Language
Country/Area
No result found
Menantang batas heterogenitas tumor: Bagaimana DeMix secara akurat memprediksi proporsi komposisi sel?
Dalam bidang penelitian kanker, memahami heterogenitas tumor sangat penting untuk memprediksi respons dan hasil pengobatan secara akurat. Prediksi akurat rasio komposisi sel kanker dan sel normal dapat sangat meningkatkan ketepatan sasaran dan efektivitas diagnosis dan pengobatan. Baru-baru ini, metode DeMix yang dikembangkan oleh Ahn dkk. memberikan solusi inovatif untuk tantangan ini. Metode statistik ini dapat memisahkan campuran transkriptom kanker untuk memprediksi kemungkinan proporsi sel tumor dan stroma dalam sampel.
Sampel tumor padat sering kali terdiri dari beberapa populasi sel kanker klonal, jaringan normal yang berdekatan, stroma, dan sel imun yang menyusup, yang sangat heterogen.
Struktur tumor yang sangat heterogen sering kali menimbulkan masalah untuk berbagai analisis data genomik dan bahkan dapat menimbulkan bias. Oleh karena itu, menghilangkan heterogenitas dari sampel campuran dan memperhitungkan kemurnian tumor, yaitu persentase sel kanker dalam sampel tumor, dalam perhitungan merupakan tugas penting. Tugas ini khususnya bergantung pada data genomik atau epigenomik berthroughput tinggi, karena perbedaan mencolok antara sel kanker dan sel normal memungkinkan untuk memperkirakan kemurnian tumor.
Metode DeMix menyediakan strategi baru untuk transkriptomik klinis dengan menganalisis proporsi dan karakteristik ekspresi gen sel kanker dalam sampel campuran.
Perlu dicatat bahwa metode DeMix mempertimbangkan empat skenario yang mungkin, termasuk: sampel tumor dan normal yang cocok (dengan dan tanpa gen referensi), dan sampel tumor dan normal yang tidak cocok (juga dengan dan tanpa gen referensi). Dalam skenario ini, gen referensi memiliki profil ekspresi yang diperkirakan secara akurat berdasarkan data eksternal yang mencakup semua jenis jaringan penyusun.
Cara kerja DeMix
DeMix mengasumsikan bahwa sampel campuran hanya terdiri dari dua jenis sel: sel kanker (dengan profil ekspresi gen yang tidak diketahui) dan sel normal (dengan profil ekspresi gen yang diketahui, yang dapat berasal dari sampel yang cocok atau tidak cocok). Metode ini menunjukkan pentingnya saat melakukan analisis data mikroarray, terutama menggunakan data mentah sebagai input daripada data yang ditransformasikan secara logaritma seperti yang dilakukan metode lain.
Secara khusus, DeMix pertama-tama menggunakan estimasi kemungkinan maksimum untuk memprediksi ekspresi gen dan proporsi sel tumor. Kemudian, atas dasar ini, tingkat ekspresi normal dan tumor diestimasi untuk setiap sampel dan gen.
Metode ini menganalisis data dari sampel tumor heterogen dan memperkirakan tingkat ekspresi gen sebelum data ditransformasikan secara logaritma. Inovasi ini sangat meningkatkan akurasi prediksi.
Ruang Lingkup Aplikasi
Metode DeMix sangat fleksibel dan dapat mencakup empat skenario data: dengan atau tanpa gen referensi, dan dengan atau tanpa sampel yang cocok. Meskipun algoritme memerlukan setidaknya satu gen sebagai gen referensi, disarankan untuk menggunakan setidaknya 5 hingga 10 gen untuk mengurangi dampak potensial dari outlier dan mengidentifikasi rasio kombinasi yang optimal.
Dalam aplikasi praktis, terutama saat memproses data dengan throughput tinggi, keunggulan DeMix lebih jelas. Meskipun model gabungan dapat memperkirakan semua parameter secara bersamaan, kompleksitas komputasinya mungkin membuatnya tidak cocok untuk memproses kumpulan data berskala besar.
Dengan menggunakan DeMix secara adaptif dalam konteks yang berbeda, peneliti klinis dapat menganalisis dan menginterpretasikan biologi sampel kanker dengan lebih akurat.
Secara keseluruhan, DeMix menyediakan pendekatan komputasi yang efisien untuk mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh heterogenitas tumor. Metode ini tidak hanya meningkatkan pemahaman kita tentang komposisi sel kanker dan sel normal, tetapi juga memberikan perspektif baru untuk penelitian dan pengobatan kanker di masa mendatang. Dengan kemajuan teknologi, cara untuk lebih meningkatkan akurasi aplikasi DeMix dan membuatnya cocok untuk lingkungan mikro tumor yang lebih kompleks akan menjadi topik penting dalam penelitian biologi tumor di masa mendatang. Menurut Anda, perkembangan baru apa yang akan dihasilkan dari penelitian ini?
