Ученые из Европы разработали новый расчетный метод, позволяющий проводить анализ многочисленных типов молекулярных данных пациентов для того чтобы определять молекулярные подписи пациентов. Данный метод может помочь лучше понять причины развития злокачественных новообразований, повысить качество диагностики и указать новые направления в персонализированной медицине.

Разработанный метод объединяет данные генома, эпигенома, транскриптома, метаболома и другие молекулярные данные, что дает возможность определить биомаркеры, с помощью которых ученые могут лучше понять заболевание пациента и оценить какой метод лечения будет наиболее эффективен.

Исследователи протестировали новый метод, используя данные 200 пациентов с лейкемией. Ученым удалось определить ряд факторов, которые подчеркивают молекулярную вариабельность между пациентами. Полученная информация может помочь исследователям понять, как злокачественные новообразования развиваются на индивидуальном уровне. Использование нового метода позволяет создать молекулярный профиль опухоли для того чтобы классифицировать пациентов на группы, для которых эффективны различные методы лечения.

В настоящее время ученые работают над усовершенствованием данного метода с тем, чтобы его можно было использовать для анализа большего количества данных.

Опубликовано: ScienceDaily, Towards personalised medicine: One type of data is not enough

Источник: https://www.univadis.ru