Nuwe oopbronmetode om dekodering van enkelseldata te verbeter

Deur data-analise op 'n unieke manier te lei, kan Spectra nuwe insigte bied in die komplekse wisselwerking tussen selle, soos die interaksies tussen kankerselle en immuunselle, wat van kritieke belang is vir die verbetering van immunoterapie-behandelings.

Die span se benadering en bevindinge is onlangs in Nature Biotechnology gepubliseer.

Spectra, merk die navorsers op, kan deur tegniese "geraas" sny om funksioneel relevante geenuitdrukkingprogramme te identifiseer, insluitend dié wat nuut of hoogs spesifiek vir 'n bepaalde biologiese konteks is.

Die algoritme is goed geskik om data van groot pasiëntkohorte te bestudeer en om klinies betekenisvolle pasiëntkenmerke te bepaal, skryf die MSK-span in 'n navorsingsinligtingsessie wat die studie vergesel, en voeg by dat Spectra ideaal is vir die identifisering van biomerkers en geneesmiddelteikens in die ontluikende veld van immuno-onkologie.

Daarbenewens het die MSK-span Spectra vrylik beskikbaar gestel aan navorsers regoor die wêreld.

"Ek is opgelei as 'n rekenaarwetenskaplike," sê studie senior skrywer Dana Pe'er, PhD, wat voorsitter van die Computational and Systems Biology Program by MSK se Sloan Kettering Institute. "Elke enkele instrument wat ek bou, streef ek daarna om robuust te maak sodat dit in baie kontekste gebruik kan word, nie net een nie. Ek probeer dit ook so toeganklik moontlik maak."

“Ek is bly om nuwe biologie te ontdek,” gaan sy voort. "En ek is net so gelukkig, miskien gelukkiger, om 'n fundamentele instrument te bou wat deur die breër gemeenskap gebruik kan word om baie biologiese ontdekkings te maak."

Saam met navorsers by MSK, gebruik spanne van verskeie instellings reeds Spectra om 'n verskeidenheid siektes te bestudeer, voeg dr. Pe'er by.

Die Enkelselrevolusie

Oor die afgelope dekade het die "enkelsel-revolusie" menslike begrip van gesondheid en siekte verander. Enkelsel-tegnologieë stel wetenskaplikes in staat om die individuele selle in 'n weefselmonster of stel monsters, byvoorbeeld 'n gewas, te bestudeer en nie net die verskeidenheid seltipes wat teenwoordig is, te sien nie (soos kankerselle teenoor verskillende tipes immuunselle) maar ook watter gene in elke sel aktief is, wat nuwe lig werp op seltoestande en selinteraksies. Die tegnologie het nuwe begrip bevorder oor hoe selle aanpas en reageer op veranderende toestande in gesondheid en siekte, insluitend die ontwikkeling van weerstand teen kankerbehandelings.

Die probleem is dat die verbysterende hoeveelheid data wat deur enkelselmetodes gegenereer word, uitdagend is om deur te sif en korrek te interpreteer. Dit is veral waar wanneer jy probeer om te kyk na geen programme, gene wat saamwerk om 'n spesifieke taak te bereik, wat aktief is oor verskeie seltipes in 'n weefsel, Dr Pe'er verduidelik.

“Dit is veral belangrik vir die bestudering van die interaksies tussen kankerselle en immuunselle, wat hoogs oorvleuelende geenprogramme behels,” sê sy. "Dit veroorsaak 'n paar ernstige statistiese probleme wat kan lei tot ongelooflike misleidende resultate."

Die span wat Dr. Pe'er saamgestel het, gelei deur mede-eerste skrywers Russell Kunes, 'n doktorale student wat opgelei is in statistiek, en Thomas Walle, MD, 'n geneesheer-wetenskaplike met kundigheid in immuno-onkologie, het nie net die verbeterde metode vir leiding ontwikkel nie. die data-analise, maar hulle het ook 'n gebruikersvriendelike koppelvlak geskep om die aanvaarding daarvan deur ander wetenskaplikes te vergemaklik.

advertensie