В предлагаемом вниманию исследовании предложена программная платформа для идентификации высоконадежных и легко обнаруживаемых биомаркеров, способных секретироваться в кровь, мочу и слюну, путем интеграции данных транскриптомики и протеомики на уровне системной биологии.
Во-первых, было обработано большое количество данных транскриптома для выявления потенциальных биомаркеров колоректального рака. Во-вторых, построены три классифицированные модели для прогнозирования биомаркеров колоректального рака, способных выделяться в кровь, мочу и слюну, которые являются эффективными маркёрами в диагностике заболеваний при проведении клинического скрининга.
Затем биологические функции и молекулярные механизмы потенциальных биомаркеров колоректального рака были описаны с использованием анализа литературы и большого количества источников о биологических аспектах выявленных биомаркёров.
Кроме того, классификационная способность различных комбинаций биомаркеров-кандидатов была проверена различными моделями машинного обучения. Дополнительно анализировались целевые препараты на основе прогнозируемых биомаркеров с целью их возможного применения для оказания помощи при клиническом, нехирургическом лечении колоректального рака.
Предложенная в работе вычислительная модель не только позволила выявить эффективные кандидатные биомаркеры ESM1, CTHRC1, AZGP1 для диагностики колоректального рака, способные секретироваться в кровь, мочу и слюну, но и помогла понять молекулярный механизм развития колоректального рака.
Использованная в исследовании программная платформа связала между собой транскриптом и протеомику, и может быть применена для исследования биомаркеров других типов опухолей.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31542707/
Ding D, Han S, Zhang H, He Y, Li Y. Predictive biomarkers of colorectal cancer. Comput Biol Chem. 2019 Dec;83:107106. doi: 10.1016/j.compbiolchem.2019.107106. Epub 2019 Sep 3. PMID: 31542707.
Комментарии (0)
Зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий