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人工智能破解癌症密码:表观遗传学见解的新时代

加州大学洛杉矶分校的研究人员发现,肿瘤中编码表观遗传因子的某些基因与各种癌症类型的临床结果具有预测相关性。

加州大学洛杉矶分校健康琼森综合癌症中心的研究人员开发了一种基于表观遗传因素的人工智能 (AI) 模型,该模型能够成功预测多种癌症类型的患者结果。

癌症预测中的表观遗传因素

研究人员发现,通过检查肿瘤中表观遗传因素(影响基因开启或关闭的因素)的基因表达模式,他们可以将它们分为不同的组,以比癌症分级等传统措施更好地预测各种癌症类型的患者结果和舞台。

今天(11 月 15 日)在《通讯生物学》杂志上描述的这些发现也为开发旨在调节癌症治疗中表观遗传因素(例如组蛋白乙酰转移酶和 SWI/SNF 染色质重塑剂)的靶向疗法奠定了基础。

了解基因突变之外的癌症

“传统上,癌症主要被视为癌基因或抑癌基因内基因突变的结果,”共同资深作者、分子、细胞和发育生物学教授、加州大学洛杉矶分校健康琼森综合癌症中心成员希拉里·科勒 (Hilary Coller) 说。加州大学洛杉矶分校 Eli 和 Edythe Broad 再生医学和干细胞研究中心。

“然而,先进的下一代测序技术的出现让更多的人意识到染色质的状态以及维持这种状态的表观遗传因子水平对于癌症和癌症进展非常重要。染色质状态的不同方面——例如组蛋白是否被修饰,或者DNA的核酸碱基是否含有额外的甲基——都会影响癌症的结果。了解肿瘤之间的这些差异可以帮助我们更多地了解为什么一些患者对治疗的反应不同以及他们的结果为何不同。”

虽然之前的研究表明,编码表观遗传因子的基因突变会影响个体的癌症易感性,但人们对这些因子的水平如何影响癌症进展知之甚少。科勒指出,这种知识差距对于充分理解表观遗传学如何影响患者的结果至关重要。

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