculer la proportion relative de cellules cancéreuses et de cellules normales dans l’échantillon total. D'un point de vue pratique, la grande hétérogénéité des échantillons de tumeurs souligne l'importance d'estimer la pureté de la tumeur lors de l'analyse des données. La pureté fait référence au pourcentage de cellules cancéreuses dans un échantillon de tumeur, et la précision de ce paramètre est essentielle aux résultats d'analyse ultérieurs.
"La méthode DeMix montre que lors de l'analyse à partir de données de puces à ADN, il est plus important d'utiliser des données brutes comme entrée pour faire des prédictions que des données traitées."
DeMix part du principe que l'échantillon mixte est constitué de seulement deux types de cellules : les cellules cancéreuses et les cellules normales. Pour les cellules normales, les chercheurs utilisent des données externes pour estimer avec précision les profils d’expression des gènes de référence. Cela signifie que même si l’expression génique spécifique des cellules cancéreuses n’est pas observée dans l’échantillon tumoral, elle peut être déduite efficacement des données des cellules normales.
En termes d'applications spécifiques, la méthode DeMix doit répondre à certaines conditions, notamment lors du traitement de données génomiques à haut débit. Le processus commence par la prévision des proportions de tumeurs grâce au principe d’estimation du maximum de vraisemblance, suivi d’une inférence détaillée des gènes individuels. Le mode de fonctionnement en deux étapes de DeMix apporte de nouvelles possibilités à l'analyse historique de la pureté des tumeurs.
"La proposition de cette nouvelle méthode améliorera le modèle de données pour l'analyse de la composition cellulaire dans les tumeurs et jettera les bases de la pratique clinique et du traitement personnalisé."
Il convient de noter que l'applicabilité universelle de la méthode DeMix bénéficie de ses capacités flexibles de traitement des données. Il prend non seulement en compte la situation de différents gènes de référence, mais peut également s'adapter à différents plans d'échantillonnage. Bien que l’algorithme nécessite au moins un gène de référence, il est recommandé d’utiliser jusqu’à cinq à dix gènes pour réduire l’impact des valeurs aberrantes, ce qui permet également aux chercheurs d’obtenir des résultats d’inférence plus précis.
En distinguant avec précision les cellules cancéreuses des cellules normales, DeMix améliore non seulement la précision de l'estimation de la pureté de la tumeur, mais crée également une nouvelle direction pour les futures recherches en génomique des tumeurs. Il présente un grand potentiel, à la fois pour prédire la réponse tumorale au traitement et pour suivre la progression du cancer.
"Le développement de DeMix nous fait comprendre une fois de plus l'importance de l'analyse des données abstraites dans la recherche sur le cancer."
À l'avenir, grâce à la méthode DeMix, les scientifiques pourront peut-être analyser plus en profondeur l'hétérogénéité des tumeurs et proposer des options de traitement plus personnalisées. Cela signifie-t-il qu’il y aura un changement fondamental dans la façon dont nous comprenons et traitons le cancer ?
