7 façons dont la recherche sur le cancer peut bénéficier du Big Data

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Les données sont omniprésentes dans le secteur des soins de santé - des hôpitaux, laboratoires et centres de recherche aux systèmes de surveillance, les données constituent une partie indistincte des systèmes de santé. En fait, il existe une myriade de types de données dans la recherche en biosciences, recueillies par la recherche clinique ou générées par le séquençage du génome ou la modélisation informatique des médicaments. Recherche sur le cancer bénéficie en particulier des applications du big data et de l'analytique. Les programmes de dépistage du cancer sont à l'origine de riches répertoires de données d'imagerie et de laboratoire, qui nécessitent une analyse approfondie et des tests répétés afin d'en tirer une réelle valeur. Les tests répétés et l'analyse des données permettent aux chercheurs cliniques de mettre au point de meilleurs médicaments, de comprendre leurs attributs et d'améliorer la qualité de vie des patients. in vivo et produire de nouveaux types de médicaments pour lutter contre le cancer.

Ce n'est pas un secret que données massives est considérée comme la méthode la plus sûre pour briser la complexité du cancer. La volonté d'établir de nouveaux mécanismes pour traiter le cancer a conduit les entreprises à étudier les outils de visualisation et d'analyse des données. La capture, la collecte, le stockage et l'analyse des données provenant des cellules cancéreuses est un tout nouveau jeu de balle dans lequel IA bienveillante, 10X Genomics, Médecine Insilico et NuMedii ont franchi leurs premiers jalons. En fait, 10X Genomics s'est surpassé pour fournir des services de séquençage du génome entier, de séquençage de l'exome et d'analyse du transcriptome d'une seule cellule qui indiquent clairement les séquences de gènes susceptibles de provoquer un cancer dans l'ADN, l'ARNm et les chaînes polypeptidiques, respectivement. Peu d'autres entreprises utilisent des cadres de données plus larges, de nouveaux mécanismes de criblage et des algorithmes de filtrage de données à haute définition pour tester les médicaments anticancéreux sur un large éventail d'environnements cellulaires.

L'applicabilité du big data au diagnostic, à l'expérimentation et à la gestion du cancer est saluée comme l'étape essentielle vers une recherche sur le cancer de niveau supérieur. Voici sept façons dont le big data influence la recherche sur le cancer.

1. Séquençage des génomes du cancer chez l'homme

Chaque cellule de notre corps possède le même nombre de chromosomes et à peu près le même volume d'ADN. Mais les cellules cancéreuses présentent des aberrations distinctes au niveau du contenu chromosomique et de la croissance, qui, si elles sont soumises à une visualisation in silico, peuvent être utilisées pour exploiter les informations jusqu'au niveau de l'ADN. Ces études de séquençage peuvent aider les biologistes cellulaires, les bioinformaticiens, les biologistes moléculaires et les nanobiotechnologues à mettre au point de meilleures méthodes pour éliminer les anomalies chromosomiques, ce qui peut déboucher sur d'éventuelles voies thérapeutiques.

2. Séquençage à haut débit d'échantillons de patients

Nous sommes à l'ère où la médecine personnalisée devient monnaie courante dans le domaine des soins de santé et le cancer est le principal champ d'application de ce progrès. Ce mouvement vers la médecine personnalisée a mis l'accent sur la biologie computationnelle, la branche de la biologie qui rend les soins de santé aussi sophistiqués qu'ils sont perçus aujourd'hui. Professeur Olivier ElementoL'équipe de l'Université de Cornell, experte en médecine informatique, souligne que les cellules cancéreuses sont toujours en train de changer, d'évoluer et de s'adapter à l'environnement humain, et que des technologies de nouvelle génération plus rapides sont plus que jamais nécessaires pour découvrir la composition génétique d'une tumeur. Et l'effort ne s'arrête pas là, les séquences de mutation doivent être identifiées, segmentées et traitées en fonction du gène exprimé.

3. Séquençage des génomes d'autres organismes

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Le premier génome à avoir été séquencé est celui du Escherichia coliun organisme unicellulaire. Ensuite, les génomes des plantes comme Arabidopsis thaliana et des vers non vertébrés, des reptiles et des rongeurs ont été séquencés. Avec chaque degré de complexité que présentaient ces organismes, le séquençage du génome a gagné en importance en termes de compréhension du potentiel d'une seule cellule à contrôler, sensibiliser ou éloigner les cellules cancéreuses. Il a également permis de présenter des théories de travail sur les déclencheurs du cancer. Aujourd'hui, les chercheurs analysent des données en temps réel provenant de lignées de cellules cancéreuses de l'ovaire de hamster de souris ou de poulet afin d'augmenter ou d'améliorer les méthodes de détection du cancer, tout en augmentant la précision des tests de dépistage actuellement disponibles.

