新的癌症诊断方法无知乳腺癌肿瘤的复杂性

一组来自贝勒医学院、匹兹堡大学癌症研究所、RainDance技术公司和梅奥医学与科学诊所学院的研究人员开发了一种新的计算方法来解开乳腺癌肿瘤的复杂性。该策略允许研究人员识别肿瘤中不同类型的细胞，并揭示癌症和正常细胞之间的相互作用如何影响肿瘤的命运。结果显示在细胞报告。

“我们已经开发了一种计算方法，使我们能够更好地了解肿瘤内部的内容，”第一作者维特·诺威奇（The Author Anonuchic）表示，他是Baylor在生物信息学研究实验室的贝勒的结构和计算生物学和分子生物物理学计划中的研究生。“我们可以推断乳腺肿瘤的细胞类型组成，检测正常和癌细胞类型。我们还可以检测单个细胞类型的表观凸元和转录组谱的变化，这表明基因组的哪些部分 - 细胞的遗传构成- 随着癌症的进展，在每种细胞类型内被激活​​或灭活。“

肿瘤就像一个群体;它包括不同类型的细胞，癌症细胞和正常细胞，它们相互作用。这些相互作用的结果可以是肿瘤生长或肿瘤消除。了解细胞组成和细胞间的相互作用，有助于消除或生长肿瘤的平衡，可以为开发改进的治疗方法打开大门。

“不了解肿瘤的组成，我们无法理解细胞如何从事造成疾病的信息交流，”高级作者博士博士博士，分子和人类遗传学教授，结构和计算生物学计划主任和贝勒的分子生物物理学。“通过映射细胞型组成和表观组成的变化，我们可以更好地了解细胞互相促进癌症的情况。”

新方法的优点和主要发现

“先前的方法，在肿瘤应用实验室方法内看过特定细胞类型，其物理地分离并识别不同的细胞类型，”诺布利说。“这可能是困难的，昂贵和耗时的，并且排除了分析了大量的细胞。这种方法的另一个缺点是物理分离不同类型的细胞破坏组织内细胞之间的相互作用，我们想要理解的东西。”

利用新的计算方法，研究人员能够查看这些细胞如何在其本地微环境中互动，而无需物理地分离不同的细胞类型。

奥努奇说:“此外，我们的方法允许我们观察大量的肿瘤样本。”“我们可以重新分析从肿瘤中产生的大量数据，并从同一数据集中提取不同类型的信息，而无需返回并处理原始样本。”

通过这种新方法，研究人员能够估计大量乳腺肿瘤中免疫细胞浸润的水平肿瘤癌症基因组图谱中的样本。他们发现，对于特定亚型的乳腺肿瘤，免疫细胞浸润水平越高，患者的存活率就越高。研究人员还发现，从脂肪组织到纤维化组织的转变会创造一个富含化合物的微环境，这些化合物会促进癌症的生长细胞。

Onuchic说:“我对将这种新分析方法应用于不同类型的肿瘤感到非常兴奋。”

国际人体表观组成的一部分

这项工作是来自国际人体表象组联盟（IHEC）的研究人员同时发布的41篇论文集合的一部分，该研究人员在表观胸肉研究的先锋中。这些文件代表了位于加拿大，欧盟，德国，日本，新加坡和美国的最新工作的最新工作。

Milosavljevic说:“IHEC是继国际癌症基因组联盟(international Cancer Genome consortium)之后唯一一个发表了大量此类联合出版物的国际‘组学’联盟。”“我在贝勒的实验室是美国国立卫生研究院表观基因组联盟的数据分析和协调中心，它促成了IHEC的形成，并为帮助启动国际项目贡献了专业知识。作为联盟指导委员会的一员，我在过去五年的不断努力，促成了联盟的成立，并使之走到了今天。”

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