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Sfida ai limiti dell'eterogeneità tumorale: in che modo DeMix prevede con precisione la proporzione della composizione cellulare?
Nel campo della ricerca oncologica, comprendere l'eterogeneità del tumore è fondamentale per prevedere con precisione la risposta e l'esito del trattamento. Una previsione accurata del rapporto di composizione delle cellule tumorali e delle cellule normali può migliorare notevolmente la pertinenza e l’efficacia della diagnosi e del trattamento. Recentemente, il metodo DeMix sviluppato da Ahn et al fornisce una soluzione innovativa a questa sfida. Questo metodo statistico è in grado di separare i trascrittomi tumorali misti per prevedere la probabile proporzione di campioni di cellule tumorali e stromali.
I campioni di tumore solido sono spesso costituiti da popolazioni multiple di cellule tumorali clonali, tessuto normale adiacente, stroma e cellule immunitarie infiltranti, che sono altamente eterogenee.
La struttura altamente eterogenea dei tumori spesso confonde varie analisi di dati genomici e può persino introdurre errori. Pertanto, nei calcoli è importante rimuovere l’eterogeneità dai campioni misti e tenere conto della purezza del tumore, ovvero della percentuale di cellule tumorali in un campione tumorale. Questo compito si basa in particolare su dati genomici o epigenomici ad alto rendimento, poiché differenze significative tra le cellule tumorali e le cellule normali consentono di stimare la purezza del tumore.
Il metodo DeMix fornisce una nuova strategia per la trascrittomica clinica analizzando le caratteristiche di proporzione e espressione genica delle cellule tumorali in campioni misti.
Vale la pena notare che il metodo DeMix considera quattro possibili scenari, tra cui: campioni tumorali e normali corrispondenti (con e senza geni di riferimento) e campioni tumorali e normali non corrispondenti (anche con e senza geni di riferimento). In questi scenari, il gene di riferimento è un profilo di espressione accuratamente stimato basato su dati esterni che comprende tutti i tipi di tessuto costituenti.
Come funziona DeMix
DeMix presuppone che il campione misto sia costituito solo da due tipi di cellule: cellule tumorali (profili di espressione genica sconosciuti) e cellule normali (profili di espressione genica noti, che possono provenire da campioni abbinati o non abbinati). Questo metodo ha dimostrato la sua importanza durante l'esecuzione dell'analisi dei dati di microarray, in particolare utilizzando i dati grezzi come input anziché elaborare i dati trasformati in log come nel caso di altri metodi.
In particolare, DeMix utilizza innanzitutto la stima della massima verosimiglianza per prevedere l'espressione genica e le proporzioni delle cellule tumorali. Quindi, su questa base, sono stati stimati i livelli di espressione normale e tumorale per ciascun campione e gene.
Questo metodo analizza i dati provenienti da campioni tumorali eterogenei e stima i livelli di espressione genetica prima che i dati vengano trasformati in log. Questa innovazione migliora notevolmente l'accuratezza della previsione.
Ambito di applicazione
L'applicazione del metodo DeMix è molto flessibile e può coprire quattro scenari di dati: se esiste o meno un gene di riferimento e se il campione corrisponde. Sebbene l'algoritmo richieda almeno un gene come gene di riferimento, si consiglia di utilizzare almeno da 5 a 10 geni per mitigare il potenziale impatto dei valori anomali e identificare i rapporti di combinazione ottimali.
Nelle applicazioni pratiche, soprattutto durante l'elaborazione di dati ad alto rendimento, i vantaggi di DeMix sono più evidenti. Sebbene un modello congiunto sia in grado di stimare tutti i parametri simultaneamente, la sua complessità computazionale potrebbe renderlo inadatto all’elaborazione di set di dati su larga scala.
Adattando DeMix a diverse situazioni, i ricercatori clinici possono analizzare e interpretare in modo più accurato la biologia dei campioni di cancro.
Nel complesso, DeMix fornisce un approccio computazionale efficiente per superare le sfide poste dall'eterogeneità del tumore. Questo metodo non solo migliora la comprensione della composizione delle cellule tumorali e delle cellule normali, ma fornisce anche nuove prospettive per la futura ricerca e trattamento del cancro. Con il progresso della tecnologia, come migliorare ulteriormente la precisione di applicazione di DeMix e renderlo adatto a microambienti tumorali più complessi sarà un argomento importante nella futura ricerca sulla biologia dei tumori. Quali nuovi sviluppi pensa che porterà questa ricerca?