4. Analyse du transcriptome pour un meilleur suivi du cancer

Au cours de la dernière décennie, de grandes bases de données de dépistage et de données expérimentales ont été générées uniquement lors d'études liées au cancer. Cela a ajouté une valeur cruciale au maintien des gènes marqueurs qui sont maintenant les outils de première main pour la surveillance des oncogènes, la découverte de médicaments et les études de biocompatibilité. En outre, certaines entreprises extrapolent les données du génome du cancer pour analyser les transcriptomes et la synthèse des protéines. C'est la clé pour trouver des fragments de gènes mal placés et leurs produits, ce qui permet de suivre les mutations, qu'elles soient conservatrices ou non.

5. Incorporation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour la modélisation du diagnostic

Les systèmes de soins de santé stockent d'énormes quantités de données, que les technologies modernes permettent d'exploiter plus facilement. Les chercheurs en biotechnologie et les chercheurs interdisciplinaires effectuent de vastes analyses de ces bases de données à l'aide de technologies à haut débit. algorithmes d'apprentissage automatique qui peuvent analyser les données, interagir avec elles et garantir la plus grande précision dans l'intégration de grandes bases de données. Des algorithmes d'apprentissage automatique et des systèmes de modélisation de données de haute technologie sont utilisés pour intégrer des données relatives au cancer provenant de différentes sources afin d'obtenir une image plus complète des tumeurs. Les outils de visualisation des données génétiques font des vagues dans la détection du cancer en permettant de nouvelles méthodes de contrôle de la croissance des cellules cancéreuses et de la mort des cellules saines. Ces outils ont été mis en œuvre de manière efficace en intégrant le système d'information sur la modification génétique et la recherche clinique, qui sont les systèmes de gestion des données de recherche à source ouverte les plus efficaces pour visualiser les données de séquençage et de dépistage à haut débit.

6. Présenter une plus grande clarté sur le pronostic de la maladie

Certains outils logiciels de visualisation des données sur les soins de santé, tels que l'application CancerLinQ ont été développées, qui permettent aux médecins et aux interventionnistes d'avoir accès à des données médicales de haute qualité sur les patients. Ces données sont importantes car elles permettent de comprendre les incidences antérieures du cancer, la progression de la maladie et le régime de traitement précédent. Les médecins se réfèrent aux données médicales protégées des patients à l'aide d'outils de dépistage et les utilisent pour recommander des essais cliniques, proposer des protocoles de traitement personnalisés et décider plus efficacement de l'étendue de la prise en charge du cancer. Aujourd'hui, les hôpitaux qui enregistrent des taux d'admission élevés de patients atteints de cancer ont également commencé à utiliser des outils de dépistage. Cartes d'identification des tumeurs qui permettent à leurs données d'être accessibles de manière centralisée pour une évaluation clinique.

7. Les données cliniques apportent également des réponses viables aux rechutes du cancer

De plus en plus de prestataires de soins de santé se tournent vers les outils d'analyse de données pour comprendre les raisons pour lesquelles certains patients présentent des tumeurs récurrentes alors que d'autres non. Les médecins évaluent un grand nombre de rapports de cas qui permettent d'évaluer les risques pour la santé des patients dans une perspective beaucoup plus large qu'auparavant. Si les rapports de cas médicaux sont utilisés depuis longtemps, ce n'est que maintenant que leur accessibilité et leur utilité augmentent. Les données de laboratoire ne sont donc pas soumises à des processus d'identification standard, mais évaluées après comparaison avec d'autres cas signalés dans le monde. Les données deviennent ainsi la condition essentielle d'un traitement personnalisé.

Le cancer évolue à une vitesse supérieure à celle de nos médicaments. Par conséquent, si vous cherchez à le vaincre, à le contrôler ou à le prévenir, il est impératif de canaliser les efforts grâce à une meilleure reconnaissance des cibles. Le big data est cette technologie essentielle qu'un cancérologue devrait appliquer pour améliorer la qualité de la recherche et obtenir plus rapidement les meilleurs résultats.

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À propos de l'auteur

Mahasweta est une rédactrice médicale et une communicatrice scientifique indépendante, expérimentée dans la création de documents techniques, de billets de blog et d'articles d'actualité. Biotechnologue dans l'âme, elle possède une expérience de la recherche en ingénierie tissulaire, en dispositifs d'imagerie médicale et en microbiologie industrielle. Elle est diplômée en génie biomédical du Vellore Institute of Technology et a travaillé comme rédactrice pour des publications de journaux d'Elsevier, Wolters Kluwer Health et la Royal Society for Chemistry.

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