7 modi in cui la ricerca sul cancro può beneficiare dei Big Data

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Data is ubiquitous in assistenza sanitaria—from hospitals, laboratories and research centres to surveillance systems, data makes up an indiscriminate part of healthcare systems. In fact, there is a myriad of types of data in biosciences research collected through clinical research or generated by genome sequencing or computational drug modelling. Ricerca sul cancro in particular benefits from the applications of big data and analytics. Cancer screening programs initiate rich repertoires of imaging and laboratory data, which require in-depth analysis and repeated testing in order for real value to be derived from it. Repeated testing and analisi dei dati enable clinical researchers to develop better drugs, understand their attributes in vivo e produrre nuovi tipi di farmaci per affrontare il cancro.

Non è un segreto che grandi dati è considerato come il metodo sicuro per rompere la complessità del cancro. C'è l'urgenza di stabilire nuovi meccanismi per trattare il cancro, il che ha portato le aziende a studiare strumenti di visualizzazione/analisi dei dati. Catturare, raccogliere, memorizzare e analizzare i dati delle cellule tumorali è un gioco completamente nuovo in cui IA benevola, 10X Genomica, Medicina Insilico e NuMedii hanno raggiunto le loro prime pietre miliari. In fact, 10X Genomics has gone the extra mile to provide whole genome sequencing, exome sequencing and single cell transcriptome analysis services that vividly indicate cancer-prone gene sequences in the DNA, mRNA and polypeptide chains, respectively. Few others are utilizing broader data frameworks, novel screening mechanisms and high definition data filtering algorithms to test cancer drugs on a wide range of cellular environments.

L'applicabilità dei big data nella diagnosi, sperimentazione e gestione del cancro viene salutata come il passo vitale verso la ricerca sul cancro di livello successivo. Ecco 7 modi in cui i big data stanno influenzando la ricerca sul cancro.

1. Sequenziamento dei genomi tumorali degli esseri umani

Ogni cellula del nostro corpo ha lo stesso numero di cromosomi e circa lo stesso volume di DNA. Ma le cellule cancerose mostrano aberrazioni distinte nel contenuto cromosomico e nella crescita, che, se sottoposte a visualizzazione in silico, possono essere utilizzate per sfruttare le informazioni fino al livello del DNA. Questi studi di sequenziamento possono aiutare biologi cellulari, bioinformatici, biologi molecolari e nanobiotecnologi a sviluppare metodi migliori per rimuovere le anomalie cromosomiche, che possono portare a possibili percorsi terapeutici.

2. Sequenziamento ad alta velocità di campioni di pazienti

Siamo nell'era in cui la medicina personalizzata sta diventando comune nell'assistenza sanitaria e il cancro è il più grande ambito di questo progresso. Questa spinta verso la medicina personalizzata ha messo l'onere sulla biologia computazionale, il ramo della biologia che rende la sanità così sofisticata come è vista oggi. Professore Olivier ElementoUn esperto di medicina computazionale della Cornell University sottolinea che, poiché le cellule tumorali cambiano sempre, si evolvono e si adattano all'ambiente umano, le tecnologie di nuova generazione più veloci sono più necessarie ora che mai per scoprire la composizione genetica di un tumore. E lo sforzo non finisce qui, le sequenze di mutazione devono essere identificate, segmentate ed elaborate in relazione al gene espresso.

3. Sequenziamento dei genomi di altri organismi

Risultato dell'immagine per i dati sul cancro

Il primo genoma ad essere sequenziato è stato quello di Escherichia coliun organismo unicellulare. Poi, i genomi delle piante come Arabidopsis thaliana Con ogni grado di complessità che questi organismi portavano, il sequenziamento del genoma è diventato più grande in termini di comprensione del potenziale di una singola cellula di controllare, sensibilizzare o allontanare le cellule cancerose. Ha anche presentato teorie di lavoro dietro i fattori scatenanti del cancro. Ora, i ricercatori stanno analizzando i dati in tempo reale da linee cellulari di cancro dell'ovaio di criceto di topo/criceto per aumentare o migliorare i metodi di rilevamento del cancro, insieme all'aumento dell'accuratezza dei test di screening attualmente disponibili.

