利用算法分析肿瘤的基因构成，可测量其癌症演变
发布日期：2024-07-01在加州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演变背后的复杂过程，并定义了分析肿瘤遗传组成的最佳算法。发表在《自然生物技术》上的研究结果详细介绍了新的在线资源，这些资源有助于科学家选择分析肿瘤演变的最佳算法，提高诊断准确性和治疗计划。
了解肿瘤的演变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，也更有可能抵抗治疗。特定突变的时机也会影响治疗效果。为了更好地测量进化过程，科学家们使用亚克隆重建算法来分析肿瘤的DNA测序数据，这有助于更好地了解癌症的开始、生长和对治疗的反应，并为诊断和治疗策略提供有价值的见解。
这种方法涉及复杂的数学和计算机算法，已成为更好地了解和跟踪癌症演变过程的重要工具。然而，已经为这项任务开发了数十种算法，直到现在，还不清楚哪些算法是最准确的，以及它们何时工作良好。这种不确定性已经成为更广泛临床采用的障碍。
加州大学洛杉矶分校戴维·格芬医学院人类遗传学计算生物学家、该研究的第一作者之一阿德里亚娜·萨尔塞多说:“不同算法的亚克隆重建结果可能会有很大差异。”
