Den letzten groß angelegten Bemühungen zur Kategorisierung der molekularen Daten von mehreren Krebsarten geführt hat, so viel Informationen, dass Forscher haben nun eine neue Frage: Wie werden all diese Daten in aussagekräftige Informationen, die guides, die Krebsforschung und Patientenversorgung.
Eine neue Analyse-tool, entwickelt von der University of Michigan Rogel Cancer Center Forscher fasst mehrere data-sets zu helfen, sieben Sie das signal aus dem Rauschen.
„Unsere Idee war die Kombination aus drei Quellen von Daten-sets—molekulare Daten aus krebszelllinien und Patienten und drug profiling-Daten zu verstehen, die richtige präklinischen Modellen, sind die meisten Vertreter dieser Tumoren“, sagt Veerabhadran Baladandayuthapani, Ph. D., professor von Biostatistik an der University of Michigan School of Public Health und senior-Autor der ein Papier veröffentlicht im Journal of Clinical Oncology Clinical Cancer informatik , das beschreibt dieses neue tool.
Das tool, genannt TransPRECISE, nutzt die Daten aus 7,714 Patienten-Proben in 31 Krebs-Arten, gesammelt als Teil der Krebs-Proteom-Atlas. Dies ist kombiniert mit 640 Krebs-Zell-Linien aus dem MD Anderson Zelllinien Projekt-und Drogen-Empfindlichkeit-Daten aus 481 Medikamente aus der Genomics of Drug Sensitivity in der Krebs-Modell-system.
„Das gute ist, das ist ein sehr dynamischer Prozess. Wir haben das ganze system in einem computer. Als neue Patienten oder neue Daten kommt, können Sie halten das hinzufügen,“ sagt Rupam Bhattacharrya, M. Stat., Doktorand und erste Autor auf dem Papier.
Das tool baut auf einem früheren Modell hatte das team erstellt, die Sie als PRÄZISE. Mit einem Auge in Richtung der Präzisions-Medizin, die Sie geschaffen, ein Modell zu schauen, was die änderungen an der molekularen Struktur der einzelnen Patienten zu den einzelnen Tumoren. TransPRECISE fügt die Daten aus Zelllinien und Drogen-Empfindlichkeit, die hilfreich für Forscher, die übersetzung von cancer cell biology in drug discovery.
„Jetzt haben wir Zehntausende von Tumoren, die auf diese Patienten können wir beurteilen, was könnte die mögliche therapeutische Wirksamkeit dieser Medikamente. Die zentrale Idee war die Entwicklung einer Analyse-tool, das zu tun“, sagt Baladandayuthapani, der auch Direktor der Rogel Cancer Center cancer data science freigegebenen Ressource.
In der JCO-Klinische Krebs-informatik Papier, Forscher validiert das tool durch den Vergleich von bekannten Droge Antworten und die klinischen Ergebnisse von Patienten-Daten. TransPRECISE identifiziert, die Unterschiede in den Proteinen zwischen den einzelnen Tumoren und akkurat gebunden es zurück zum tatsächlichen Ergebnis für den Patienten. Zusätzlich, Sie sah mehrere Wege zur Vorhersage potenzieller Wirkstoff-targets. Dies ergab Ergebnisse, die gespiegelt aktuellen Therapie-Empfehlungen und Ziele in der klinischen Erprobung, wie ibruutinib für BRCA-positiven Brustkrebs und lapatinib für Darmkrebs.