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平台支持癌性肿瘤的比较研究

导读以色列理工学院拉帕波特医学院的研究人员开发了一种创新算法,可以检测从不同患者的肿瘤收集的多维数据中的不间断公分母。该研究发表在Cell

以色列理工学院拉帕波特医学院的研究人员开发了一种创新算法,可以检测从不同患者的肿瘤收集的多维数据中的不间断公分母。该研究发表在Cell Systems 上,由 Shai Shen-Orr 教授、Yishai Ofran 博士和 Ayelet Alpert 博士领导,并与 Technion、Rambam 医疗保健园区、Shaare Zedek Medical 的研究人员合作进行中心和德克萨斯大学。

近年来,癌症研究经历了一系列重大变革,包括引入单细胞高分辨率表征能力,或者更具体地说,使用单细胞 RNA 测序和蛋白质组学分析同时对癌症样本进行高通量分析。这导致在大量细胞上产生大量多维数据,从而可以表征健康组织和恶性组织。大量数据揭示了不同患者肿瘤之间的巨大差异,其中源自患者遗传背景的细胞特征对每个患者来说都是独一无二的。

尽管从特定患者的这种准确表征中获得了巨大的优势,但这种发展阻碍了不同患者的比较:在缺乏共同点的情况下,比较对于识别预后标志物(例如死亡率或疾病严重程度)至关重要),变得不可能。

Technion 研究人员开发的 tuMap 算法通过“基于方差的比较”为这一复杂挑战提供了解决方案。创新算法提供了将众多不同肿瘤放置在统一尺度上的可能性,为比较提供了基准。通过这种方式,可以有意义地比较不同患者的肿瘤,以及同一患者在整个病程(例如,在诊断和治疗后)的肿瘤。该算法提供的分辨率可用于临床应用,例如以非常高的准确度预测各种临床指标,优于传统工具。尽管研究人员测试了算法在白血病肿瘤方面,他们认为它也与其他癌症类型相关。

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