PNAS：一种新的生信工具，评估寻找致癌因子的方法
2016-12-22 生物360 MEI 生物360 MEI
在寻找治疗癌症的新方法中，许多科学家正在使用称为基因组测序的高科技过程来寻找促进肿瘤细胞茁壮成长的基因突变。 为了帮助这种搜索，许多的研究人员开发了新的生物信息学方法，每个都声称能帮助确定促进癌症的突变体。但一个顽固的问题仍然存在：在众多新的旨在聚焦所谓的癌症驱动因子的新战术中，哪一种方法能产生最准确的结果？为了帮助解决这个难题，约翰霍普金斯的计算科学家和癌症专家团队设计了自己的生物信息学软件，以
在寻找治疗癌症的新方法中，许多科学家正在使用称为基因组测序的高科技过程来寻找促进肿瘤细胞茁壮成长的基因突变。 为了帮助这种搜索，许多的研究人员开发了新的生物信息学方法，每个都声称能帮助确定促进癌症的突变体。
但一个顽固的问题仍然存在：在众多新的旨在聚焦所谓的癌症驱动因子的新战术中，哪一种方法能产生最准确的结果？
为了帮助解决这个难题，约翰霍普金斯的计算科学家和癌症专家团队设计了自己的生物信息学软件，以评估当前的战术如何确定促进癌症的突变，并区分癌细胞的恶性突变与良性突变。
该团队的论文近日刊发在《美国科学学院院刊》上，题为“Evaluating the evaluation of cancer driver genes，” 开发者们说，重要的是评估这些遗传研究方法如何起效，因为它们在开发癌症治疗方法上存在着潜在的价值。
“鉴别导致癌症的基因突变通常是极具挑战性的，但对于指导研究的有效方向是至关重要的。“ 文章的共同作者，约翰·霍普金斯·金梅尔癌症中心的路德维希中心成员Bert Vogelstein说，“本文建立了新的方法来判断用于鉴定真正致癌基因的技术是否有效，在未来将大大促进这一领域的进步。”
这篇文章的第一作者是计算医学研究所和生物医学工程系的博士生Collin J. Tokheim， 他被他的博士导师Rachel Karchin指导工作。 Karchin是金梅尔癌症中心的成员，并且是该期刊文章的资深作者。
Tokheim说，团队面临的挑战之一是缺乏一个广泛接受的共识，什么是合格的癌症驱动基因。 “人们有他们认为是癌症驱动基因的列表，但没有官方参考指南，没有金标准。”
然而，Tokheim和他的同事们能够开发基于机器学习的驱动程序基因预测方法和一个评估和比较其他预测方法的框架。 对于该研究，将该评估工具应用于八种现有的癌症驱动基因预测方法。
结果不完全令人放心。 Tokheim说，“我们的结论是，这些方法仍需要改进，我们正在公开分享我们的方法，它应该帮助别人改进其系统，以识别癌症驱动基因。“
原始出处：
Collin J. Tokheim et al, Evaluating the evaluation of cancer driver genes. Proceedings of the National Academy of Sciences .November 2016.
小提示：本篇资讯需要登录阅读，点击跳转登录
版权声明：
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料，版权均属于梅斯医学所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章，或“梅斯号”自媒体发布的文章，仅系出于传递更多信息之目的，本站仅负责审核内容合规，其内容不代表本站立场，本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
在此留言
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料，版权均属于梅斯医学所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章，或“梅斯号”自媒体发布的文章，仅系出于传递更多信息之目的，本站仅负责审核内容合规，其内容不代表本站立场，本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
在此留言
#PNAS#
0
#致癌#
25