Language
Country/Area
No result found
Rahasia di balik data: Mengapa pemilihan gen referensi biologis begitu penting untuk penelitian kanker?
Di bidang penelitian kanker, heterogenitas sampel tumor menimbulkan banyak tantangan dalam analisis data. Dengan pesatnya perkembangan genomik, para peneliti mulai mengadopsi metode statistik baru untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang komposisi sampel tumor dan meningkatkan akurasi prediksi. Di antara metode tersebut, metode statistik DeMix muncul dan menjadi alat penting untuk dekonvolusi transkriptom kanker.
DeMix adalah metode statistik yang memprediksi kemungkinan rasio sel tumor terhadap sel stroma dalam sampel dan menggunakan model campuran linier untuk mengatasi heterogenitas data dalam sampel tumor.
Tantangan Sampel Tumor
Sampel tumor padat sering kali berasal dari praktik klinis dan terdiri dari beberapa populasi sel tumor klonal, serta jaringan normal, stroma, dan sel imun yang menyusup di dekatnya. Struktur kompleks ini membuat banyak analisis data genomik menjadi sulit dan penuh dengan bias. Oleh karena itu, sebelum melakukan analisis, sangat penting untuk memperkirakan kemurnian tumor secara akurat, yaitu persentase sel kanker dalam sampel tumor.
Karena sel kanker berbeda secara signifikan dari sel normal, peneliti dapat memperkirakan kemurnian tumor menggunakan data genomik atau epigenomik berthroughput tinggi. DeMix adalah metode yang bertujuan untuk mengekstrak rasio ekspresi gen sel kanker dan profil ekspresinya dari sampel campuran.
DeMix mengasumsikan bahwa sampel campuran hanya terdiri dari dua jenis sel: sel kanker (tanpa profil ekspresi gen yang diketahui) dan sel normal (dengan data ekspresi gen yang diketahui).
Cara kerja DeMix
Operasi inti DeMix didasarkan pada model campuran linier, yang menangkap ekspresi gen dari dua jenis sel dalam sampel campuran dengan memodelkan data. Inovasi metode ini adalah menganalisis data heterogen sebelum data tersebut ditransformasikan secara logaritma, yang dapat memprediksi ekspresi gen dan proporsi dalam sel kanker secara lebih efektif.
Secara khusus, alur kerja DeMix dapat dibagi menjadi dua langkah utama: langkah pertama adalah memaksimalkan fungsi kemungkinan berdasarkan data yang diamati untuk memecahkan proporsi tumor yang tidak diketahui dan parameter ekspresi gen sel normal; langkah kedua adalah memaksimalkan fungsi kemungkinan berdasarkan data yang diamati untuk memecahkan proporsi tumor yang tidak diketahui dan parameter ekspresi gen sel normal; Langkah berikutnya adalah memperkirakan tingkat ekspresi sepasang sel normal dan sel tumor untuk setiap sampel dan gen berdasarkan rasio tumor yang diperoleh pada langkah pertama.
Pengembangan metode ini didasarkan pada prosedur optimasi Nelder-Mead, yang memungkinkan integrasi numerik kepadatan sendi untuk mencapai akurasi komputasi yang diperlukan.
Penerapan konteks data
Metode DeMix disesuaikan untuk berbagai skenario data, baik sampel yang cocok dengan gen referensi atau sampel yang tidak cocok tanpa gen referensi. Fleksibilitas ini memungkinkan DeMix untuk memainkan perannya dalam berbagai lingkungan penelitian.
Meskipun setidaknya satu gen referensi diperlukan dalam semua kasus, lima hingga sepuluh gen direkomendasikan untuk mengurangi dampak outlier dan mengidentifikasi serangkaian estimasi proporsi tumor yang optimal.DeMix mengasumsikan bahwa sampel campuran mengandung paling banyak dua komponen seluler: sel normal dan sel tumor, dan bergantung pada data yang tersedia untuk memperkirakan parameter distribusi sel normal.
Arah Masa Depan
Seiring dengan kemajuan teknologi analisis data, metode seperti DeMix akan lebih banyak digunakan dalam penelitian kanker. Hal ini tidak hanya akan membantu para peneliti mengungkap rahasia di balik heterogenitas tumor, tetapi juga dapat memunculkan pilihan pengobatan baru, yang membawa harapan lebih besar bagi pasien kanker.
Di era yang digerakkan oleh data seperti ini, kita perlu memikirkan: Dalam penelitian kanker di masa mendatang, bagaimana kita dapat menggunakan gen referensi biologis dengan lebih baik untuk meningkatkan efektivitas dan akurasi pengobatan klinis?
