利用算法分析腫瘤的基因構成，可測量其癌癥演變

在加州大學洛杉磯分校領導的一項新研究中，研究人員揭示了癌癥演變背后的復雜過程，并定義了分析腫瘤遺傳組成的最佳算法。發表在《自然生物技術》上的研究結果詳細介紹了新的在線資源，這些資源有助于科學家選擇分析腫瘤演變的最佳算法，提高診斷準確性和治療計劃。

了解腫瘤的演變對治療癌癥至關重要。具有更多遺傳多樣性的腫瘤往往更難治療，也更有可能抵抗治療。特定突變的時機也會影響治療效果。為了更好地測量進化過程，科學家們使用亞克隆重建算法來分析腫瘤的DNA測序數據，這有助于更好地了解癌癥的開始、生長和對治療的反應，并為診斷和治療策略提供有價值的見解。

這種方法涉及復雜的數學和計算機算法，已成為更好地了解和跟蹤癌癥演變過程的重要工具。然而，已經為這項任務開發了數十種算法，直到現在，還不清楚哪些算法是最準確的，以及它們何時工作良好。這種不確定性已經成為更廣泛臨床采用的障礙。

加州大學洛杉磯分校戴維·格芬醫學院人類遺傳學計算生物學家、該研究的第一作者之一阿德里亞娜·薩爾塞多說:“不同算法的亞克隆重建結果可能會有很大差異。”