Language
Country/Area
No result found
Thách thức các giới hạn của tính không đồng nhất của khối u: DeMix dự đoán chính xác tỷ lệ thành phần tế bào như thế nào?
Trong lĩnh vực nghiên cứu ung thư, việc hiểu được tính không đồng nhất của khối u là rất quan trọng để dự đoán chính xác phản ứng và kết quả điều trị. Việc dự đoán chính xác tỷ lệ thành phần của tế bào ung thư và tế bào bình thường có thể cải thiện đáng kể tính mục tiêu và hiệu quả của chẩn đoán và điều trị. Gần đây, phương pháp DeMix do Ahn và cộng sự phát triển cung cấp một giải pháp sáng tạo cho thách thức này. Phương pháp thống kê này có thể tách các bản sao chép ung thư hỗn hợp để dự đoán tỷ lệ có thể có của khối u và tế bào mô đệm trong một mẫu.
Các mẫu khối u rắn thường bao gồm nhiều quần thể tế bào ung thư vô tính, mô bình thường liền kề, mô đệm và các tế bào miễn dịch xâm nhập, có tính không đồng nhất cao.
Cấu trúc không đồng nhất cao của khối u thường gây ra nhiều khó khăn cho việc phân tích dữ liệu bộ gen và thậm chí có thể dẫn đến sai lệch. Do đó, việc loại bỏ tính không đồng nhất khỏi các mẫu hỗn hợp và tính đến độ tinh khiết của khối u, tức là tỷ lệ tế bào ung thư trong mẫu khối u, trong các phép tính là một nhiệm vụ quan trọng. Nhiệm vụ này đặc biệt phụ thuộc vào dữ liệu biểu sinh hoặc bộ gen thông lượng cao vì sự khác biệt đáng kể giữa tế bào ung thư và tế bào bình thường giúp ước tính độ tinh khiết của khối u.
Phương pháp DeMix cung cấp một chiến lược mới cho nghiên cứu phiên mã lâm sàng bằng cách phân tích tỷ lệ và đặc điểm biểu hiện gen của tế bào ung thư trong các mẫu hỗn hợp.
Điều đáng chú ý là phương pháp DeMix xem xét bốn kịch bản có thể xảy ra, bao gồm: mẫu khối u và mẫu bình thường phù hợp (có và không có gen tham chiếu) và mẫu khối u và mẫu bình thường không phù hợp (cũng có và không có gen tham chiếu). Trong những trường hợp này, gen tham chiếu có hồ sơ biểu hiện được ước tính chính xác dựa trên dữ liệu bên ngoài bao gồm tất cả các loại mô cấu thành.
DeMix hoạt động như thế nào
DeMix giả định rằng mẫu hỗn hợp chỉ bao gồm hai loại tế bào: tế bào ung thư (có hồ sơ biểu hiện gen chưa biết) và tế bào bình thường (có hồ sơ biểu hiện gen đã biết, có thể đến từ các mẫu phù hợp hoặc không phù hợp). Phương pháp này cho thấy tầm quan trọng của nó khi thực hiện phân tích dữ liệu mảng vi mô, đặc biệt là khi sử dụng dữ liệu thô làm đầu vào thay vì dữ liệu đã chuyển đổi logarit như các phương pháp khác.
Cụ thể, DeMix đầu tiên sử dụng ước tính độ chính xác tối đa để dự đoán biểu hiện gen và tỷ lệ tế bào khối u. Sau đó, trên cơ sở này, mức độ biểu hiện bình thường và khối u được ước tính cho từng mẫu và gen.
Phương pháp này phân tích dữ liệu từ các mẫu khối u không đồng nhất và ước tính mức độ biểu hiện gen trước khi dữ liệu được chuyển đổi logarit. Sự đổi mới này cải thiện đáng kể độ chính xác của dự đoán.
Phạm vi ứng dụng
Phương pháp DeMix rất linh hoạt và có thể xử lý bốn trường hợp dữ liệu: có hoặc không có gen tham chiếu và có hoặc không có mẫu phù hợp. Mặc dù thuật toán yêu cầu ít nhất một gen làm gen tham chiếu, nhưng khuyến nghị sử dụng ít nhất 5 đến 10 gen để giảm thiểu tác động tiềm ẩn của các giá trị ngoại lai và xác định tỷ lệ kết hợp tối ưu.
Trong các ứng dụng thực tế, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu thông lượng cao, lợi thế của DeMix rõ ràng hơn. Mặc dù mô hình chung có thể ước tính tất cả các tham số cùng lúc, nhưng độ phức tạp về mặt tính toán có thể khiến nó không phù hợp để xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn.
Bằng cách sử dụng DeMix một cách thích ứng trong các bối cảnh khác nhau, các nhà nghiên cứu lâm sàng có thể phân tích và diễn giải chính xác hơn đặc điểm sinh học của các mẫu ung thư.
Nhìn chung, DeMix cung cấp một phương pháp tính toán hiệu quả để khắc phục những thách thức do tính không đồng nhất của khối u gây ra. Phương pháp này không chỉ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về thành phần của tế bào ung thư và tế bào bình thường mà còn mở ra góc nhìn mới cho nghiên cứu và điều trị ung thư trong tương lai. Với sự tiến bộ của công nghệ, làm thế nào để cải thiện hơn nữa độ chính xác của ứng dụng DeMix và làm cho nó phù hợp với các môi trường vi mô khối u phức tạp hơn sẽ là một chủ đề quan trọng trong nghiên cứu sinh học khối u trong tương lai. Bạn nghĩ nghiên cứu này sẽ mang lại những phát triển mới nào?
