Language
Country/Area
No result found
Прорыв в исследованиях рака: как метод DeMix меняет наше понимание чистоты опухоли?
С быстрым развитием исследований рака ученые постоянно ищут новые инструменты и методы, позволяющие глубже понять биологические характеристики опухолей. Рождение метода DeMix является важным проявлением этих усилий. Этот статистический подход может разложить смешанные раковые транскриптомы и точно предсказать долю образцов опухолевых и стромальных клеток, тем самым углубляя наше понимание чистоты опухоли.
«Высокая гетерогенность образцов опухолей не только усложняет анализ геномных данных рака, но и может привести к систематической ошибке».
Согласно исследованиям Ана и др., метод DeMix в основном рассматривает четыре возможные ситуации: совпадающие ли это образцы опухоли и нормальных образцов или несовпадающие образцы, и может эффективно прогнозировать долю опухолевых клеток в смешанных образцах. Эта работа представляет большой интерес, поскольку в образцах опухолей часто присутствуют множественные клональные популяции раковых клеток наряду с прилегающей нормальной тканью, стромой и инфильтрирующими иммунными клетками.
Чтобы эффективно устранить эту неоднородность, исследователи рака наконец нашли новый инструмент DeMix. Этот метод сначала использует линейную смешанную модель для расчета относительной доли раковых и нормальных клеток в общем образце. С практической точки зрения высокая гетерогенность образцов опухолей подчеркивает важность оценки чистоты опухоли при проведении анализа данных. Чистота означает процент раковых клеток в образце опухоли, и точность этого параметра имеет решающее значение для результатов последующего анализа.
"Метод DeMix показывает, что при анализе данных микрочипов более важно использовать необработанные данные в качестве входных данных для прогнозирования, чем обработанные данные".
DeMix работает, исходя из предположения, что смешанный образец состоит только из двух типов клеток: раковых клеток и нормальных клеток. Что касается нормальных клеток, исследователи используют внешние данные для точной оценки профилей экспрессии эталонных генов. Это означает, что даже если специфическая экспрессия генов раковых клеток не наблюдается в образце опухоли, ее можно эффективно вывести из данных нормальных клеток.
Что касается конкретных приложений, метод DeMix должен соответствовать определенным условиям, особенно при обработке геномных данных с высокой пропускной способностью. Процесс начинается с прогнозирования пропорций опухоли с помощью принципа максимального правдоподобия, за которым следует подробный вывод об отдельных генах. Двухэтапный режим работы DeMix открывает новые возможности для анализа исторической чистоты опухолей.
«Предложение этого нового метода улучшит модель данных для анализа клеточного состава опухолей и заложит основу для клинической практики и персонализированного лечения».
Следует отметить, что универсальная применимость метода DeMix обусловлена его гибкими возможностями обработки данных. Он не только учитывает ситуацию с различными эталонными генами, но также может адаптироваться к различным схемам выборки. Хотя для алгоритма требуется как минимум один эталонный ген, рекомендуется использовать от пяти до десяти генов, чтобы уменьшить влияние выбросов, что также позволяет исследователям получать более точные результаты вывода.
Точно отличая раковые клетки от нормальных, DeMix не только повышает точность оценки чистоты опухоли, но и создает новое направление для будущих исследований в области геномики опухолей. Он демонстрирует большой потенциал как в прогнозировании реакции опухоли на лечение, так и в мониторинге прогрессирования рака.
"Разработка DeMix позволяет нам еще раз понять, насколько важен анализ абстрактных данных в исследованиях рака".
В будущем с помощью метода DeMix ученые смогут более глубоко анализировать гетерогенность опухолей и предлагать более персонализированные варианты лечения. Означает ли это, что произойдет фундаментальный сдвиг в том, как мы понимаем и лечим рак?
