7 maneiras como a pesquisa do câncer pode se beneficiar de grandes dados

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Os dados são onipresentes nos serviços de saúde - desde hospitais, laboratórios e centros de pesquisa até sistemas de vigilância, os dados constituem uma parte indiscriminada dos sistemas de saúde. De fato, há uma miríade de tipos de dados em pesquisa biocientífica coletados através de pesquisa clínica ou gerados por sequenciamento genético ou modelagem computacional de medicamentos. Pesquisa de câncer em particular, beneficia-se das aplicações de grandes dados e análises. Os programas de triagem de câncer iniciam ricos repertórios de imagens e dados de laboratório, que requerem análises profundas e testes repetidos para que se obtenha um valor real a partir deles. Os testes repetidos e a análise de dados permitem aos pesquisadores clínicos desenvolver melhores medicamentos, compreender seus atributos in vivo e produzir novos tipos de medicamentos para combater o câncer.

Não é segredo que grandes dados é considerado como o método seguro para quebrar a complexidade do câncer. Há um impulso para estabelecer novos mecanismos para tratar o câncer, o que levou as empresas a investigar ferramentas de visualização/análise de dados. Capturar, coletar, armazenar e analisar dados de células cancerígenas é um novo jogo de bola no qual IA benevolente, 10X Genômica, Medicina Insilico e NuMedii alcançaram seus primeiros marcos. De fato, a 10X Genomics percorreu a milha extra para fornecer seqüenciamento de genoma inteiro, seqüenciamento de exoma e serviços de análise de transcriptoma de célula única que indicam vividamente seqüências genéticas propensas ao câncer nas cadeias de DNA, mRNA e polipéptidos, respectivamente. Poucos outros estão utilizando estruturas de dados mais amplas, novos mecanismos de triagem e algoritmos de filtragem de dados de alta definição para testar medicamentos contra o câncer em uma ampla gama de ambientes celulares.

A aplicabilidade de grandes dados no diagnóstico, experimentação e gerenciamento do câncer está sendo aclamada como o passo vital para a pesquisa de câncer de nível superior. Aqui estão 7 maneiras como os grandes dados estão impactando a pesquisa do câncer.

1. Seqüenciamento de genomas de câncer de seres humanos

Cada célula de nosso corpo tem o mesmo número de cromossomos e aproximadamente o mesmo volume de DNA. Mas as células cancerígenas apresentam aberrações distintas no conteúdo e crescimento cromossômico, que, se submetidas à visualização em silico, podem ser usadas para aproveitar as informações até o nível de DNA. Estes estudos de seqüenciamento podem ajudar biólogos celulares, bioinformáticos, biólogos moleculares e nanobiotecnólogos a desenvolver melhores métodos para remover anormalidades cromossômicas, o que pode levar a possíveis rotas terapêuticas.

2. Sequenciamento de Amostras de Alto Rendimento de Amostras de Pacientes

Estamos na era em que a medicina personalizada está se tornando comum na área da saúde e o câncer é o maior escopo para esse progresso. Este impulso em direção à medicina personalizada colocou o ônus da biologia computacional, o ramo da biologia que torna a saúde tão sofisticada como é vista hoje. Professor Olivier ElementoUm especialista em Medicina Computacional na Universidade Cornell destaca que, como as células cancerosas estão sempre mudando, evoluindo e se adaptando aos ambientes humanos, tecnologias de última geração mais rápidas são mais necessárias agora do que nunca para descobrir a composição genética de um tumor. E o esforço não termina aí, as seqüências de mutação têm que ser identificadas, segmentadas e processadas com relação ao gene expresso.

3. Seqüenciamento de Genomas de Outros Organismos

Resultado de imagem para dados sobre câncer

O primeiro genoma a ser sequenciado foi de Escherichia colium organismo unicelular. Em seguida, genomas vegetais como Arabidopsis thaliana e não vertebrados, répteis e roedores foram sequenciados, Com cada grau de complexidade que estes organismos carregavam, a sequenciação do genoma ganhou maior em termos da compreensão do potencial de uma única célula para controlar, sensibilizar ou afastar células cancerosas. Também apresentava teorias de trabalho por trás dos ativadores do câncer. Agora, os pesquisadores estão analisando dados em tempo real das linhas de células cancerígenas dos ovários de camundongos e galinhas para aumentar ou melhorar os métodos de detecção do câncer, juntamente com o aumento da precisão dos testes de triagem atualmente disponíveis.

