如何使用生物信息学发展精密癌症治疗

本文是一篇观点文章由丹尼尔Elgort写的。在这篇文章中表达的观点和意见的作者,不一定反映技术网络的官方立场。188金宝搏备用

癌症是一种最普遍、有效和具有挑战性的疾病。它影响着每个人,无论是个人或家庭成员。治愈癌症已成为现代社会的一个目标和精密医学的进步,承诺将帮助我们实现这一目标。精密医学,除此之外,开出治疗方案基于遗传学、环境和生活方式的个人。

作为我们的能力开发精密药物继续增长,我们的研究结果可以影响我们进行实验和临床试验的方式。这是因为传统的药物发现方法和临床开发涉及大量的异构性;相同的治疗有非常不同的影响不同的人,不同的肿瘤。这些方法不占患者的特定基因和突变和肿瘤细胞的微环境。

精密医学的目标,和精密的癌症治疗具体来说,离开毯子声明是一般人群的治疗的有效性,并走向确定每个案件的具体细节和对治疗将如何执行做出准确的预测。

大数据如何传递精度药物吗

继续推进精密药物,研究人员需要相当数量的高质量的数据。随着时间的推移,随着测序技术和数据处理改善,科学家研制出了高通量测序和分析大规模基因数据的功能,如全外显子组和RNA转录组数据。然而,相邻的生物分子数据为开发精密药物同样重要。我们不仅需要确定突变突变的存在,但是在多大程度上影响不同蛋白质的表达。我们需要了解的细节病人的免疫系统在肿瘤微环境及其活动。

除了遗传和生理数据,重要的是研究人员获得临床资料。这包括从测量在临床访问细节治疗方案和响应。这些数据通常很难获得,因为缺乏标准化中心之间的观察和记录数据的方式,甚至医生之间。

收集这些数据让我们优化我们的资源的使用,并提供护理病人更有价值。真实的证据,或收集的临床资料的分析之外的对照临床研究,可以填补留下的空白传统临床试验,包括识别罕见的事件和副作用。Clinico-genomic数据,结合临床和基因数据,也可以用来简化药物发现过程通过帮助识别基因目标,潜在的治疗和使用模拟测试潜在的治疗方法。在未来,clinico-genomic数据将被纳入临床试验过程中,允许更有效地进行临床试验。

这是一个困难的任务,需要不仅仅是研究机构的合作和癌症中心。建立和维护精密医学努力利用大数据需要一个重要的基础设施。前学术和政府举措,比如癌症基因组图谱项目,没有适当的结构来完成这个由于缺乏持续的资金支持。

标准化:数据在药物开发的挑战

一个重大的挑战在生物信息学领域是需要收集的数据和组织在一个标准化的方法。临床医疗系统采集的数据差别很大,有时在系统内部,很难使用数据用于统计目的。标准化数据包括开发标准协议,以确保收集的数据统计上是有用的,尽可能多的收集信息。为了达到这个目标,必须不断监控和收集的数据必须更新程序。这是一个进化系统,需要所有利益相关者的积极参与。

我的数据和分析总监工作M2GEN公司收集、综合和分析18 clinico-genomic数据从一个网络领先的癌症中心称为肿瘤学研究信息交换网络(方位)。这种伙伴关系使我们能够收集和规范clinico-genomic数据使用一个严格的协议,确保尽可能干净均匀的数据。然后我们的工作与我们的研究合作伙伴分析数据有意义的方式在对抗癌症,这是否意味着肿瘤测序的微生物环境,识别新的分子潜在的治疗,或确定序贯治疗的最佳策略。

仍有大量的工作要做,实现精密医学的全部潜力,但医疗利益相关者开始认识到标准化的数据收集和分析的价值。M2GEN只是一个工作的许多组织完善数据收集、分析技术和有效利用数据在临床和研究实验室。此外,研究人员继续识别机会增加病人中表示这些数据集的多样性。我们致力于确保精密药物的发展是包括所有的人,无论种族。在这一过程中,我们不仅能够为弱势群体提供更多的医疗资源,但是我们可以提前精确药物通过研究更广泛的人类基因组及其变化的范围。