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新的計算方法可跟蹤癌細胞
 
2018年7月3日 12時28分の記事

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腫瘤轉移到哪裏了?
普林斯頓大學的研究人員開發了一種新的計算方法,可以提高跟蹤癌細胞從身體某一部位擴散到另一部位的能力。
這種細胞遷移可以導致轉移疾病,這導致大約90%的癌癥死於實體腫瘤,即在器官如乳腺、前列腺或結腸中生長的大量細胞。了解腫瘤轉移的驅動因素可以導致新的治療方法,目的是阻止腫瘤在體內擴散,。
“這些細胞中是否存在允許它們遷移的特定變化或突變?普林斯頓大學計算機科學教授、新研究的資深作者本拉斐爾(BenRaphael)問道。“這一直是個大謎團。"
拉斐爾和他的同事在《自然遺傳學》5月刊上發表的一項研究中提出了一種算法,通過將DNA序列數據與細胞在體內的位置信息相結合,可以跟蹤癌癥轉移。他們稱之為mechan,它代表“轉移和克隆歷史綜合分析”。",!。
拉斐爾說:「我們的演算法可讓研究人員從目前取得的DNA序列資料推斷過去的轉移過程。」
這種技術比以前單純依靠DNA序列方法的研究更清楚地描述了癌癥的遷移歷史。其中一些研究推斷出復雜的遷移模式,並沒有反映出當前的癌癥生物學知識。
拉斐爾說:“我們現在得到的數據集非常復雜,但復雜的數據集並不總是需要復雜的解釋。”。
通過同時追蹤細胞的突變和移動,mach發現,一些患者的轉移疾病可能是由於比先前想象的更少的細胞遷移造成的。例如,在一個乳腺癌患者中,先前發表的分析提出轉移性疾病是由14個單獨的遷移事件引起的,而mechan建議肺中的單個繼發性腫瘤僅通過5個細胞遷移接種剩餘的轉移。除了乳腺癌數據集,拉斐爾和他的團隊還運用他們的算法來分析鄂Я煤遏⇒巢癌和前列腺癌患者的轉移模式。
另外幾個特性有助於提高機器的精確度。該算法包括一個遺傳不同細胞的融合模型,該模型基於腫瘤細胞可以集群移動到體內的新位點的實驗證據。這也解釋了DNA數據的不確定性,這些數據來自於遺傳上不同的腫瘤細胞和健康細胞的測序混合物。
倫敦癌癥研究所ChrisRokos進化與癌癥研究員安烈索托裏瓦說,這種方法克服了從腫瘤DNA測序產生的“難以分析的嘈雜”數據中得出有意義結論的諸多挑戰。他說:“我預測這種新方法將廣泛應用於基因組群體,並將為癌癥進化的最致命階段提供新的線索。”。
mechan的發展為更廣泛地研究大群癌癥患者的轉移模式鋪平了道路,這可能揭示導致不同類型癌癥擴散的關鍵突變。
拉斐爾還計劃通過結合來自腫瘤DNA和在血流中循環的腫瘤細胞的數據,以及表觀遺傳變化(DNA的可逆化學修飾)來使該方法更加有效。
拉斐爾說:“更好的算法就像更好的顯微鏡。”。“當你用放大鏡看大自然時,你可能會錯過重要的細節。如果你用顯微鏡看,你可以看到更多的東西。"
資料來源:
https://www.news-medical.net/news/20180630/New-computational-method-improves-ability-to-track-spread-of-cancer-cells.aspx返回搜狐,查看更多
原文地址:http://www.sohu.com/a/238691793_360323




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