專家正從癌癥研究丟棄的數據中發掘潛在策略

近年來，癌癥研究取得了顯著進步，這主要歸功于下一代測序（NGS）技術。因此，產生了大量的基因組和轉錄組數據。在大多數情況下，研究目標所需的數據被使用，不需要的讀取被丟棄。然而，這些消除的數據包含相關信息。為了驗證這一假設，研究人員從公共數據集獲取了基因組和轉錄組數據。

在《腫瘤學》雜志上發表的一項新的研究視角中，北里奧格蘭德州聯邦大學Metrópole Digital研究所和巴黎聯邦大學Núcleo de Pesquias em Oncologia和Ciências Biológicas研究所的研究人員使用了宏基因組工具來探索基因組癌癥數據；使用額外的注釋來探索miRNA實驗中差異表達的ncRNA，還研究了RNA-seq實驗中鄰近腫瘤樣本中的變體。

研究人員表示：“在這里，我們展示了從高通量癌癥調查中獲得的非目標信息中獲益的潛在策略。”在所有分析中，都獲得了新的數據：從DNA序列數據中，微生物組分類具有類似的專用宏基因組研究性能；從miRNA seq數據中，發現了其他差異表達的sncRNA；在腫瘤和鄰近腫瘤組織數據中，發現了體細胞變異。

這些發現表明，來自NGS實驗的未探索數據可以幫助闡明致癌作用，并發現具有臨床應用的推定生物標志物。實驗設計應考慮進一步的研究，提供優化數據的機會，節省時間和資源，同時允許從同一樣本和實驗運行中獲得多個基因組視角。

研究人員總結道：“總之，我們的結果加強了這樣一個假設，即可以從NGS中提取大量額外的和潛在有用的信息。此外，對每一個可用信息的綜合調查應該為每個實驗的分子場景提供更廣泛、更穩健的解釋。”