研究人员开发新的方法来识别癌症突变签名

约翰霍普金斯Kimmel癌症中心研究人员使用机器学习技术来检测突变在癌症患者签名。他们的算法优于目前的标准分析和揭示新突变的签名与肥胖有关,这是预防癌症专家认为是导致癌症成为最重要的生活方式因素在美国和大多数西方国家。该研究结果发表在1月25日发行的《华尔街日报》eLife。

“突变签名很重要在当前癌症研究,因为他们让你看到潜在因素留下的迹象,如老化、吸烟、使用酒精、紫外线照射和BRCA遗传突变导致癌症的发展,”研究负责人说,克里斯蒂安·Tomasetti博士肿瘤学副教授约翰霍普金斯Kimmel癌症中心,与生物统计学联合任命约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院的。

人工智能的新技术使用一个应用程序调用机器学习,通过一个计算机算法访问和分析数据,发现他们所谓的SuperSigs,这些突变特征揭示的遗传影响癌症的潜在因素。他们的算法划分为“监督”,因为它是一个分析算法的训练期间,包括已知的风险敞口为癌症的遗传分析。使用最广泛的突变特征用于评估基因组数据被归类为“非监督”,因为他们不考虑已知的风险敞口。相反,它指出模式然后回到关联风险。新方法还允许监督和非监督方法,控制或阻止已知接触致癌物的影响,探索可能的潜在的未知因素的影响。

研究人员发现,新的监管技术优于非监督方法的预测精度。监督方法有一个中值曲线下的面积(AUC)老化0.73和0.90的其他因素,而非监督方法的AUC值为0.57的0.77衰老和其他因素。

“0.5或以下的AUC意味着该方法并不比纯粹的机会。最高的价值可以是1,”第一作者说Bahman艾弗里,博士,约翰霍普金斯大学的讲师Kimmel癌症直到几个月前出版。

他们还透露,他们认为什么是第一个突变签名与癌症相关的肥胖患者,提供证据,突变机制与肥胖和癌症的起源有关。

“肥胖可以说是最重要的生活方式因素导致癌症,但其致癌机制不明,“Tomasetti说。”作为癌症的肥胖患者通常不会出现突变的数量增加,它被认为肥胖会增加患癌症的风险的机制并不是通过突变。我们的结果显示,至少在某种程度上,突变。”

他们的方法还显示,一个病因,或潜在的因素并不总是产生同样的突变影响所有的组织,这一发现与假设相反的无监督方法。

“老龄化产量不同突变的签名在不同的组织,所以吸烟和其他环境因素,”博士生co-first作家阿尔伯特·郭说,约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院的。“另外,在肺、签名对衰老和签名吸烟是非常不同的,但在其他组织,吸烟是相对的签名类似于衰老的签名,表明炎症为主要机制。”

此外,这项研究提供验证的关键作用随机mutations-normal错误发生在细胞的DNA复制过程中癌症的发展。

“每次细胞分裂,它复制DNA。复制和修复机械复制数十亿存在因人而异分子构成我们DNA-mistakes。据估计有三到六间DNA突变发生细胞每分裂一次,“Tomasetti解释道。”突变,导致癌症的主要原因似乎是这些内生过程无关的遗传基因缺陷或有害的接触。”

通过该算法,Tomasetti和团队决定,69%的突变中发现癌症患者在所有肿瘤类型可以归因于随机发生突变,指出需要更大的努力和资源集中在早期发现,他说。

“如果我们不能避免癌症的发生,然后下一个最好的事情是在为时过晚之前找到它。如果我们可以找到一个癌症在早期阶段,那么通常情况下,你可以拯救病人的生命,”他说。

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