Language
Country/Area
No result found
Секреты данных: почему выбор биологических референтных генов так важен для исследований рака?
В области исследований рака неоднородность образцов опухолей создает множество проблем для анализа данных. С быстрым развитием геномики исследователи начали применять новые статистические методы, чтобы глубже понять состав образцов опухолей и повысить точность прогнозов. Среди них появился статистический метод DeMix, который стал важным инструментом для деконволюции транскриптома раковых клеток.
DeMix — это статистический метод, который прогнозирует вероятное соотношение опухолевых и стромальных клеток в образце и использует линейную смешанную модель для борьбы с неоднородностью данных в образцах опухолей.
Проблемы с образцами опухолей
Образцы солидных опухолей часто получают из клинической практики и состоят из множественных клональных популяций опухолевых клеток, а также прилегающих нормальных тканей, стромы и инфильтрирующих иммунных клеток. Из-за этой сложной структуры многие анализы геномных данных затруднены и чреваты предвзятостью. Поэтому перед проведением анализа крайне важно точно оценить чистоту опухоли, то есть процент раковых клеток в образце опухоли.
Поскольку раковые клетки существенно отличаются от нормальных клеток, исследователи могут оценить чистоту опухоли, используя высокопроизводительные геномные или эпигеномные данные. DeMix — это метод, целью которого является извлечение соотношения экспрессии генов раковых клеток и профиля их экспрессии из смешанных образцов.
DeMix предполагает, что смешанный образец состоит только из двух типов клеток: раковых клеток (без известного профиля экспрессии генов) и нормальных клеток (с известными данными об экспрессии генов).
Как работает DeMix
Основная работа DeMix основана на линейных смешанных моделях, которые фиксируют экспрессию генов двух типов клеток в смешанном образце путем моделирования данных. Инновация этого метода заключается в том, что он анализирует гетерогенные данные до того, как они будут подвергнуты логарифмическому преобразованию, что позволяет более эффективно прогнозировать экспрессию генов и пропорции в раковых клетках.
В частности, рабочий процесс DeMix можно разделить на два основных этапа: первый этап — максимизация функции правдоподобия на основе наблюдаемых данных для решения неизвестных пропорций опухоли и параметров экспрессии генов нормальных клеток; второй этап — максимизировать функцию правдоподобия на основе наблюдаемых данных для решения неизвестных пропорций опухоли и параметров экспрессии генов нормальных клеток; следующим шагом является оценка уровня экспрессии пары нормальных клеток и опухолевых клеток для каждого образца и гена на основе опухоли соотношение, полученное на первом этапе.
Разработка этого метода основана на процедуре оптимизации Нелдера-Мида, которая позволяет проводить численное интегрирование плотности соединений для достижения требуемой точности вычислений.
Применимость контекста данных
Метод DeMix настраивается для различных сценариев данных, будь то сопоставленные образцы с референтными генами или не сопоставленные образцы без референтных генов. Эта гибкость позволяет DeMix играть свою роль в различных исследовательских средах. Хотя во всех случаях требуется по крайней мере один референтный ген, для снижения влияния выбросов и определения оптимального набора оценок пропорций опухоли рекомендуется использовать от пяти до десяти генов.
DeMix предполагает, что смешанный образец содержит не более двух клеточных компонентов: нормальные клетки и опухолевые клетки, и полагается на имеющиеся данные для оценки параметров распределения нормальных клеток.
Будущие направления
Поскольку технологии анализа данных продолжают совершенствоваться, такие методы, как DeMix, будут все шире использоваться в исследованиях рака. Это не только поможет исследователям раскрыть секреты гетерогенности опухолей, но и может привести к появлению новых вариантов лечения, что принесет большую надежду онкологическим больным.
В эпоху, когда все внимание уделяется данным, нам необходимо задуматься о следующем: как в будущих исследованиях рака мы можем лучше использовать биологические референтные гены для повышения эффективности и точности клинического лечения?
