新的癌症诊断方法揭示了乳腺癌肿瘤的复杂性
贝勒医学院、匹兹堡大学癌症研究所、RainDance科技公司和梅奥医学与科学学院的一组研究人员开发了一种新的计算方法，以揭示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。研究结果见细胞的报道．
“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情况，”第一作者Vitor Onuchic说，他是贝勒生物信息学研究实验室结构与计算生物学和分子生物物理学项目的研究生。“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基因组和转录组谱的变化，这表明随着癌症的发展，基因组的哪些部分——细胞的遗传组成——在每种细胞类型中被激活或失活。”
肿瘤表现得像一个群落;它由不同类型的细胞组成，包括癌变细胞和正常细胞，它们相互作用。这些相互作用的结果可能是肿瘤生长或肿瘤消除。了解有利于肿瘤消除或生长的细胞组成和细胞相互作用，可以为开发更好的治疗方法打开大门。
“如果不了解肿瘤的组成，我们就无法理解细胞是如何参与致病信息交换的，”分子和人类遗传学教授、贝勒大学结构与计算生物学和分子生物物理学项目主任、资深作者Aleksandar Milosavljevic博士说。“通过绘制细胞类型的组成和表观基因组的变化，我们可以更好地了解细胞之间是如何促进癌症的。”
新方法的优点和主要发现
Onuchic说:“以前观察肿瘤中特定细胞类型的方法应用了实验室方法，从物理上分离和识别不同的细胞类型。”“这可能是困难的，昂贵的和耗时的，并排除了分析大量细胞。这种方法的另一个缺点是，物理分离不同类型的细胞会破坏组织内细胞之间的相互作用，这是我们想要了解的。”
通过新的计算方法，研究人员能够观察这些细胞在其原生微环境中是如何相互作用的，而不必从物理上分离不同的细胞细胞类型．
“此外，我们的方法使我们能够观察大量的肿瘤样本，”Onuchic说。“我们可以重新分析我们已经从肿瘤中生成的大量数据，从同一个数据集中提取不同类型的信息，而不必回去处理原始样本。”
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的浸润水平肿瘤癌症基因组图谱的样本。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，患者生存率越高。研究人员还发现，从脂肪(脂肪)到纤维组织的转变创造了一个富含化合物的微环境，为癌症的生长提供了养分细胞．
Onuchic说:“我对将这种新的分析方法应用于不同类型的肿瘤感到非常兴奋。”
国际人类表观基因组联盟的一部分
这项工作是由国际人类表观基因组联盟(IHEC)的研究人员同时发表的41篇论文的一部分，IHEC是表观基因组研究的先锋。这些论文代表了位于加拿大、欧盟、德国、日本、新加坡和美国的联盟成员的最新工作。
Milosavljevic说:“IHEC是继国际癌症基因组联盟之后，唯一一个出版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图谱联盟的数据分析和协调中心，它催化了IHEC的形成，并贡献了帮助启动国际项目的专门知识。作为该联盟指导委员会的一员，我在过去5年里的不断努力帮助该联盟成立，并将其带到了今天。”
进一步探索
