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新的计算方法提高了跟踪癌细胞扩散的能力

普林斯顿大学的研究人员开发了一种新的计算方法,可以提高追踪癌细胞从身体某一部位扩散到另一部位的能力。

细胞的迁移会导致转移性疾病,这会导致约90%的癌症死亡是由实体瘤造成的,这些实体瘤是生长在诸如乳腺、前列腺或结肠等器官中的大量细胞。了解转移的驱动因素可能会导致新的治疗方法,旨在阻止癌症在体内扩散。

这些细胞内是否有特定的变化或突变,使它们能够迁移?普林斯顿大学计算机科学教授、这项新研究的资深作者本·拉斐尔问道。这是一个大谜团。”

在5月出版的《自然遗传学》杂志上发表的一项研究中,拉斐尔和他的同事提出了一种算法,通过将DNA序列数据与细胞在体内的位置信息相结合来跟踪癌症转移。他们称之为machina,代表“转移和克隆史综合分析”。

拉斐尔说:“我们的算法使研究人员能够从目前获得的DNA序列数据推断过去的转移过程。”

这项技术比以往仅依靠基于DNA序列的方法的研究更清楚地描绘了癌症的迁移历史。其中一些研究推断出复杂的迁移模式,这些模式并不能反映癌症生物学的当前知识。

拉斐尔说:“我们现在得到的数据集非常复杂,但复杂的数据集并不总是需要复杂的解释。”

通过同时追踪细胞的突变和运动,machina发现,在一些患者中,转移性疾病可能是由比先前想象的更少的细胞迁移引起的。例如,在一名乳腺癌患者中,先前发表的一项分析提出转移性疾病是由14个独立的转移事件引起的,而machina则认为肺中的一个继发性肿瘤仅通过5个细胞的转移来植入其余的转移。除了乳腺癌数据集之外,拉斐尔和他的团队还应用他们的算法分析了黑色素瘤、卵巢癌和前列腺癌患者的转移模式。

相关的Storiesroswell Park获得了1500多万美元的癌症研究资助。2c Dream团队开发了新的药物组合来阻止乳腺癌的扩散。研究发现,在癌症药物的临床试验中缺乏种族多样性。一些额外的功能有助于提高Machina的准确率。活泼的该算法包括了一个遗传不同细胞的混合模型,基于肿瘤细胞可以簇状移动到身体的新位置的实验证据。它还解释了DNA数据中的不确定性,这些数据来自于基因不同的肿瘤细胞和健康细胞的序列混合。

伦敦癌症研究所(Institute of Cancer Research,London)的克里斯·罗科斯(Chris Rokos)进化与癌症研究员安德里亚·索托里娃(Andrea Sottoriva)说,这种方法克服了从肿瘤DNA测序“难以分析、嘈杂”的数据中得出有意义结论的许多挑战。我预测这一新方法将广泛应用于基因组学界,并将为癌症进化的最致命阶段提供新的线索,”他说。

machina的发展为更广泛地检查癌症患者的转移模式铺平了道路,这可能揭示导致不同类型癌症扩散的关键突变。

拉斐尔还计划通过整合肿瘤DNA和在血液中循环的肿瘤细胞的数据,以及表观遗传变化(DNA的可逆化学修饰),使这种方法更加强大。

“一个更好的算法就像一个更好的显微镜,”拉斐尔说。当你用放大镜观察大自然时,你可能会错过重要的细节。如果你用显微镜观察,你可以看到更多。”

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