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利用數(shù)學(xué)模型確定新的候選癌癥基因

導(dǎo)讀 計算建模是使用計算機(jī)來模擬和研究復(fù)雜系統(tǒng)的行為。計算方法在生物醫(yī)學(xué)科學(xué)中得到了廣泛的應(yīng)用,可以用來篩選大量復(fù)雜的數(shù)據(jù),以提取可能指

計算建模是使用計算機(jī)來模擬和研究復(fù)雜系統(tǒng)的行為。計算方法在生物醫(yī)學(xué)科學(xué)中得到了廣泛的應(yīng)用,可以用來篩選大量復(fù)雜的數(shù)據(jù),以提取可能指示疾病原因和結(jié)果的復(fù)發(fā)模式。

波士頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院(BUSM)的研究人員開發(fā)了一種新的計算方法,將表基因和基因表達(dá)結(jié)合起來。它在《癌癥基因組圖集》中分析8500多張腫瘤圖譜的應(yīng)用導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)了其變化(突變或拷貝數(shù)變化)可能導(dǎo)致癌癥易感性的基因。這一突破可能為許多癌癥帶來新的治療靶點。

根據(jù)研究人員的說法,iEDGE確定了幾個候選乳腺癌驅(qū)動因素,包括RBM17(在三陰性乳腺癌中擴(kuò)增的剪接因子)和SIRT3(候選腫瘤抑制劑和有希望的治療靶點)。它還確定了多種候選的泛癌驅(qū)動因素,包括TRIP13(以前被顯示為可促進(jìn)結(jié)直腸癌腫瘤生長和前列腺癌不良預(yù)后的預(yù)測因子)、ORAOV1(一種在許多實體瘤中過表達(dá)的基因)和TPX2(一種有效的癌基因),它們在許多癌癥中被擴(kuò)增,有望成為治療靶點。

“盡管需要進(jìn)一步的功能研究來評估我們發(fā)現(xiàn)的治療相關(guān)性,但這些結(jié)果顯示了iEDGE在確定候選驅(qū)動因素和潛在新治療靶點方面的有效性,”醫(yī)學(xué)副教授和通信作者Stefano Monti博士解釋道。BUSM .

開源工具iEDGE可以在github.com/montilab/iEDGE,免費下載,生物醫(yī)學(xué)科學(xué)家可以將其應(yīng)用于自己的數(shù)據(jù)分析,以促進(jìn)研究。作為對已發(fā)表研究成果的補(bǔ)充,montilab.bu.edu/iEDGE設(shè)有一個基于網(wǎng)絡(luò)的門戶網(wǎng)站,用于交互式查詢和可視化研究成果。

“通過基于網(wǎng)絡(luò)的門戶網(wǎng)站,我們的泛癌分析的所有數(shù)據(jù)和結(jié)果都可以被研究機(jī)構(gòu)訪問,他們可以搜索基因候選物及其潛在的作用機(jī)制,從而支持他們對更有效的癌癥進(jìn)行轉(zhuǎn)化研究和治療,”第一作者艾米李博士補(bǔ)充道,她是波士頓大學(xué)生物信息學(xué)博士項目的畢業(yè)生。

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