在疾病、生物體和生物過(guò)程中發(fā)現(xiàn)新的群體或類別并將它們組織成等級(jí)關(guān)系是生物學(xué)和醫(yī)學(xué)中重要且反復(fù)出現(xiàn)的追求，這可能有助于闡明特定群體的脆弱性并最終形成新的治療干預(yù)措施。
現(xiàn)在，一項(xiàng)新研究引入了一種新的計(jì)算方法和一種稱為 K2Taxonomer 的相關(guān)軟件工具，它支持從高通量批量和單細(xì)胞“組學(xué)”數(shù)據(jù)中以多個(gè)分辨率水平自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和注釋分子分類。該研究包括一個(gè)案例研究，詳細(xì)介紹了在單細(xì)胞基礎(chǔ)上對(duì)乳腺腫瘤浸潤(rùn)淋巴細(xì)胞(免疫系統(tǒng)中的白細(xì)胞，又名 TIL)轉(zhuǎn)錄組的分析，該研究顯著擴(kuò)展了先前的發(fā)現(xiàn)，并展示了這些方法的結(jié)合進(jìn)入先進(jìn)的計(jì)算機(jī)模擬(由計(jì)算機(jī)建模生成)分析工作流程。
“我們的研究對(duì)模擬和真實(shí)數(shù)據(jù)的方法進(jìn)行了全面的評(píng)估和廣泛的基準(zhǔn)測(cè)試，令人信服地顯示了它的高準(zhǔn)確性、與其他代表性方法相比的優(yōu)越性能以及(重新)發(fā)現(xiàn)已知嵌套分子分類的能力，”解釋說(shuō)。第一作者 Eric Reed 博士，最近畢業(yè)于 BU 生物信息學(xué)項(xiàng)目。
研究人員發(fā)現(xiàn)，基于 K2Taxonomer 的乳腺 TIL 單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析表征了多個(gè)免疫 T 細(xì)胞亞群共有的轉(zhuǎn)錄特征。重要的是，分析發(fā)現(xiàn)該特征的激活與乳腺癌患者的更好生存相關(guān)。“我們的研究指出了有效的癌癥免疫反應(yīng)的一些特征。這不僅可以使我們更好地預(yù)測(cè)乳腺癌患者在診斷后的表現(xiàn)，而且還揭示了一些需要增強(qiáng)的特定免疫程序產(chǎn)生(字面上的)殺手級(jí)免疫反應(yīng)，”通訊作者、波士頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院 (BUSM) 醫(yī)學(xué)副教授 Stefano Monti 博士補(bǔ)充說(shuō)。
根據(jù) Monti 的說(shuō)法，識(shí)別和表征腫瘤內(nèi)的不同細(xì)胞類型、其微環(huán)境以及更深入地了解它們的串?dāng)_，對(duì)于更好地了解癌癥發(fā)生、進(jìn)展和對(duì)干預(yù)方法的敏感性的機(jī)制至關(guān)重要。他說(shuō)，新開(kāi)發(fā)的方法同樣適用于分析腫瘤的其他成分，包括不同類型的惡性細(xì)胞、腫瘤基質(zhì)(支持組織)和癌癥相關(guān)脂肪細(xì)胞(一種專門用于儲(chǔ)存脂肪的細(xì)胞)。
標(biāo)簽： 腫瘤
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