طور الباحثون طريقة حسابية جديدة تزيد من القدرة على تتبع انتشار الخلايا السرطانية من جزء من الجسم إلى جزء آخر، حيث أن هجرة الخلايا يمكن أن تؤدي إلى حدوث مرض انتقائي، وهو المرض الذي يسبب حوالي 90 في المائة من الوفيات الناجمة عن السرطان من الأورام الصلبة – وهي كتل من الخلايا التي تنمو في الأعضاء مثل الثدي والبروستاتا أو القولون، وقد يؤدي فهم العوامل المتسببة في حدوث ورم خبيث، إلى ظهور علاجات جديدة تهدف إلى إعاقة عملية انتشار السرطان في الجسم .
تقنية حاسوبية جديدة تستطيع تتبع انتشار خلايا السرطان في الجسم
طور باحثون من جامعة برينستون طريقة حسابية جديدة، تزيد من القدرة على تتبع انتشار الخلايا السرطانية من جزء من الجسم إلى جزء آخر، وال بن رافائيل أستاذ علوم الكمبيوتر في جامعة برينستون وكبير مؤلفي البحث الجديد : ” كان واحدا من أكبر الألغاز التي واجهتنا هي : هل هناك تغييرات محددة أو طفرات تحدث داخل هذه الخلايا تسمح لهم بالهجرة ؟ “، وقد قدم رافائيل وزملاؤه في دراسة نشرت في عدد مايو من مجلة Nature Genetics، خوارزمية يمكنها تتبع الورم الخبيث والسرطانات، عن طريق دمج بيانات تسلسل الحمض النووي مع معلومات حول مكان وجود الخلايا في الجسم، وهذه التقنية أطلقوا عليها MACHINA، وهي تعتمد على ” التحليل التكاملي للانتقال التاريخ النقيلي ” .
وقال رافائيل : ” تمكننا هذه الخوارزمية الجديدة من استنتاج ما حدث في الماضي حول الإصابة بورم خبيث، من خلال بيانات تسلسل الحمض النووي التي تم الحصول عليها في الوقت الحالي “، وينتج عن هذه التقنية صورة أوضح لتاريخ هجرة الخلايا السرطانية، مقارنة بالدراسات السابقة التي اعتمدت على الطرق المعتمدة على تسلسلات الـ DNA وحده، واستنتجت بعض هذه الدراسات أنماط الهجرة المعقدة التي لا تعكس المعرفة الحالية لبيولوجيا السرطان، وقال رافائيل : ” إن مجموعات البيانات التي نحصل عليها هذه الأيام معقدة للغاية، لكن مجموعات البيانات المعقدة لا تتطلب دائما تفسيرات معقدة ” .
ما قام به الباحثون
من خلال تتبع طفرات وحركات الخلايا، وجدت تقنية MACHINA أن الأمراض المنتشرة في بعض المرضى، يمكن أن تنجم عن عدد أقل من الهجرات الخلوية مما كان يعتقد سابقا، على سبيل المثال، في أحد مرضى سرطان الثدي، اقترح أحد التحليلات المنشورة سابقا أن المرض النقيلي نتج عن 14 حدثا هجريا منفصلا، بينما اقترحت تقنية MACHINA أن ورما ثانويا واحدا في الرئة قام بنشر النقائل المتبقية من خلال خمس هجرات خلوية فقط، وبالإضافة إلى مجموعة بيانات سرطان الثدي، قام رافائيل وفريقه بتطبيق خوارزمية تحليل أنماط الانبثاث من مرضى سرطان الجلد وسرطان المبيض وسرطان البروستاتا .
دقة تقنية MACHINA
ساعدت العديد من الميزات الإضافية على تحسين دقة MACHINA، حيث تتضمن الخوارزمية نموذجا لهجرة الخلايا المختلفة جينيا، استنادا إلى أدلة تجريبية على أن الخلايا الورمية يمكنها الانتقال في مجموعات إلى مواقع جديدة من الجسم، ويتغلب هذا النهج على عدد من التحديات لاستخلاص استنتاجات ذات مغزى من البيانات ” صعبة التحليل “، الناتجة عن تسلسل DNA الورم، قال أندريا سوتوريفا زميل التطور والسرطان في معهد أبحاث السرطان في لندن : ” أتوقع أن تكون هذه الطريقة الجديدة منتشرة على نطاق واسع للمجتمع الجينومي، وسوف تلقي ضوءا جديدا على أكثر مراحل تطور السرطان فتكا ” .
الخطط المستقبلية للعلماء
يمهد تطور MACHINA الطريق لفحص أوسع لنماذج الانبثاث في مجموعات كبيرة من مرضى السرطان، والتي يمكن أن تكشف عن الطفرات الرئيسية التي تتسبب في انتشار أنواع مختلفة من السرطان، ويخطط رافاييل أيضا لجعل هذه الطريقة أكثر قوة من خلال دمج البيانات من DNA الورم وخلايا الورم التي تدور في مجرى الدم، بالإضافة إلى التغيرات الجينية ” وهي التعديلات الكيميائية العكسية للحمض النووي ” .
