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平臺(tái)支持癌性腫瘤的比較研究

導(dǎo)讀 以色列理工學(xué)院拉帕波特醫(yī)學(xué)院的研究人員開(kāi)發(fā)了一種創(chuàng)新算法,可以檢測(cè)從不同患者的腫瘤收集的多維數(shù)據(jù)中的不間斷公分母。該研究發(fā)表在Cell

以色列理工學(xué)院拉帕波特醫(yī)學(xué)院的研究人員開(kāi)發(fā)了一種創(chuàng)新算法,可以檢測(cè)從不同患者的腫瘤收集的多維數(shù)據(jù)中的不間斷公分母。該研究發(fā)表在Cell Systems 上,由 Shai Shen-Orr 教授、Yishai Ofran 博士和 Ayelet Alpert 博士領(lǐng)導(dǎo),并與 Technion、Rambam 醫(yī)療保健園區(qū)、Shaare Zedek Medical 的研究人員合作進(jìn)行中心和德克薩斯大學(xué)。

近年來(lái),癌癥研究經(jīng)歷了一系列重大變革,包括引入單細(xì)胞高分辨率表征能力,或者更具體地說(shuō),使用單細(xì)胞 RNA 測(cè)序和蛋白質(zhì)組學(xué)分析同時(shí)對(duì)癌癥樣本進(jìn)行高通量分析。這導(dǎo)致在大量細(xì)胞上產(chǎn)生大量多維數(shù)據(jù),從而可以表征健康組織和惡性組織。大量數(shù)據(jù)揭示了不同患者腫瘤之間的巨大差異,其中源自患者遺傳背景的細(xì)胞特征對(duì)每個(gè)患者來(lái)說(shuō)都是獨(dú)一無(wú)二的。

盡管從特定患者的這種準(zhǔn)確表征中獲得了巨大的優(yōu)勢(shì),但這種發(fā)展阻礙了不同患者的比較:在缺乏共同點(diǎn)的情況下,比較對(duì)于識(shí)別預(yù)后標(biāo)志物(例如死亡率或疾病嚴(yán)重程度)至關(guān)重要),變得不可能。

Technion 研究人員開(kāi)發(fā)的 tuMap 算法通過(guò)“基于方差的比較”為這一復(fù)雜挑戰(zhàn)提供了解決方案。創(chuàng)新算法提供了將眾多不同腫瘤放置在統(tǒng)一尺度上的可能性,為比較提供了基準(zhǔn)。通過(guò)這種方式,可以有意義地比較不同患者的腫瘤,以及同一患者在整個(gè)病程(例如,在診斷和治療后)的腫瘤。該算法提供的分辨率可用于臨床應(yīng)用,例如以非常高的準(zhǔn)確度預(yù)測(cè)各種臨床指標(biāo),優(yōu)于傳統(tǒng)工具。盡管研究人員測(cè)試了算法在白血病腫瘤方面,他們認(rèn)為它也與其他癌癥類(lèi)型相關(guān)。

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