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

Data is ubiquitous in saúde—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. Pesquisa de câncer 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 análise de dados enable clinical researchers to develop better drugs, understand their attributes 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. 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.

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

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 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 ensaios clínicos, 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 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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