7 Wege, wie die Krebsforschung von Big Data profitieren kann

Data is ubiquitous in Gesundheitswesen—from hospitals, laboratories and Forschung centres to surveillance systems, data makes up an indiscriminate part of healthcare systems. In fact, there is a myriad of types of data in biosciences research collected through clinical research or generated by genome sequencing or computational drug modelling. Krebsforschung in particular benefits from the applications of big data and analytics. Cancer screening programs initiate rich repertoires of imaging and laboratory data, which require in-depth analysis and repeated testing in order for real value to be derived from it. Repeated testing and Datenanalyse enable clinical researchers to develop better drugs, understand their attributes in vivo und neuartige Medikamente zur Krebsbekämpfung herstellen.

It’s no secret that große Daten gilt als die sichere Methode, um die Komplexität von Krebs zu durchbrechen. Es besteht der Drang, neue Mechanismen zur Behandlung von Krebs zu entwickeln, was die Unternehmen dazu veranlasst hat, Tools zur Datenvisualisierung/-analyse zu untersuchen. Das Erfassen, Sammeln, Speichern und Analysieren von Daten aus Krebszellen ist ein ganz neues Spiel, bei dem Wohlwollende KI, 10X Genomik, Insilico-Medizin und NuMedii haben ihre ersten Meilensteine erreicht. In fact, 10X Genomics has gone the extra mile to provide whole genome sequencing, exome sequencing and single cell transcriptome analysis services that vividly indicate cancer-prone gene sequences in the DNA, mRNA and polypeptide chains, respectively. Few others are utilizing broader data frameworks, novel screening mechanisms and high definition data filtering algorithms to test cancer drugs on a wide range of cellular environments.

Big data’s applicability in cancer diagnosis, experimentation and management is being hailed as the vital step towards next-level cancer research. Here are 7 ways big data is impacting cancer research.

1. Sequenzierung der Krebsgenome des Menschen

Jede Zelle unseres Körpers hat die gleiche Anzahl von Chromosomen und etwa das gleiche Volumen an DNA. Krebszellen weisen jedoch deutliche Abweichungen in Bezug auf den Chromosomeninhalt und das Wachstum auf, die, wenn sie einer In-silico-Visualisierung unterzogen werden, genutzt werden können, um Informationen bis hinunter auf die DNA-Ebene zu erschließen. Diese Sequenzierungsstudien können Zellbiologen, Bioinformatikern, Molekularbiologen und Nanobiotechnologen dabei helfen, bessere Methoden zur Beseitigung chromosomaler Anomalien zu entwickeln, die zu möglichen therapeutischen Wegen führen können.

2. Hochdurchsatz-Sequenzierung von Patientenproben

We’re in the age when personalized medicine is becoming commonplace in healthcare and cancer is the biggest scope for that progress. This push towards personalized medicine has put the onus on computational biology, the branch of biology that makes healthcare as sophisticated as it is viewed today. Professor Olivier Elemento, a Computational Medicine expert at the Cornell University highlights that as cancer cells are always changing, evolving and adapting to human environments, quicker next-generation technologies are more necessary now than ever to uncover a tumour’s genetic makeup. And the effort doesn’t just end there, mutation sequences have to be identified, segmented and processed with regards to the gene expressed.

3. Sequenzierung von Genomen anderer Organismen

Das erste Genom, das sequenziert wurde, war das von Escherichia coliein einzelliger Organismus. Dann, Pflanzengenome wie Arabidopsis thaliana and non-vertebrate worms, reptiles and rodents were sequenced, With every degree of complexity that these organisms carried, genome sequencing gained bigger in terms of the understanding of a single cell’s potential to control, sensitize or ward off cancerous cells. It also presented working theories behind triggers of cancer. Now, researchers are analysing real-time data from mouse/chicken hamster ovary cancer cell lines to augment or improve cancer detection methods, along with increasing the accuracies of presently available screening tests.

4. Transkriptomanalyse für eine bessere Krebsüberwachung

Große Datenbanken mit Screening- und Versuchsdaten wurden erst in den letzten zehn Jahren im Rahmen von Krebsstudien erstellt. Dies hat einen entscheidenden Mehrwert für die Beibehaltung von Markergenen gebracht, die nun die ersten Werkzeuge für die Überwachung von Onkogenen, die Entdeckung von Medikamenten und Biokompatibilitätsstudien sind. Darüber hinaus extrapolieren einige Unternehmen Krebsgenomdaten zur Analyse von Transkriptomen und Proteinsynthese. Dies ist der Schlüssel zum Auffinden verlegter Genfragmente und ihrer Produkte und hilft somit bei der Verfolgung sowohl konservativer als auch nicht-konservativer Mutationen.

5. Einbindung von Algorithmen des maschinellen Lernens für die diagnostische Modellierung

In den Gesundheitssystemen werden enorme Datenmengen gespeichert, deren Nutzung durch moderne Technologien erleichtert wurde. Biotechnologische/interdisziplinäre Forscher führen umfangreiche Analysen dieser Datenbanken mit Hilfe von Hochgeschwindigkeits Algorithmen für maschinelles Lernen die Daten scannen, mit Daten interagieren und die höchste Genauigkeit bei der Integration großer Datenbanken gewährleisten können. Algorithmen des maschinellen Lernens und Hightech-Datenmodellierungssysteme werden eingesetzt, um krebsbezogene Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und so ein umfassenderes Bild von Tumoren zu erhalten. Genetische Datenvisualisierungstools schlagen Wellen in der Krebserkennung, indem sie neue Methoden zur Überprüfung des Wachstums von Krebszellen und des Absterbens gesunder Zellen ermöglichen. Dies wurde durch die Einbeziehung des Genetic Modification and Clinical Research Information System, der effizientesten Open-Source-Forschungsdatenmanagementsysteme zur Visualisierung von Sequenzierungs- und Screeningdaten mit hohem Durchsatz, effektiv umgesetzt.

6. Größere Klarheit über die Krankheitsprognose

Einige Software-Tools zur Visualisierung von Gesundheitsdaten, wie z. B. die CancerLinQ have been developed, which enable physicians and interventionalists to get access to high-quality patient medical data. This is important because it helps understand previous cancer incidences, the progression of the disease and the previous treatment regimen. Doctors are referring to protected medical data of patients using screening tools and using it to recommend klinische Studien, suggest personalized treatment protocols and decide the scope of cancer management more effectively. Nowadays, hospitals that report high admission rates for cancer patients have also started using Tumor-ID-Karten die es ermöglichen, ihre Daten für die klinische Auswertung zentral zugänglich zu machen.

7. Klinische Daten bieten auch tragfähige Antworten für Krebsrückfälle

More and more healthcare providers are turning to data analytics tools to understand the reasons why some patients show relapsing tumours while others don’t. Doctors are evaluating large numbers of case reports that help assess patient health risks in a much wider perspective than before. While medical case reports have been in use for a long time, it’s only now that their accessibility and utility have been rising. This means laboratory data are not subjected to standard identification processes but assessed after comparing with other globally reported cases. This makes data the key requirement for personalized treatment.

Cancer is evolving at higher rates than our medicines. Hence, if you’re aiming to defeat, control or prevent it, it’s imperative to channelize the efforts with better target recognition. Big data is that pivotal technology a cancer scientist should apply to improve the quality of research and establish the best results quicker.

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