在皇冠hga025大学洛杉矶分校领导的一项新研究中, 研究人员揭示了癌症进化背后的复杂过程，并定义了最佳算法 分析肿瘤的基因组成.
研究结果发表在《皇冠hga020电脑版》杂志上的一篇文章详细介绍了这一发现 在线资源 这有助于科学家选择分析肿瘤的最佳算法 进化，提高诊断准确性和治疗计划.
了解肿瘤的进化对治疗癌症至关重要. 具有更多遗传多样性的肿瘤往往更难治疗，更有可能抵抗治疗. 特定突变发生的时间也会影响治疗的效果.
为了更好地测量进化过程, 科学家使用亚克隆重建算法来分析来自肿瘤的DNA测序数据, 从而更好地理解 癌症是如何开始、生长和对治疗的反应的 提供了 对诊断和治疗策略有价值的见解.
这个方法, 这涉及到复杂的数学和计算机算法, 已经成为更好地理解和跟踪癌症进化过程的重要工具了吗. 然而, 为了这项任务，已经开发了几十种算法, 直到现在, 目前还不清楚哪些是最准确的，以及它们何时能发挥作用. 这种不确定性已经成为更广泛临床应用的障碍.
亚克隆重建结果可能因算法而异,阿德里亚娜·萨尔塞多说, 人类遗传学的计算生物学家 皇冠hga025大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院 也是这项研究的第一作者之一. “我们希望能够更好地了解实验和算法选择如何针对手头的特定任务进行优化，这可以帮助正在开发这些算法的科学家, 还有一些人只是把这些算法应用到他们自己的研究中，这样他们就可以根据自己的目的选择最好的算法，然后反过来又可以以更明智的方式解释结果.”
看看哪种算法对不同的任务最准确, 萨尔塞多和其他皇冠hga025大学洛杉矶分校的调查人员组成了一个全球联盟. 该小组发起了一项为期7年的努力，名为ICGC-TCGA DREAM体细胞突变召唤-肿瘤异质性和进化挑战. 世界各地的研究小组使用云计算对肿瘤进化的七个不同方面进行基准测试, 有12个,061个总分析.
分析这些数据, Salcedo发现只有少数肿瘤特征会显著影响重建算法的准确性. 而一些实验因素，如测序数据的质量和肿瘤纯度发挥了作用, 在确定准确率时，算法的选择比肿瘤本身的特征更重要.
他们还发现，没有一种算法在所有任务上都表现最好，组合多种算法的标准方法并没有显著提高准确率.
“我们很惊讶算法本身如此重要，” 说 保罗·加利美国国立卫生研究院泌尿学和人类遗传学教授 皇冠hga025大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院癌症数据科学主任 皇冠hga025大学洛杉矶分校健康约翰逊综合癌症中心 也是这项研究的资深作者之一. “这为研究人员如何翻译研究提供了直接的实际见解, 临床试验和最终完全预测癌症演变的复杂性.”
由于不同的算法最适合不同的亚克隆重建子任务, 团队提供了 在线工具 帮助用户为他们的数据集和感兴趣的问题选择最合适的一个.
该团队目前正在努力找出现有技术可以改进的地方，以更好地代表癌细胞的持续变化，并制作更好的癌症进化模拟器. 还需要指导在哪些方面需要新的人工智能来提高测量癌症进化的能力.
“通过创新的计算方法揭示肿瘤动力学的复杂性, 我们可以预测癌症的发展方向,布特罗斯说. “通过知道它会去哪里, 我们可以设计出阻止癌症变得致命的治疗方法."
布特罗斯还担任皇冠hga025大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院负责研究的临时副院长, 他是皇冠hga025大学洛杉矶分校精确健康研究所癌症信息学副主任，也是Eli and Edythe Broad再生医学和干细胞研究中心的成员. 该研究的另一位资深作者是MD安德森癌症中心的Peter Van Loo. 该研究的另一位共同第一作者是弗朗西斯·克里克研究所的马克西姆·塔拉比奇.
这项研究得到了加拿大前列腺癌协会的部分支持, 胡子月基金会和美国国立卫生研究院.
