Nuevo método computacional detecta vías interrumpidas en el cáncer
a. Dado un conjunto de puntajes genéticos (generalmente valores p) de un análisis a nivel de genes que mide la importancia estadística de genes individuales, se realiza un análisis bayesiano empírico para estimar la probabilidad de siendo cada gen un gen no canceroso (es decir, el FDR local). b, Los genes semilla se identifican comparando los FDR locales obtenidos con un límite superior de FDR dado. Para una semilla dada, se realiza una caminata aleatoria para explorar el área local de la semilla en una red biológica (por ejemplo, una red de interacción proteína-proteína (PPI)) y se extrae un gráfico local alcanzando los nodos con las K puntuaciones de PageRank más altas. . c, Para cada gráfico local, se resuelve un problema de búsqueda de subgráficos con restricciones presupuestarias para identificar una subred que minimice una puntuación de conductancia y tenga un FDR no mayor que el límite de FDR. d, las subredes identificadas se anotan a través de un análisis de enriquecimiento de términos de ontología genética y Cytoscape62 las muestra. DOI: 10.1038/s43588-020-00009-4
El cáncer es una enfermedad notoriamente compleja, en parte porque puede ser causado por mutaciones entre cientos o incluso miles de genes. Además, la mayoría de los cánceres muestran una extraordinaria cantidad de variación entre las mutaciones genéticas, incluso entre pacientes con los mismos tipos de cáncer.
Por consiguiente, los investigadores del cáncer han optado por estudiar las interacciones entre grupos de genes en ciertas vías biológicas que están interrumpidas.
Cuando los genes en ciertas vías mutan o se interrumpen con frecuencia, esa vía puede desempeñar un papel fundamental en la iniciación o el desarrollo del cáncer. Pero desentrañar los mecanismos moleculares que subyacen a esas interrupciones es extremadamente complejo.
Ahora, investigadores de la Universidad de Buffalo han desarrollado un nuevo método estadísticamente más poderoso llamado FDRnet que puede detectar de manera más efectiva vías funcionales clave en el cáncer usando datos genómicos generados por tecnología de secuenciación de próxima generación.
Publicado en Nature Computational Science el 14 de enero, el nuevo método tiene el potencial de brindar a los biólogos datos más precisos con los que concentrarse en objetivos terapéuticos.
«Usando el nuevo método, podemos encontrar vías biológicas en las que los genes están significativamente mutados o alterados», explicó Yijun Sun, Ph.D., profesor asociado de bioinformática en el Departamento de Microbiología e Inmunología de la Facultad de Medicina y Ciencias Biomédicas de la UB y el autor correspondiente. «Aborda algunos desafíos clave en el análisis de vías moleculares en estudios de cáncer. Una vez que los biólogos de tumores obtienen esta información, pueden usarla para verificar nuestros hallazgos y, a partir de ahí, desarrollar nuevos tratamientos contra el cáncer», dijo.
«Al superar las limitaciones de los enfoques existentes, FDRnet puede facilitar la detección de vías funcionales clave en el cáncer y otras enfermedades genéticas», dijo Sun.
Cuando Sun y sus coautores probaron FDRnet en datos de simulación y en datos de cáncer de mama y linfoma de células B, encontraron que FDRnet pudo detectar qué subredes o vías están significativamente perturbadas en estos cánceres, lo que podría llevar a los biólogos tumorales a identificar nuevos objetivos terapéuticos.
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Un nuevo algoritmo de predicción identifica genes impulsores de cáncer no detectados previamente Más información: Le Yang et al. Un método eficiente y efectivo para identificar subredes significativamente perturbadas en el cáncer, Nature Computational Science (2021). DOI: 10.1038/s43588-020-00009-4 Información de la revista: Nature Computational Science
Proporcionado por la Universidad de Buffalo Cita: Nuevo método computacional detecta vías interrumpidas en el cáncer (2021, 15 de enero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-01-method-disrupted-pathways-cancer.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.