在疾病、生物體和生物過程中發(fā)現(xiàn)新的群體或類別并將它們組織成等級關(guān)系是生物學和醫(yī)學中重要且反復出現(xiàn)的追求,這可能有助于闡明特定群體的脆弱性并最終形成新的治療干預措施。
現(xiàn)在,一項新研究引入了一種新的計算方法和一種稱為 K2Taxonomer 的相關(guān)軟件工具,它支持從高通量批量和單細胞“組學”數(shù)據(jù)中以多個分辨率水平自動發(fā)現(xiàn)和注釋分子分類。該研究包括一個案例研究,詳細介紹了在單細胞基礎(chǔ)上對乳腺腫瘤浸潤淋巴細胞(免疫系統(tǒng)中的白細胞,又名 TIL)轉(zhuǎn)錄組的分析,該研究顯著擴展了先前的發(fā)現(xiàn),并展示了這些方法的結(jié)合進入先進的計算機模擬(由計算機建模生成)分析工作流程。
“我們的研究對模擬和真實數(shù)據(jù)的方法進行了全面的評估和廣泛的基準測試,令人信服地顯示了它的高準確性、與其他代表性方法相比的優(yōu)越性能以及(重新)發(fā)現(xiàn)已知嵌套分子分類的能力,”解釋說。第一作者 Eric Reed 博士,最近畢業(yè)于 BU 生物信息學項目。
研究人員發(fā)現(xiàn),基于 K2Taxonomer 的乳腺 TIL 單細胞數(shù)據(jù)分析表征了多個免疫 T 細胞亞群共有的轉(zhuǎn)錄特征。重要的是,分析發(fā)現(xiàn)該特征的激活與乳腺癌患者的更好生存相關(guān)。“我們的研究指出了有效的癌癥免疫反應(yīng)的一些特征。這不僅可以使我們更好地預測乳腺癌患者在診斷后的表現(xiàn),而且還揭示了一些需要增強的特定免疫程序產(chǎn)生(字面上的)殺手級免疫反應(yīng),”通訊作者、波士頓大學醫(yī)學院 (BUSM) 醫(yī)學副教授 Stefano Monti 博士補充說。
根據(jù) Monti 的說法,識別和表征腫瘤內(nèi)的不同細胞類型、其微環(huán)境以及更深入地了解它們的串擾,對于更好地了解癌癥發(fā)生、進展和對干預方法的敏感性的機制至關(guān)重要。他說,新開發(fā)的方法同樣適用于分析腫瘤的其他成分,包括不同類型的惡性細胞、腫瘤基質(zhì)(支持組織)和癌癥相關(guān)脂肪細胞(一種專門用于儲存脂肪的細胞)。
標簽: 腫瘤
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