Nowe narzędzie bioinformatyczne opracowane przez naukowców z Knight Cancer Institute na Oregon Health & Science University (OHSU) może zrewolucjonizować analizę tkanek nowotworowych. OmicsTweezer, bo o nim mowa, integruje dane z pojedynczych komórek z tzw. danymi zbiorczymi, otwierając nowe możliwości w zrozumieniu mikrośrodowisk guzów i ich wpływu na rozwój choroby oraz odpowiedź na leczenie.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak działa narzędzie OmicsTweezer i co je wyróżnia.
- Dlaczego integracja danych zbiorczych i pojedynczych komórek jest ważna w onkologii.
- W jaki sposób nowoczesne metody obliczeniowe pomagają w analizie mikrośrodowiska guza.
- Jakie są potencjalne zastosowania OmicsTweezer w diagnostyce i terapii raka.
Mikrośrodowisko guza pod lupą
Mikrośrodowisko guza – składające się z różnych typów komórek – odgrywa istotną rolę w rozwoju nowotworu i jego odpowiedzi na terapię. Jak podkreśla dr Zheng Xia, adiunkt inżynierii biomedycznej w Szkole Medycznej OHSU i członek Knight Cancer Institute:
Mikrośrodowisko guza, składające się z różnych typów komórek, które kształtują rozwój guza i wyniki leczenia pacjentów, od dawna stanowi priorytet badawczy Knight Cancer Institute.
Celem zespołu było stworzenie narzędzia, które umożliwi oszacowanie składu chemicznego komórek na podstawie dużych próbek klinicznych, bez konieczności kosztownego i technicznie skomplikowanego profilowania na poziomie pojedynczej komórki.
Przewaga nad dotychczasowymi metodami
Tradycyjne podejścia opierają się na prostych modelach liniowych oraz porównywaniu danych zbiorczych z danymi z pojedynczych komórek. Niestety, różnice wynikające z metodyki zbierania tych danych – tzw. „efekt partii” – utrudniają precyzyjne analizy. OmicsTweezer rozwiązuje ten problem, umieszczając oba typy danych w jednej przestrzeni cyfrowej i dopasowując je z wykorzystaniem optymalnego transportu.
Wykorzystujemy optymalny transport, aby zsynchronizować dwa różne rozkłady – dane pojedynczej komórki i dane zbiorcze – w tej samej przestrzeni – wyjaśnia Xia. W ten sposób możemy zredukować efekt wsadowy, który od dawna stanowi wyzwanie podczas pracy z danymi z różnych źródeł.
Głębokie uczenie i nowe możliwości
Kluczową innowacją zastosowaną w OmicsTweezer jest wykorzystanie metod głębokiego uczenia (deep learning) do rozpoznawania nieliniowych wzorców w złożonych danych biologicznych. W efekcie możliwe jest uzyskanie bardziej wiarygodnych informacji na temat obecności i zmian poszczególnych typów komórek w tkankach nowotworowych.
Dzięki temu narzędziu możemy teraz oszacować ułamki populacji zdefiniowanych na podstawie danych pojedynczych komórek w zbiorczych danych pochodzących od grup pacjentów – dodaje Xia.
Takie podejście umożliwia identyfikację subtelnych różnic między pacjentami, co może prowadzić do odkrycia nowych biomarkerów oraz celów terapeutycznych.
Testy kliniczne i realne zastosowanie
Zespół przetestował skuteczność OmicsTweezer zarówno na danych symulowanych, jak i na rzeczywistych próbkach tkanek nowotworowych – w tym raka prostaty i raka jelita grubego. Narzędzie z powodzeniem zidentyfikowało zmiany w populacjach komórkowych między pacjentami, dając naukowcom nowe narzędzie do oceny skuteczności terapii i postępów choroby.
OmicsTweezer powstał w ramach współpracy z wieloma ekspertami, m.in. dr Lisą Coussens, dr Gordonem Millsem oraz w ramach projektu SMMART (Serial Measurements of Molecular and Architectural Responses to Therapy) – sztandarowego programu precyzyjnej onkologii w Knight Cancer Institute.
Tego rodzaju praca nie byłaby możliwa bez współpracy – podsumowuje Xia. To naprawdę odzwierciedla siłę zespołu Knight Cancer Institute.
👉 Wyniki oraz opis badań znajdziesz pod TYM LINKIEM
Główne wnioski
- OmicsTweezer integruje dane zbiorcze i pojedynczych komórek w jednej przestrzeni cyfrowej, zmniejszając efekt partii i poprawiając jakość analiz.
- Narzędzie wykorzystuje głębokie uczenie i optymalny transport do porównywania różnych typów danych biologicznych.
- Testy na danych z raka prostaty i jelita grubego wykazały skuteczność w identyfikacji subtelnych zmian w populacjach komórkowych.
- Projekt powstał we współpracy z zespołem Knight Cancer Institute oraz w ramach programu SMMART precyzyjnej onkologii.
Źródło:
- Oregon Health & Science University
- Cell Genomics