يقول رافائيل : ” خوارزمية أفضل هي أمر مشابه للحصول على مجهر أفضل، فعندما يتم النظر إلى الطبيعة باستخدام عدسة مكبرة، فقد تفوت تفاصيل مهمة، أما إذا تم النظر إليها باستخدام مجهر فسيصبح المرء بإمكانه رؤية المزيد ” .
تقنية حاسوبية جديدة تستطيع تتبع انتشار خلايا السرطان في الجسم
طور باحثون من جامعة برينستون طريقة حسابية جديدة، تزيد من القدرة على تتبع انتشار الخلايا السرطانية من جزء من الجسم إلى جزء آخر، وال بن رافائيل أستاذ علوم الكمبيوتر في جامعة برينستون وكبير مؤلفي البحث الجديد : ” كان واحدا من أكبر الألغاز التي واجهتنا هي : هل هناك تغييرات محددة أو طفرات تحدث داخل هذه الخلايا تسمح لهم بالهجرة ؟ “، وقد قدم رافائيل وزملاؤه في دراسة نشرت في عدد مايو من مجلة Nature Genetics، خوارزمية يمكنها تتبع الورم الخبيث والسرطانات، عن طريق دمج بيانات تسلسل الحمض النووي مع معلومات حول مكان وجود الخلايا في الجسم، وهذه التقنية أطلقوا عليها MACHINA، وهي تعتمد على ” التحليل التكاملي للانتقال التاريخ النقيلي ” .
وقال رافائيل : ” تمكننا هذه الخوارزمية الجديدة من استنتاج ما حدث في الماضي حول الإصابة بورم خبيث، من خلال بيانات تسلسل الحمض النووي التي تم الحصول عليها في الوقت الحالي “، وينتج عن هذه التقنية صورة أوضح لتاريخ هجرة الخلايا السرطانية، مقارنة بالدراسات السابقة التي اعتمدت على الطرق المعتمدة على تسلسلات الـ DNA وحده، واستنتجت بعض هذه الدراسات أنماط الهجرة المعقدة التي لا تعكس المعرفة الحالية لبيولوجيا السرطان، وقال رافائيل : ” إن مجموعات البيانات التي نحصل عليها هذه الأيام معقدة للغاية، لكن مجموعات البيانات المعقدة لا تتطلب دائما تفسيرات معقدة ” .
ما قام به الباحثون
من خلال تتبع طفرات وحركات الخلايا، وجدت تقنية MACHINA أن الأمراض المنتشرة في بعض المرضى، يمكن أن تنجم عن عدد أقل من الهجرات الخلوية مما كان يعتقد سابقا، على سبيل المثال، في أحد مرضى سرطان الثدي، اقترح أحد التحليلات المنشورة سابقا أن المرض النقيلي نتج عن 14 حدثا هجريا منفصلا، بينما اقترحت تقنية MACHINA أن ورما ثانويا واحدا في الرئة قام بنشر النقائل المتبقية من خلال خمس هجرات خلوية فقط، وبالإضافة إلى مجموعة بيانات سرطان الثدي، قام رافائيل وفريقه بتطبيق خوارزمية تحليل أنماط الانبثاث من مرضى سرطان الجلد وسرطان المبيض وسرطان البروستاتا .
دقة تقنية MACHINA
ساعدت العديد من الميزات الإضافية على تحسين دقة MACHINA، حيث تتضمن الخوارزمية نموذجا لهجرة الخلايا المختلفة جينيا، استنادا إلى أدلة تجريبية على أن الخلايا الورمية يمكنها الانتقال في مجموعات إلى مواقع جديدة من الجسم، ويتغلب هذا النهج على عدد من التحديات لاستخلاص استنتاجات ذات مغزى من البيانات ” صعبة التحليل “، الناتجة عن تسلسل DNA الورم، قال أندريا سوتوريفا زميل التطور والسرطان في معهد أبحاث السرطان في لندن : ” أتوقع أن تكون هذه الطريقة الجديدة منتشرة على نطاق واسع للمجتمع الجينومي، وسوف تلقي ضوءا جديدا على أكثر مراحل تطور السرطان فتكا ” .
الخطط المستقبلية للعلماء
يمهد تطور MACHINA الطريق لفحص أوسع لنماذج الانبثاث في مجموعات كبيرة من مرضى السرطان، والتي يمكن أن تكشف عن الطفرات الرئيسية التي تتسبب في انتشار أنواع مختلفة من السرطان، ويخطط رافاييل أيضا لجعل هذه الطريقة أكثر قوة من خلال دمج البيانات من DNA الورم وخلايا الورم التي تدور في مجرى الدم، بالإضافة إلى التغيرات الجينية ” وهي التعديلات الكيميائية العكسية للحمض النووي ” .
يقول رافائيل : ” خوارزمية أفضل هي أمر مشابه للحصول على مجهر أفضل، فعندما يتم النظر إلى الطبيعة باستخدام عدسة مكبرة، فقد تفوت تفاصيل مهمة، أما إذا تم النظر إليها باستخدام مجهر فسيصبح المرء بإمكانه رؤية المزيد ” .
