Nya studier av genuttryck i cancertumörer har visat att cancer som uppvisar oskiljaktiga symptom i kliniken kan representera betydligt olika enheter på molekylär nivå. Förmågan att skilja mellan dessa olika cancerformer gör det möjligt att göra mer exakta prognoser och mer välriktade terapier. Att dra full nytta av denna kunskap kräver dock att man karakteriserar vanliga cancersubtyper och de specifika molekylära abnormiteter som producerar dem. Beräkningsmetoder för detta problem hittills har hindrats av det faktum att tumörer är mycket heterogena massor som normalt innehåller celler i flera stadier av progression från friska till aggressivt maligna. Vi presenterar en beräkningsmetod för att dra nytta av tumör heterogenitet när karakterisera tumör progressionsvägar genom att härleda dessa vägar från singelcellsanalyser. Vårt tillvägagångssätt använder fylogenetiska algoritmer för att härleda sannolika evolutionära sekvenser som producerar cellpopulationer i enstaka tumörer, som i sin tur används för att skapa en profil av allmänt använda vägar över patientpopulationen. Detta tillvägagångssätt kombineras med förväntan maximering för att infer okända parametrar som används i fylogenikonstruktionen. Vi demonstrerar tillvägagångssättet på en uppsättning fluorescerande in situ hybridization (FISH) data som mäter cell-för-cell gen och kromosom kopia nummer i ett stort prov av bröstcancer. Resultaten validerar de föreslagna beräkningsmetoderna genom att visa överensstämmelse med flera tidigare rön om dessa cancerformer. De ger också nya insikter i mekanismerna för tumörprogression hos dessa patienter.
På singelcellsnivå, Pennington et al. REF anställd fluorescerande in situ hybridization (FISH) data för fylogenetisk inferens.
EXPECTATION-MAXIMIZATION METHOD FOR RECONSTRUCTING TUMOR PHYLOGENIES FROM SINGLE-CELL DATA
{'venue': 'Computational systems bioinformatics. Computational Systems Bioinformatics Conference', 'journal': 'Computational systems bioinformatics. Computational Systems Bioinformatics Conference', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}