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Researchers apply computing power to track the spread of cancer

普林斯顿大学的研究人员开发了一种新的计算方法,可以提高追踪癌细胞从身体的一个部位扩散到另一个部位的能力。

这种细胞的迁移可能导致转移性疾病,导致约90%的癌症患者死于实体肿瘤——大量细胞生长在乳腺、前列腺或结肠等器官中。了解转移的驱动因素可能会导致旨在阻止癌症在体内扩散的新疗法。

“这些细胞中是否有特定的变化或突变使它们能够迁移?”普林斯顿大学计算机科学教授、这项新研究的资深作者本·拉斐尔(Ben Raphael)问道。“这一直是最大的谜团之一。”

在《自然遗传学》五月号上发表的一项研究中,拉斐尔和他的同事们提出了一种算法,可以通过整合DNA序列数据和细胞在体内的位置信息来追踪癌症的转移。他们称之为MACHINA,意思是“转移和克隆历史综合分析”。

“我们的算法使研究人员能够从目前获得的DNA序列数据推断过去的转移过程,”拉斐尔说。

这项技术比以往仅依靠DNA序列的方法进行的研究更清楚地描绘了癌症的迁移历史。其中一些研究推断了复杂的迁移模式,这些模式并没有反映当前癌症生物学的知识。

“我们现在得到的数据集非常复杂,但复杂的数据集并不总是需要复杂的解释,”拉斐尔说。

通过同时追踪细胞的突变和运动,MACHINA发现,一些病人的转移性疾病可能是由于细胞迁移比以前认为的要少。例如,在一名乳腺癌患者中,先前发表的一项分析表明,转移性疾病是由14个独立的迁移事件引起的,而MACHINA则认为,肺部的单个继发性肿瘤仅通过5个细胞迁移播下了剩余转移的种子。除了乳腺癌数据集,Raphael和他的团队还应用他们的算法分析了黑色素瘤、卵巢癌和前列腺癌患者的转移模式。

几个额外的功能有助于提高MACHINA的准确性。该算法包括一个基因不同细胞的共聚合模型,该模型基于实验证据,证明肿瘤细胞可以成群结队地迁移到身体的新部位。这也解释了DNA数据的不确定性,这些数据来自于基因不同的肿瘤细胞和健康细胞的测序混合物。

伦敦癌症研究所(Institute of Cancer Research)进化与癌症研究员安德里亚·索托里娃(Andrea Sottoriva)表示,这种方法克服了许多挑战,从肿瘤DNA测序“难以分析、嘈杂”的数据中得出有意义的结论。他说:“我预计这种新方法将在基因组学领域得到广泛应用,并将为癌症进化中最致命的阶段提供新的线索。”

MACHINA的开发为更广泛地研究大规模癌症患者的转移模式铺平了道路,这可能揭示导致不同类型癌症扩散的关键突变。

拉斐尔还计划通过整合肿瘤DNA和血液循环肿瘤细胞的数据,以及表观遗传变化(DNA的可逆化学修饰),使这种方法更加强大。

“一个更好的算法就像一个更好的显微镜,”拉斐尔说。“当你用放大镜观察大自然时,你可能会忽略一些重要的细节。如果你用显微镜看,你能看到更多。”

其他的研究作者是Mohammed El-Kebir,他曾是拉斐尔团队的博士后研究员,现在是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的助理教授;以及博士生格里特·萨塔斯。这项工作得到了美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)和美国国家科学基金会(National Science Foundation)的支持。