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アルゴリズムは癌の隠れた遺伝的損益を明らかに

診断と治療を改善するには、がんのさまざまな形態に関与する特定の変異を理解することが重要です。

しかし、DNAシーケンステクノロジーの制限により、染色体の一部の喪失や重複などといった、癌に関連するいくつかの主要な変異を検出することが困難になっています。

現在、プリンストン大学のコンピュータサイエンティストによって開発された方法により、研究者は、癌性組織のこれらの変異をより正確に特定できるようになり、以前よりも腫瘍の成長と広がりをより明確に把握できるようになっています。

 

染色体の喪失または重複は、卵巣腫瘍、膵臓腫瘍、乳房腫瘍、前立腺腫瘍などのほとんどの固形腫瘍で発生することが知られています。

細胞が成長して分裂するにつれて、DNAのコピーと分離のプロセスのずれは、染色体上の個々の遺伝子の削除または重複、あるいは細胞の全ゲノムの重複(23対のヒト染色体すべて)にもつながります。

これらの変化は、癌を促進する遺伝子を活性化したり、癌の成長を抑制する遺伝子を不活性化したりします。

「それらはそれ自体が癌を駆動するのに重要なものであり、それらは癌における他の種類の変異と相互作用します。」

とプリンストン大学の元ポスドク研究員であるモーネ・ザッカリア氏と共同で研究を執筆したコンピューターサイエンスの教授である、ベン・ラファエル氏は述べました。

 

医学は突然変異を癌の発生の重要な部分として認識してきましたが、染色体のこれらの損失または重複を特定することは現在の技術では困難です。

これは、DNAシーケンステクノロジーでは染色体全体を端から端まで読み取ることができないためです。

代わりに、このテクノロジーにより、研究者は染色体の断片を配列決定し、そこから鎖全体の画像を組み立てることができます。

この方法の弱点は、DNA鎖のギャップや重複領域を簡単に特定できないことです。

 

この問題に対処するために、ラファエル氏とザッカリア氏は、科学者がDNA単片の膨大なコレクションを検索し、欠けている部分や重複があるかどうかを明らかにできる新しい数学ツールを作成しました。

この『 HATCHet』および『CHISEL』と呼ばれるアルゴリズムについては、9月2日に発行された『Nature Communications』誌および『Nature Biotechnology』誌に別々に詳しく説明されています。

「シーケンシングするすべての細胞は同じ進化過程に由来するため、この共有情報を活用する方法でシーケンスを組み合わせることができます。」

とザッカリア氏は述べました。

「現実には、個々の細胞についてDNAをシーケンスする技術には限界があるため、アルゴリズムは研究者がこれらの限界を克服するのに役立ちます。」

とラファエル氏は述べました。

「理想的には、シーケンス技術とアルゴリズムの両方が連携することで改善し続けることです。」

ラファエル氏の研究グループは、『HATCHet』および『CHISEL』のアルゴリズムをさまざまなタイプの患者サンプルや実験モデルのシーケンスへの適用を開始している癌研究者と複数のコラボレーションを行っています。

 

 

【以下のリンクより引用】

 

Algorithms uncover cancers' hidden genetic losses and gains

Medical Xpress