ビッグデータを活用したがん研究の可能性

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病院、研究所、研究センターから監視システムに至るまで、データはヘルスケアシステムのいたるところに存在しています。実際、バイオサイエンスの研究では、臨床研究で収集されたデータや、ゲノムシーケンスや計算薬剤モデリングで生成されたデータなど、数え切れないほどの種類のデータがあります。 癌研究 は、特にビッグデータとアナリティクスの活用から恩恵を受けています。がん検診プログラムでは、画像や検査データの豊富なレパートリーが得られますが、そこから真の価値を得るためには、詳細な分析と繰り返しの検査が必要です。繰り返されるテストとデータ分析により、臨床研究者はより良い薬を開発し、その特性を理解することができます。 in vivo と、がん治療のための新しい薬の種類を生み出すことができます。

というのは秘密ではありません。 ビッグデータ は、複雑ながんを打破するための確実な方法と考えられています。 がんを治療するための新しいメカニズムを確立することが求められているため、企業はデータの可視化/分析ツールを検討しています。癌細胞からデータを収集し、蓄積し、分析することは、全く新しいゲームです。 善意のAI, 10Xゲノミクス, インシリコ医療 そして νMedii は、最初のマイルストーンを達成しました。 実際、10Xゲノミクスは、全ゲノム配列、エクソーム配列、単一細胞のトランスクリプトーム解析サービスを提供しており、それぞれDNA、mRNA、ポリペプチド鎖中のがんになりやすい遺伝子配列を明確に示しています。また、幅広いデータフレームワーク、新しいスクリーニングメカニズム、高精細なデータフィルタリングアルゴリズムを活用して、さまざまな細胞環境で抗がん剤を試験している企業は他にほとんどありません。

ビッグデータががんの診断、実験、管理に適用されることで、次のレベルのがん研究に向けた重要なステップになると評価されています。ここでは、ビッグデータががん研究に与える7つの影響をご紹介します。

1.ヒトのがんゲノム配列決定

私たちの体を構成するすべての細胞は、同じ数の染色体と、ほぼ同じ量のDNAを持っています。しかし、がん細胞では、染色体の内容や成長にはっきりとした異常が見られます。これをインシリコで可視化すれば、DNAレベルまでの情報を利用することができます。このようなシーケンス研究は、細胞生物学者、バイオインフォマティシャン、分子生物学者、ナノバイオ技術者が、染色体異常を除去するより良い方法を開発するのに役立ち、それが可能な治療ルートにつながるのです。

2.患者サンプルのハイスループット・シーケンス

現在、医療の現場では個別化医療が当たり前になってきていますが、その中でもがんはその最大の範囲を占めています。この個別化医療の推進により、今日のような高度な医療を実現している生物学の一分野である計算生物学に負荷がかかっています。 オリビエ・エレメント教授コーネル大学の計算機医学の専門家であるM.O.S.は、がん細胞は常に変化し、進化し、人間の環境に適応しているため、腫瘍の遺伝子構造を明らかにするためには、これまで以上に迅速な次世代技術が必要であると強調しています。さらに、突然変異の配列を特定し、セグメント化して、発現している遺伝子について処理しなければなりません。

3.他の生物のゲノム配列の決定

がんデータの画像検索結果

最初に塩基配列が決定されたのは エシェリヒア・コリは、単細胞生物である。その後、植物のゲノムのような シロイヌナズナ 脊椎動物や非脊椎動物であるミミズ、爬虫類、げっ歯類のゲノム配列が決定されました。これらの生物が持つ複雑さの度合いに応じて、ゲノム配列の決定は、1つの細胞ががん細胞を制御したり、感作したり、追い払ったりする可能性を理解するという点で大きくなりました。また、がんの引き金となる理論も明らかになりました。現在、研究者たちは、マウスやニワトリの卵巣がん細胞株から得られたリアルタイムのデータを分析して、がんの検出方法を強化・改善したり、現在利用可能なスクリーニング検査の精度を高めたりしています。

4.トランスクリプトーム解析による癌の監視強化

ここ10年の間に、がん関連の研究においてのみ、スクリーニングデータや実験データの大規模なデータベースが生成されました。このことは、現在、癌遺伝子のモニタリング、創薬、生体適合性研究のための最初のツールとなっているマーカー遺伝子の維持に重要な価値をもたらしています。さらに、一部の企業は、がんゲノムデータを外挿して、トランスクリプトームやタンパク質合成を分析しています。これは、誤って配置された遺伝子断片とその生成物を見つけるための鍵であり、保存的および非保存的な突然変異を追跡するのに役立ちます。

5.診断モデリングのための機械学習アルゴリズムの導入

医療システムには膨大な量のデータが蓄積されていますが、現代の技術ではその活用が容易になっています。バイオテクノロジー/学際的な研究者は、これらのデータベースの膨大な分析を、高速な 機械学習アルゴリズム データをスキャンし、データと対話し、大規模なデータベースの統合において最高の精度を確保することができるシステムです。機械学習アルゴリズムとハイテクデータモデリングシステムは、腫瘍の全体像を把握するために、さまざまなソースからのがん関連データを統合するために採用されています。遺伝子データの可視化ツールは、がん細胞の成長と健康な細胞の死をチェックする新しい方法を可能にすることで、がん検出に波紋を広げています。これは、ハイスループットのシーケンシングおよびスクリーニングデータを可視化するための最も効率的なオープンソースの研究データ管理システムであるGenetic Modification and Clinical Research Information Systemを取り入れることで効果的に利用されています。

6.病気の予後をより明確にするために

のような医療データ可視化ソフトウェアツールもあります。 CancerLinQ が開発され、医師やインターベンショニストが高品質な患者の医療データにアクセスできるようになりました。これは、過去のがんの発生状況、病気の進行状況、以前の治療レジメンを理解するのに役立つため、重要な意味を持ちます。医師は、スクリーニングツールを使って保護された患者の医療データを参照し、臨床試験の推奨、個別の治療プロトコルの提案、がん管理の範囲の決定などをより効果的に行っています。最近では、がん患者の入院率が高いと報告されている病院でも 腫瘍のIDカード そのデータを集中的にアクセスして臨床評価することができます。

7.がんの再燃に対する有効な答えを示す臨床データもある

腫瘍が再発する患者さんとそうでない患者さんがいる理由を理解するために、データ分析ツールを利用する医療従事者が増えています。医師は、患者の健康リスクの評価に役立つ大量の症例報告を、これまでよりもはるかに広い視野で評価しています。医学的な症例報告は昔から行われていましたが、そのアクセス性と有用性が高まってきたのは今になってからです。つまり、検査データは標準的な識別プロセスを経るのではなく、世界的に報告されている他の症例と比較した上で評価されます。これにより、データは個別化された治療のための重要な要件となります。

癌は、薬よりも高い確率で進化しています。そのため、がんの克服、制御、予防を目指すのであれば、ターゲットの認識を高めて努力を傾けることが不可欠です。ビッグデータは、がん研究者が研究の質を向上させ、最良の結果を迅速に確立するために活用すべき重要な技術です。

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著者について

マハスウェータは、フリーランスのメディカルライター、サイエンスコミュニケーターとして、技術文書、ブログ記事、ニュース記事の作成に携わっています。根っからのバイオテクノロジー研究者で、組織工学、医療用画像処理装置、工業用微生物学の研究経験があります。また、Elsevier、Wolters Kluwer Health、Royal Society for Chemistryなどの雑誌の編集者としても活躍しています。

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