Language
Country/Area
No result found
Вызов границам гетерогенности опухолей: как DeMix точно предсказывает пропорцию клеточного состава?
В области исследований рака понимание гетерогенности опухоли имеет решающее значение для точного прогнозирования ответа на лечение и его результатов. Точное прогнозирование соотношения состава раковых клеток и нормальных клеток может значительно повысить целенаправленность и эффективность диагностики и лечения. Недавно метод DeMix, разработанный Аном и др., предлагает инновационное решение этой проблемы. Этот статистический метод может разделять смешанные раковые транскриптомы для прогнозирования вероятных пропорций опухолевых и стромальных клеток в образце.
Образцы солидных опухолей часто состоят из множественных клональных популяций раковых клеток, прилегающих нормальных тканей, стромы и инфильтрирующих иммунных клеток, которые являются крайне гетерогенными.
Крайне неоднородная структура опухолей часто создает трудности для различных анализов геномных данных и может даже вносить искажения. Поэтому устранение неоднородности из смешанных образцов и учет чистоты опухоли, т. е. процента раковых клеток в образце опухоли, при расчетах является важной задачей. Эта задача особенно зависит от высокопроизводительных геномных или эпигеномных данных, поскольку разительные различия между раковыми клетками и нормальными клетками позволяют оценить чистоту опухоли.
Метод DeMix обеспечивает новую стратегию клинической транскриптомики путем анализа пропорций и характеристик экспрессии генов раковых клеток в смешанных образцах.
Стоит отметить, что метод DeMix рассматривает четыре возможных сценария, в том числе: сопоставленные опухолевые и нормальные образцы (с референсными генами и без них) и несопоставленные опухолевые и нормальные образцы (также с референсными генами и без них). В этих сценариях референтные гены имеют профили экспрессии, которые точно оцениваются на основе внешних данных, охватывающих все типы составляющих их тканей.
Как работает DeMix
DeMix предполагает, что смешанный образец состоит только из двух типов клеток: раковых клеток (с неизвестными профилями экспрессии генов) и нормальных клеток (с известными профилями экспрессии генов, которые могут быть получены из совпадающих или несовпадающих образцов). Этот метод показывает свою важность при выполнении анализа данных микрочипов, особенно при использовании в качестве входных данных необработанных данных, а не преобразованных в логарифмическом режиме данных, как это делают другие методы.
В частности, DeMix сначала использует оценку максимального правдоподобия для прогнозирования экспрессии генов и пропорций опухолевых клеток. Затем на этой основе для каждого образца и гена были оценены нормальные и опухолевые уровни экспрессии.
Этот метод анализирует данные из гетерогенных образцов опухолей и оценивает уровни экспрессии генов до того, как данные будут преобразованы в логарифм. Это нововведение значительно повышает точность прогнозов.
Область применения
Метод DeMix очень гибкий и может охватывать четыре сценария данных: с референтными генами или без них, а также с соответствующими образцами или без них. Хотя алгоритму требуется по крайней мере один ген в качестве референтного гена, рекомендуется использовать не менее 5–10 генов, чтобы смягчить потенциальное влияние выбросов и определить оптимальное соотношение комбинаций.
В практических приложениях, особенно при обработке высокопроизводительных данных, преимущества DeMix более очевидны. Хотя совместная модель может оценивать все параметры одновременно, ее вычислительная сложность может сделать ее непригодной для обработки крупномасштабных наборов данных.
Благодаря адаптивному использованию DeMix в различных контекстах клинические исследователи могут более точно анализировать и интерпретировать биологию образцов рака.
В целом DeMix обеспечивает эффективный вычислительный подход для преодоления проблем, связанных с гетерогенностью опухолей. Этот метод не только улучшает наше понимание состава раковых клеток и нормальных клеток, но и открывает новые перспективы для будущих исследований и лечения рака. С развитием технологий, как еще больше улучшить точность применения DeMix и сделать его пригодным для более сложных микросред опухолей, станет важной темой в будущих исследованиях биологии опухолей. Какие новые разработки, по вашему мнению, принесет это исследование?
