Новый подход к использованию больших данных для поддержки клинических решений
Исследовательская группа под руководством Нуну Барбозы Мораиша из Института молекулярной медицины Жуана Лобу Антунеша (iMM; Португалия) разработала новый вычислительный подход, позволяющий идентифицировать молекулярные изменения, связанные с прогнозом и устойчивостью к терапии при различных типах рака. Работа опубликована в журнале Nucleic Acids Research.
Раковые клетки характеризуются нарушениями в регуляции генов, в частности, изменениями в альтернативном сплайсинге — процессе, при котором один и тот же ген может продуцировать разные белки. Некоторые из этих изменений связаны со злокачественными свойствами рака и его устойчивостью к лечению, но варьируются от опухоли к опухоли. «Каждый пациент имеет свой рак, поэтому ученым и клиницистам нужна молекулярная информация о многих людях, чтобы понять механизмы болезни, оценить прогноз и сделать прогнозы относительно лучшего лечения для каждого пациента на основе молекулярного профиля его опухоли», — объясняет Нуну Барбоза Мораиш.
«Мы создали программное обеспечение, которое анализирует большие базы данных с клинической и сплайсинговой информацией для тысяч опухолей, обнаруживает паттерны сходства между разными случаями и позволяет нам определить связь каждого молекулярного изменения с выживаемостью пациентов для более чем 30 типов рака. На практике программа быстро преобразует огромное количество данных полногеномного масштаба в биологическую информацию с клиническим потенциалом», — объясняет Нуну Сарайва Агостиньо, первый автор исследования и студент PhD-программы CAML (Центр академической медицины Лиссабона, Медицинский факультет Лиссабонского университета).
«Благодаря этому подходу мы уже выявили возможный механизм устойчивости к химиотерапии при колоректальном раке, который сейчас исследуем в рамках международной коллаборации под нашим руководством. Мы также определили новый прогностический маркер при раке молочной железы, который теперь будем изучать совместно с другими коллегами из iMM», — говорит Нуну Барбоза Мораиш, руководитель лаборатории и научный руководитель исследования.