在癌症研究中基因表达分析

基因表达分析可以为癌症研究和诊断提供重要的见解。在2023年AACR,188金宝搏备用与Bio-Rad的贾斯汀•巴克发现的一些挑战与肿瘤基因表达分析和了解相关技术在这一领域的发展。

在识别相关性多样性提出了挑战

并不是所有的有机体的基因表达在每一个细胞或组织在给定的时间。当影响基因表达,蛋白质产生,随后细胞的功能。测量和分析一个特定基因的数量记录现在可以为研究者和临床医生提供一系列的信息,可以用来理解癌症发展和预后。

然而,寻找相关性可以挑战,部分原因在于多样性,巴克告诉188金宝搏备用技术网络。这是鼓励研究人员观察各种方式增加吞吐量方面的资料他们生成的数量提高识别和相关性识别的可靠性。但这也意味着,尽管新的RNA序列产品被推出,定量聚合酶链反应(qPCR),这是一个黄金标准低到中等吞吐量,仍然“有很多重要的验证。”

与医生讨论和实践者凸显了可用简单的测试模式的缺乏和需要很多不同的方式查看吞吐量和发现。产生的巨大的数据量,也为这一领域仍然是一个巨大的挑战。“有很多基因有如此多的关系,因此许多变体类型的癌症,似乎这就是所有这些大数据问题,甚至我们还试图找出这些相关性试图潜入,”巴克解释道。

缩小之间的差距bioinformaticians和科学家在实验室,帮助双方有一个高效的理解基因表达分析也是一个重要的考虑因素。生物信息学工具,如SeqSense正在开发,以帮助科学家在这一领域的支持。

多种技术的地方

一系列技术可用于基因表达分析,如qPCR和RNA序列,与最合适的技术依赖的因素包括样本大小和复杂性。

“我认为每一代仍然是有效的,”巴克说,多年来突出放大技术的贡献,从原始聚合酶链反应qPCR和最近数字PCR。然而,“热元素排序。”

测序虽然有很多兴趣,“它不是在水平通常用于大部分的病人类型,大多数从业者看到了,”巴克解释道。民主化平台是一个关键的重点领域,使他们不仅cost-accessible清晰和易于使用。

集成是关键

Bio-Rad也是“尝试的方法从一个开放的平台的角度看问题真的支持项目的广度,”巴克说,努力构建一切主流线,记住自动化所有的基因表达的产品。这将有助于确保它们很容易集成和解决数据交换,以及跟上“消防队”的测序的数据区域。

使可用的一些成熟的技术在正确的监管框架和合适的能力,客户需要的是一个有价值的机会。“我认为人们感兴趣的崭新的技术或方法。但事实上,我们的目标与一些真正强大的平台现在能够支持科学家们开发的早期阶段与自动化和数据完整性,然后可以伴侣他们观察验证,部署或其他元素接近客户,并确保我们所有的系统GX兼容,”巴克总结道。

贾斯汀·巴克博士说凯伦管家、高级科学技术网络作家。188金宝搏备用

对应聘者

贾斯汀•巴克一直是生命科学行业专业20年。他一直致力于给市场带来新的创新在试剂、耗材、仪器和软件在各个领域为多个行业的领先品牌。贾斯汀是目前全球产品经理高级Bio-Rad实验室用于研究基因表达工具和软件。