4. Análise Transcriptométrica para um Melhor Monitoramento do Câncer

Grandes bancos de dados de triagem e dados experimentais foram gerados somente durante estudos relacionados ao câncer na última década. Isto agregou valor crucial para manter genes marcadores que são agora as ferramentas de primeira mão para monitoramento oncogênico, descoberta de medicamentos e estudos de biocompatibilidade. Além disso, algumas empresas extrapolam dados do genoma do câncer para analisar transcriptomas e síntese de proteínas. Esta é a chave para encontrar fragmentos de genes deslocados e seus produtos, o que ajuda a rastrear as mutações, tanto as conservadoras quanto as não conservadoras.

5. Incorporação de Algoritmos de Aprendizagem de Máquinas para Modelagem Diagnóstica

Os sistemas de saúde armazenam enormes quantidades de dados, que as tecnologias modernas facilitaram a sua utilização. Pesquisadores biotecnológicos/interdisciplinares estão realizando vastas análises desses bancos de dados usando alta velocidade algoritmos de aprendizagem de máquinas que pode escanear dados, interagir com dados e garantir a mais alta precisão na integração de grandes bancos de dados. Algoritmos de aprendizagem de máquinas e sistemas de modelagem de dados de alta tecnologia estão sendo empregados para integrar dados relacionados ao câncer de diferentes fontes a fim de obter uma imagem maior dos tumores. Ferramentas de visualização de dados genéticos estão fazendo ondas na detecção do câncer, permitindo novos métodos para verificar o crescimento de células cancerígenas e a morte de células saudáveis. Isto tem sido efetivamente colocado em uso através da incorporação do Sistema de Informação de Modificação Genética e Pesquisa Clínica, que são os mais eficientes sistemas de gerenciamento de dados de pesquisa de código aberto para visualizar dados de seqüenciamento e triagem de alta produtividade.

6. Apresentando uma maior clareza sobre o prognóstico de doenças

Algumas ferramentas de software de visualização de dados de saúde, tais como o CancerLinQ que permitem aos médicos e intervencionistas ter acesso a dados médicos de alta qualidade dos pacientes. Isto é importante porque ajuda a compreender as incidências de câncer anteriores, a progressão da doença e o regime de tratamento anterior. Os médicos estão se referindo aos dados médicos protegidos dos pacientes usando ferramentas de triagem e usando-os para recomendar ensaios clínicos, sugerir protocolos de tratamento personalizados e decidir o escopo do tratamento do câncer de forma mais eficaz. Atualmente, os hospitais que relatam altas taxas de admissão de pacientes com câncer também começaram a utilizar Cartões de identificação tumoral que permitem que seus dados se tornem acessíveis de forma centralizada para avaliação clínica.

7. Dados clínicos também apresentam respostas viáveis para relatos de câncer

Cada vez mais provedores de saúde estão se voltando para ferramentas de análise de dados para entender as razões pelas quais alguns pacientes apresentam tumores recidivantes enquanto outros não. Os médicos estão avaliando um grande número de relatos de casos que ajudam a avaliar os riscos à saúde dos pacientes em uma perspectiva muito mais ampla do que antes. Embora os relatos de casos médicos estejam em uso há muito tempo, é somente agora que sua acessibilidade e utilidade têm aumentado. Isto significa que os dados laboratoriais não são submetidos a processos de identificação padrão, mas avaliados depois de comparados com outros casos relatados globalmente. Isto faz dos dados o requisito fundamental para um tratamento personalizado.

O câncer está evoluindo a taxas mais altas do que nossos medicamentos. Portanto, se o objetivo é derrotar, controlar ou prevenir, é imperativo canalizar os esforços com um melhor reconhecimento do alvo. Grandes dados são que tecnologia essencial que um cientista cancerígeno deve aplicar para melhorar a qualidade da pesquisa e estabelecer os melhores resultados mais rapidamente.

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Sobre o Autor

Mahasweta é um escritor médico freelance e comunicador científico, com experiência na criação de documentos técnicos, posts em blogs e artigos noticiosos. Ela é uma biotecnóloga com experiência em pesquisa em Engenharia de Tecidos, Dispositivos Médicos de Imagem e Microbiologia Industrial. Ela é formada em Engenharia Biomédica pelo Vellore Institute of Technology e trabalhou como editora para publicações de revistas da Elsevier, Wolters Kluwer Health e a Royal Society for Chemistry.

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