癌症研究可从大数据中获益的7种方式

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数据在医疗保健中无处不在--从医院、实验室和研究中心到监控系统,数据构成了医疗保健系统中不加区分的一部分。事实上,在生物科学研究中,有无数类型的数据通过临床研究收集,或由基因组测序或计算药物模型产生。 癌症研究 特别是受益于大数据和分析技术的应用。癌症筛查项目启动了丰富的成像和实验室数据汇辑,需要深入分析和反复测试,以便从中获得真正的价值。反复测试和数据分析使临床研究人员能够开发出更好的药物,了解其属性 体内 并生产出处理癌症的新药物类型。

这已经不是什么秘密了。 大数据 被认为是打破癌症复杂性的可靠方法。 有一种建立治疗癌症的新机制的冲动,这导致公司研究数据可视化/分析工具。捕捉、收集、存储和分析癌症细胞的数据是一个全新的游戏,其中包括 仁慈的人工智能, 10X基因组学, Insilico医学 和 努美迪 已经实现了他们的第一个里程碑。 事实上,10X Genomics已经走得更远,提供全基因组测序、外显子组测序和单细胞转录组分析服务,分别生动地指出DNA、mRNA和多肽链中的癌症易感基因序列。很少有其他公司利用更广泛的数据框架、新颖的筛选机制和高清晰度的数据过滤算法,在广泛的细胞环境中测试癌症药物。

大数据在癌症诊断、实验和管理中的适用性被誉为迈向下一级癌症研究的重要一步。以下是大数据影响癌症研究的7种方式。

1.人类的癌症基因组测序

我们身体的每个细胞都有相同数量的染色体和大约相同体积的DNA。但癌细胞在染色体内容和生长方面表现出明显的畸变,如果对其进行硅学可视化处理,可以利用这些信息,直至DNA水平。这些测序研究可以帮助细胞生物学家、生物信息学家、分子生物学家和纳米生物技术专家开发更好的方法来消除染色体异常,这可以带来可能的治疗途径。

2.患者样本的高通量测序

我们正处于个性化医疗在医疗保健中变得普遍的时代,而癌症是这种进展的最大范围。这种对个性化医疗的推动使计算生物学承担了重任,而计算生物学是使医疗保健像今天这样被视为复杂的生物学分支。 Olivier Elemento教授康奈尔大学的一名计算医学专家强调,由于癌细胞一直在变化、进化和适应人类环境,现在比以往任何时候都更需要更快的下一代技术来揭示肿瘤的基因构成。而且,这项工作并不只是到此为止,突变序列必须被识别、分割和处理,并考虑到基因的表达。

3.其他生物体的基因组测序

癌症数据的图像结果

第一个被测序的基因组是 大肠杆菌,是一种单细胞的生物体。然后,植物基因组如 拟南芥 随着这些生物体的每一个复杂程度,基因组测序在了解单个细胞控制、感化或抵御癌细胞的潜力方面获得了更大的发展。它还提出了癌症诱因背后的工作理论。现在,研究人员正在分析来自小鼠/鸡仓鼠卵巢癌细胞系的实时数据,以增强或改进癌症检测方法,同时提高目前可用的筛查测试的准确性。

4.用于更好地监测癌症的转录组分析

大量的筛选和实验数据的数据库仅在过去十年的癌症相关研究中产生。这为维护标记基因增加了至关重要的价值,这些标记基因现在是肿瘤基因监测、药物发现和生物相容性研究的第一手工具。此外,一些公司将癌症基因组数据外推至分析转录组和蛋白质合成。这是找到错位的基因片段及其产物的关键,所以这有助于追踪突变,包括保守的和非保守的突变。

5.纳入机器学习算法的诊断模型

医疗保健系统存储了大量的数据,现代技术已经使其更容易被利用。生物技术/跨学科的研究人员正在使用高速技术对这些数据库进行大量分析。 机器学习算法 能够扫描数据、与数据互动并确保大型数据库整合的最高准确性。机器学习算法和高科技数据建模系统正被用于整合来自不同来源的癌症相关数据,以获得肿瘤的更大画面。遗传数据可视化工具正在癌症检测中掀起波澜,它使检查癌细胞生长和健康细胞死亡的新方法成为可能。通过纳入遗传修饰和临床研究信息系统,这已被有效地投入使用,这些系统是最有效的开源研究数据管理系统,用于可视化高通量测序和筛选数据。

6.对疾病的预后提出更明确的看法

一些医疗数据可视化软件工具,如 癌症的原因 已经开发出了一种新的技术,它使医生和干预人员能够获得高质量的病人医疗数据。这很重要,因为它有助于了解以前的癌症发病率、疾病的进展和以前的治疗方案。医生们正在参考使用筛查工具的病人的受保护的医疗数据,并利用它来推荐临床试验,建议个性化的治疗方案,更有效地决定癌症管理的范围。现在,那些报告癌症患者入院率高的医院也开始使用 肿瘤ID卡 这使得他们的数据能够被集中起来用于临床评估。

7.临床数据也为癌症复发提供了可行的答案

越来越多的医疗机构正在转向数据分析工具,以了解为什么一些病人出现复发的肿瘤,而另一些人却没有的原因。医生们正在评估大量的病例报告,这有助于从比以前更广泛的角度评估病人的健康风险。虽然医学病例报告已经使用了很长时间,但直到现在,其可及性和实用性才不断上升。这意味着实验室数据没有经过标准的鉴定过程,而是在与其他全球报告的病例进行比较后进行评估。这使得数据成为个性化治疗的关键要求。

癌症的发展速度比我们的药物更快。因此,如果你的目标是打败、控制或预防它,必须通过更好的目标识别来引导努力。大数据是癌症科学家应该应用的关键技术,以提高研究质量并更快地建立最佳结果。

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关于作者

马哈斯维塔是一名自由医学作家和科学传播者,在创作技术文件、博客文章和新闻文章方面有丰富经验。她的内心是一个生物技术专家,在组织工程、医学成像设备和工业微生物学方面有研究经验。她在Vellore技术学院主修生物医学工程,并曾担任Elsevier、Wolters Kluwer Health和皇家化学学会的期刊编辑。

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