7 maneiras como a pesquisa do câncer pode se beneficiar de grandes dados

Data is ubiquitous in saúde—from hospitals, laboratories and pesquisa 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. Pesquisa de câncer 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 análise de dados enable clinical researchers to develop better drugs, understand their attributes in vivo e produzir novos tipos de medicamentos para combater o câncer.

It’s no secret that grandes dados é considerado como o método seguro para quebrar a complexidade do câncer. Há um impulso para estabelecer novos mecanismos para tratar o câncer, o que levou as empresas a investigar ferramentas de visualização/análise de dados. Capturar, coletar, armazenar e analisar dados de células cancerígenas é um novo jogo de bola no qual IA benevolente, 10X Genômica, Medicina Insilico e NuMedii alcançaram seus primeiros marcos. 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. Seqüenciamento de genomas de câncer de seres humanos

Cada célula de nosso corpo tem o mesmo número de cromossomos e aproximadamente o mesmo volume de DNA. Mas as células cancerígenas apresentam aberrações distintas no conteúdo e crescimento cromossômico, que, se submetidas à visualização em silico, podem ser usadas para aproveitar as informações até o nível de DNA. Estes estudos de seqüenciamento podem ajudar biólogos celulares, bioinformáticos, biólogos moleculares e nanobiotecnólogos a desenvolver melhores métodos para remover anormalidades cromossômicas, o que pode levar a possíveis rotas terapêuticas.

2. Sequenciamento de Amostras de Alto Rendimento de Amostras de Pacientes

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. Seqüenciamento de Genomas de Outros Organismos

O primeiro genoma a ser sequenciado foi de Escherichia colium organismo unicelular. Em seguida, genomas vegetais como 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. Análise Transcriptométrica para um Melhor Monitoramento do Câncer

Grandes bancos de dados de triagem e dados experimentais foram gerados somente durante estudos relacionados ao câncer na última década. Isto agregou valor crucial para manter genes marcadores que são agora as ferramentas de primeira mão para monitoramento oncogênico, descoberta de medicamentos e estudos de biocompatibilidade. Além disso, algumas empresas extrapolam dados do genoma do câncer para analisar transcriptomas e síntese de proteínas. Esta é a chave para encontrar fragmentos de genes deslocados e seus produtos, o que ajuda a rastrear as mutações, tanto as conservadoras quanto as não conservadoras.

5. Incorporação de Algoritmos de Aprendizagem de Máquinas para Modelagem Diagnóstica

Os sistemas de saúde armazenam enormes quantidades de dados, que as tecnologias modernas facilitaram a sua utilização. Pesquisadores biotecnológicos/interdisciplinares estão realizando vastas análises desses bancos de dados usando alta velocidade algoritmos de aprendizagem de máquinas que pode escanear dados, interagir com dados e garantir a mais alta precisão na integração de grandes bancos de dados. Algoritmos de aprendizagem de máquinas e sistemas de modelagem de dados de alta tecnologia estão sendo empregados para integrar dados relacionados ao câncer de diferentes fontes a fim de obter uma imagem maior dos tumores. Ferramentas de visualização de dados genéticos estão fazendo ondas na detecção do câncer, permitindo novos métodos para verificar o crescimento de células cancerígenas e a morte de células saudáveis. Isto tem sido efetivamente colocado em uso através da incorporação do Sistema de Informação de Modificação Genética e Pesquisa Clínica, que são os mais eficientes sistemas de gerenciamento de dados de pesquisa de código aberto para visualizar dados de seqüenciamento e triagem de alta produtividade.

6. Apresentando uma maior clareza sobre o prognóstico de doenças

Algumas ferramentas de software de visualização de dados de saúde, tais como o 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 ensaios clínicos, 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 Cartões de identificação tumoral que permitem que seus dados se tornem acessíveis de forma centralizada para avaliação clínica.

7. Dados clínicos também apresentam respostas viáveis para relatos de câncer

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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