Lineage-Based Subclonal Reconstruction of Cancer Samples
Dokumentinformationen
| Autor | Linda Katharina Sundermann |
| instructor | Prof. Dr. Jens Stoye |
| Schule | Bielefeld University |
| Fachrichtung | Technology |
| Dokumenttyp | thesis |
| Veröffentlichungsjahr | 2019 |
| Ort | Bielefeld |
| Sprache | English |
| Seitenanzahl | 186 |
| Format | |
| Größe | 2.57 MB |
- Cancer Research
- Subclonal Reconstruction
- Lineage-Based Methods
Zusammenfassung
I. Einleitung
Die Lineage-basierte subklonare Rekonstruktion von Krebsproben ist ein entscheidender Fortschritt in der Krebsforschung. Krebs entsteht durch die Anhäufung von Mutationen, die zu genetisch heterogenen Zellpopulationen führen. Die Untersuchung dieser Mutationen ist notwendig, um die Verwandtschaftsbeziehungen zwischen verschiedenen Zellpopulationen zu verstehen. Die subklonare Rekonstruktion ermöglicht es, die Häufigkeit von Mutationen innerhalb von Zellpopulationen zu analysieren und zu bestimmen, welche Mutationen in welcher Population zusammen auftreten. Diese Erkenntnisse sind entscheidend für die Entwicklung gezielter Therapien und die Verbesserung der Patientenversorgung.
1.1 Bedeutung der subklonaren Rekonstruktion
Die subklonare Rekonstruktion liefert wertvolle Informationen über die genetische Heterogenität von Tumoren. Sie zeigt auf, wie Mutationen in verschiedenen Zelllinien verteilt sind und welche Zellanteile zu bestimmten Lineages gehören. Diese Informationen sind entscheidend für die Entwicklung von Therapien, die auf spezifische Mutationen abzielen. Die Verwendung von einfachen somatischen Mutationen (SSMs) und Kopienanzahlabweichungen (CNAs) in der Analyse ermöglicht eine differenzierte Betrachtung der Tumorbiologie.
II. Methodik
In dieser Arbeit wird eine neuartige Lineage-basierte Methode zur subklonaren Rekonstruktion vorgestellt. Diese Methode kombiniert SSMs und CNAs, um eine umfassende Analyse der Tumorproben zu ermöglichen. Durch die Modellierung von CNAs als relative Kopienanzahl wird es möglich, diese Mutationen den entsprechenden Lineages zuzuordnen. Ein zentrales Merkmal dieser Methode ist die Inferenz von vorhandenen oder fehlenden Beziehungen zwischen Lineages, die nur dann berücksichtigt werden, wenn sie in den Eingabedaten beobachtet werden können. Diese Vorgehensweise ermöglicht die Kombination mehrerer mehrdeutiger subklonaren Rekonstruktionen zu einer einzigen, klaren Rekonstruktion.
2.1 Datenanalyse und Softwareimplementierung
Die entwickelte Software, genannt Onctopus, evaluiert die subklonaren Rekonstruktionen auf simulierten Daten. Die Analyse umfasst die Laufzeit, den Speicherplatzverbrauch und die Performanz der Methode. Onctopus zeigt sich als überlegen im Vergleich zu bestehenden Methoden wie PhyloWGS und Canopy. Die Implementierung dieser Software stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Analyse von Tumordaten dar und bietet eine robuste Plattform für zukünftige Forschungsarbeiten.
III. Ergebnisse und Diskussion
Die Ergebnisse der Analyse zeigen, dass die Lineage-basierte subklonare Rekonstruktion eine präzisere Darstellung der Tumorheterogenität ermöglicht. Onctopus übertrifft andere Methoden in der Fähigkeit, die Anzahl der Lineages und deren Beziehungen zu inferieren. Diese Erkenntnisse sind nicht nur für die Grundlagenforschung von Bedeutung, sondern haben auch praktische Anwendungen in der klinischen Onkologie. Die Möglichkeit, spezifische Mutationen zu identifizieren, die mit bestimmten Krebsarten assoziiert sind, kann die Entwicklung gezielter Therapien vorantreiben.
3.1 Klinische Relevanz
Die Anwendung der Lineage-basierten subklonaren Rekonstruktion in der klinischen Praxis könnte die personalisierte Medizin revolutionieren. Durch die Identifizierung von Mutationen, die für das Tumorwachstum entscheidend sind, können gezielte Therapien entwickelt werden, die die Überlebenschancen der Patienten erhöhen. Die Ergebnisse dieser Arbeit bieten eine solide Grundlage für zukünftige Studien, die sich mit der genetischen Analyse von Tumoren befassen.
Dokumentreferenz
- PhyloWGS (Nicht angegeben)
- Canopy (Nicht angegeben)
- Deshwar et al. (Nicht angegeben)