新病理图谱

新的病理图谱已经启动的分析所有人类基因在所有主要癌症显示相应的蛋白质含量的结果整体患者生存。表达模式的差异个人癌症研究中观察到的强烈强化了基于精密医学需要个性化的癌症治疗。此外,系统级方法用于构造病理学图谱表明“大数据”的力量改变医学研究是如何进行的。

个性化治疗癌症患者需要的梦想大步瑞典研究人员推出的人类病理学图谱。发表在《科学¹阿特拉斯是17个主要癌症类型分析的基础上使用来自8000名患者的数据。此外,一个新的概念显示病人的生存数据介绍,称为交互式生存散点图,atlas包括400000多个这样的情节。国家超级计算机中心被用来分析超过2.5 pb底层公开数据的癌症基因组图谱TCGA()生成超过900000生存情节描述RNA和蛋白质含量的结果在临床生存。病理学图谱还包含500万pathology-based图像生成的人类蛋白质图谱财团。

主任教授Mathias Uhlen人类蛋白质图谱财团和领袖
病理学图谱努力说:“这项研究与早期癌症调查的不同之处,因为它是
不关注癌症的突变,但下游的影响这样的所有蛋白质编码基因突变。我们显示,第一次,基因表达水平的影响显示“大数据”的力量改变医学研究是如何进行的。它也显示了优势的开放获取政策科学研究人员相互共享数据,允许集成了大量的来自不同数据源的数据。”

在科学的研究文章¹报告相关的几个重要的发现癌症生物学和治疗。首先,一大部分癌症的基因差异表达,在许多情况下,对整体产生影响患者生存。研究还表明,个体肿瘤基因表达谱的差异,并可能超过之间的变化观察到不同的癌症类型。一般较短的患者生存与上调的基因参与细胞有丝分裂和生长,并下调的基因参与细胞分化。公司允许研究人员的数据生成个性化的癌症患者代谢模型来识别关键基因参与肿瘤的生长。

工作在很大程度上依赖于可用的超级计算能力的人类蛋白质图谱财团通过科学生活实验室(SciLifeLab)。根据阿迪尔Mardinoglu博士SciLifeLab研究员、系统生物学的领导人努力在项目:“我们现在拥有令人难以置信的强大的系统生物学工具用于医学研究,允许,第一次全基因组分析患者的个人问候他们的表达谱的结果为临床生存。”

病理学图谱团队还看演示新工具的效用在两个特定的癌症。“肺癌和大肠癌的预后基因图谱中标识也分析了独立、潜在癌症人群使用免疫组织化学验证基因表达模式在蛋白质水平,”弗雷德里克·Ponten说,乌普萨拉大学的病理学教授。“我们很高兴为癌症研究人员提供一个独立的开放获取资源在世界范围内,我们希望将帮助加速他们的努力找到所需的生物标记发展个性化的癌症治疗。”

病理学图谱可以通过交互式开放数据库(www.proteinatlas.org/pathology)。

1 Uhlen等“人类癌症的病理图谱转录组“科学(2017年8月17日)访问在线:http://dx.doi.org/10.1126/science.aan2507

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