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Desafiando os limites da heterogeneidade do tumor: como o DeMix prevê com precisão a proporção da composição celular?
No campo da pesquisa do câncer, compreender a heterogeneidade do tumor é crucial para prever com precisão a resposta e o resultado do tratamento. A previsão precisa da proporção da composição de células cancerígenas e células normais pode melhorar muito a segmentação e a eficácia do diagnóstico e do tratamento. Recentemente, o método DeMix desenvolvido por Ahn et al. fornece uma solução inovadora para esse desafio. Esse método estatístico pode desmisturar transcriptomas de câncer mistos para prever as proporções prováveis de células tumorais e estromais em uma amostra.
Amostras de tumores sólidos são frequentemente compostas de múltiplas populações de células cancerígenas clonais, tecido normal adjacente, estroma e células imunes infiltrantes, que são altamente heterogêneas.
A estrutura altamente heterogênea dos tumores frequentemente causa problemas para diversas análises de dados genômicos e pode até introduzir vieses. Portanto, remover a heterogeneidade de amostras mistas e levar em consideração a pureza do tumor, ou seja, a porcentagem de células cancerígenas em uma amostra de tumor, nos cálculos é uma tarefa importante. Essa tarefa depende particularmente de dados genômicos ou epigenômicos de alto rendimento, pois as diferenças marcantes entre células cancerígenas e células normais permitem estimar a pureza do tumor.
O método DeMix fornece uma nova estratégia para transcriptômica clínica ao analisar a proporção e as características de expressão genética de células cancerígenas em amostras mistas.
Vale a pena notar que o método DeMix considera quatro cenários possíveis, incluindo: amostras tumorais e normais correspondentes (com e sem genes de referência) e amostras tumorais e normais não correspondentes (também com e sem genes de referência). Nesses cenários, os genes de referência têm perfis de expressão que são estimados com precisão com base em dados externos que abrangem todos os tipos de tecidos constituintes.
Como o DeMix funciona
O DeMix pressupõe que a amostra mista consiste em apenas dois tipos de células: células cancerígenas (com perfis de expressão genética desconhecidos) e células normais (com perfis de expressão genética conhecidos, que podem vir de amostras correspondentes ou não correspondentes). Este método mostra sua importância ao realizar análises de dados de microarray, especialmente usando dados brutos como entrada em vez de dados transformados em logaritmo, como outros métodos fazem.
Especificamente, o DeMix primeiro usa a estimativa de máxima verossimilhança para prever a expressão genética e as proporções de células tumorais. Então, com base nisso, os níveis de expressão normal e tumoral foram estimados para cada amostra e gene.
Este método analisa dados de amostras heterogêneas de tumores e estima os níveis de expressão gênica antes que os dados sejam transformados em logaritmo. Esta inovação melhora muito a precisão das previsões.
Âmbito de aplicação
O método DeMix é muito flexível e pode cobrir quatro cenários de dados: com ou sem genes de referência e com ou sem amostras correspondentes. Embora o algoritmo exija pelo menos um gene como gene de referência, é recomendável usar pelo menos 5 a 10 genes para mitigar o impacto potencial de valores discrepantes e identificar a proporção de combinação ideal.
Em aplicações práticas, especialmente no processamento de dados de alto rendimento, as vantagens do DeMix são mais óbvias. Embora um modelo conjunto possa estimar todos os parâmetros simultaneamente, sua complexidade computacional pode torná-lo inadequado para processar conjuntos de dados em larga escala.
Ao usar o DeMix de forma adaptativa em diferentes contextos, os pesquisadores clínicos podem analisar e interpretar com mais precisão a biologia de amostras de câncer.
No geral, o DeMix fornece uma abordagem computacional eficiente para superar os desafios impostos pela heterogeneidade do tumor. Este método não apenas melhora nossa compreensão da composição das células cancerígenas e das células normais, mas também fornece novas perspectivas para futuras pesquisas e tratamentos do câncer. Com o avanço da tecnologia, como melhorar ainda mais a precisão da aplicação do DeMix e torná-lo adequado para microambientes tumorais mais complexos será um tópico importante na futura pesquisa em biologia tumoral. Quais novos desenvolvimentos você acha que essa pesquisa trará?