4. Analisi del trascrittoma per un migliore monitoraggio del cancro

Grandi database di dati di screening e sperimentali sono stati generati solo durante gli studi sul cancro nell'ultimo decennio. Questo ha aggiunto un valore cruciale per mantenere i geni marcatori che ora sono gli strumenti di prima mano per il monitoraggio degli oncogeni, la scoperta di farmaci e gli studi di biocompatibilità. Inoltre, alcune aziende estrapolano i dati del genoma del cancro per analizzare i trascrittomi e la sintesi delle proteine. Questa è la chiave per trovare frammenti di geni mal posizionati e i loro prodotti, quindi questo aiuta a tracciare le mutazioni, sia quelle conservative che quelle non conservative.

5. Incorporare algoritmi di apprendimento automatico per la modellazione diagnostica

I sistemi sanitari immagazzinano enormi quantità di dati, che le tecnologie moderne hanno reso più facili da utilizzare. I ricercatori biotecnologici/interdisciplinari stanno eseguendo vaste analisi di questi database utilizzando l'alta velocità algoritmi di apprendimento automatico che può scansionare i dati, interagire con i dati e garantire la massima precisione nell'integrazione di grandi database. Gli algoritmi di apprendimento automatico e i sistemi di modellazione dei dati ad alta tecnologia vengono impiegati per integrare i dati relativi al cancro da diverse fonti al fine di ottenere un quadro più ampio dei tumori. Gli strumenti di visualizzazione dei dati genetici stanno facendo le onde nel rilevamento del cancro, consentendo nuovi metodi per controllare la crescita delle cellule tumorali e la morte delle cellule sane. Questo è stato efficacemente messo in uso incorporando il Genetic Modification and Clinical Research Information System, che sono i più efficienti sistemi di gestione dei dati di ricerca open source per visualizzare dati di sequenziamento e screening ad alta produttività.

6. Presentare una maggiore chiarezza sulla prognosi della malattia

Alcuni strumenti software di visualizzazione dei dati sanitari come il CancerLinQ have been developed, which enable physicians and interventionalists to get access to high-quality patient medical data. This is important because it helps understand previous cancer incidences, the progression of the disease and the previous treatment regimen. Doctors are referring to protected medical data of patients using screening tools and using it to recommend studi clinici, suggest personalized treatment protocols and decide the scope of cancer management more effectively. Nowadays, hospitals that report high admission rates for cancer patients have also started using Carte d'identità del tumore che permettono ai loro dati di diventare accessibili a livello centrale per la valutazione clinica.

7. I dati clinici presentano anche risposte valide per le ricadute del cancro

Sempre più operatori sanitari si rivolgono a strumenti di analisi dei dati per capire le ragioni per cui alcuni pazienti mostrano tumori recidivanti mentre altri no. I medici stanno valutando un gran numero di case report che aiutano a valutare i rischi per la salute dei pazienti in una prospettiva molto più ampia di prima. Mentre i case report medici sono in uso da molto tempo, è solo ora che la loro accessibilità e utilità stanno aumentando. Ciò significa che i dati di laboratorio non sono sottoposti a processi di identificazione standard, ma valutati dopo averli confrontati con altri casi segnalati a livello globale. Questo rende i dati il requisito chiave per un trattamento personalizzato.

Il cancro si evolve a tassi più alti delle nostre medicine. Quindi, se si punta a sconfiggerlo, controllarlo o prevenirlo, è imperativo incanalare gli sforzi con un migliore riconoscimento del target. I grandi dati sono quella tecnologia fondamentale che uno scienziato del cancro dovrebbe applicare per migliorare la qualità della ricerca e stabilire i migliori risultati più rapidamente.

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L'autore

Mahasweta è una scrittrice medica freelance e una comunicatrice scientifica, con esperienza nella creazione di documenti tecnici, post di blog e articoli di notizie. È una biotecnologa nel cuore, con esperienza di ricerca in ingegneria dei tessuti, dispositivi di imaging medico e microbiologia industriale. Si è laureata in ingegneria biomedica al Vellore Institute of Technology e ha lavorato come redattrice per pubblicazioni su riviste di Elsevier, Wolters Kluwer Health e la Royal Society for Chemistry.

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