MAIB讲座第16期: NetBID2 提供全面的隐藏肿瘤驱动因子分析

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MAIB讲座第16期: NetBID2 提供全面的隐藏肿瘤驱动因子分析

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https://mp.weixin.qq.com/s/UwpR6GrXmvOpb6yfnKmEcg

本周日的MAIB在线ZOOM讲座:

Date:10:00pm US East time, 06/10/2023

Date:10:00am Beijing time, 06/11/2023

Zoom ID:933 1613 9423

Zoom PWD:416262


主讲人:Jiyang Yu 博士


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演讲人:Jiyang Yu教授,St. Jude Children’s Research Hospital

PhD - Columbia University, New York, NY
BS - Zhejiang University, Hangzhou, China

演讲内容概要:

剖析分子(重新)连接并支持细胞/系统内部和之间的隐藏驱动因素以实现临床转化。生物过程通过细胞水平的分子网络和组织/器官水平的细胞间通讯网络运作。在正常和病理条件下破译这些网络的布线和重新布线是生物医学研究的基本目标。我们的实验室专注于开发数据驱动的系统生物学算法,以整合大量、单细胞和空间组学数据,以破译这些(重新)连接事件和支持健康和疾病生物学过程的隐藏驱动因素。最终,我们的目标是将隐藏的驱动因素发现转化为癌症和其他疾病的治疗靶点、生物标志物和联合疗法。

为什么这个topic如此重要?

这个主题之所以重要,是因为它提供了一种能够识别隐藏驱动因素的全面方法。隐藏驱动因素指的是那些在基因或表观遗传水平上没有发生变化,也没有在mRNA或蛋白质水平上表现出差异表达,但却通过蛋白质后翻译修饰或其他机制影响表型(例如肿瘤发生)的基因。传统的基因组学或差异表达分析方法往往无法发现这些隐藏的驱动因素。

NetBID2通过数据驱动的基于网络的贝叶斯推断方法解决了这个问题。它通过逆向工程的方式构建特定上下文下的相互作用网络,并结合大规模多组学数据来推断网络活动。通过整合不同组学层面的信息,NetBID2能够揭示那些传统分析无法发现的隐藏驱动因素。

NetBID2的重要性还在于其更新版本提供了灵活的数据可视化和精细的统计分析功能。这些改进使研究人员能够更好地解释他们进行的全面多组学数据分析的结果。NetBID2通过三个隐藏驱动因素的实例展示了其有效性。

为了方便分析、实时交互可视化和基于云的数据共享,NetBID2工具包包括NetBID2 Viewer、Runner和Cloud三个应用程序。它涵盖了145个特定上下文的基因调控和信号网络,涵盖了正常组织以及儿童和成人癌症。研究人员可以利用这些工具来探索识别出的网络,可视化结果,并与科学界共享他们的发现。

因此,NetBID2的重要性在于它提供了一种新的方法来揭示隐藏的驱动因素,为我们深入理解疾病发生和发展的机制提供了有力的工具。

在制药领域,这个研究工作具有哪些重要的应用?

发现潜在的治疗靶点和药物:NetBID2可以识别隐藏的驱动因素,这些因素可能在肿瘤发生和其他疾病中起着关键作用。通过揭示这些潜在的驱动因素,研究人员可以发现新的治疗靶点,并开发针对这些靶点的药物。这有助于推动药物研发领域的创新,并提供新的治疗选择。

个体化药物治疗:NetBID2可以基于个体的多组学数据构建上下文特定的相互作用网络。这为个体化药物治疗提供了支持。通过了解每个患者的网络活动模式,可以更好地预测药物响应和副作用,并为患者提供个性化的治疗方案。

剖析复杂疾病机制:许多疾病的发病机制非常复杂,涉及多个基因和信号通路的相互作用。NetBID2可以帮助研究人员了解这些复杂的疾病机制。通过构建疾病特定的网络,识别隐藏的驱动因素,并将多组学数据整合到分析中,可以提供更全面的疾病模型和洞察,有助于揭示疾病的本质,并为新药物研发提供目标和方向。

加速药物开发过程:传统的药物开发过程通常非常耗时且昂贵。NetBID2的使用可以提供更准确的目标选择和药物开发方向,有助于缩短研发周期和降低失败率。通过更好地理解疾病的网络调控机制,研究人员可以更精确地设计药物试验,并更早地筛选出潜在有效的候选药物。
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Re: MAIB讲座第16期: NetBID2 提供全面的隐藏肿瘤驱动因子分析

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发掘隐藏的肿瘤驱动因子主要有以下几个方面:
1. 深入理解肿瘤的遗传学和表观遗传学特征。包括基因组、外显子组、miRNA表达谱的广泛分析,查找潜在的驱动基因与通路。这需要运用各种高通量测序技术与生物信息学分析方法。
2. 研究肿瘤发生发展的信号转导通路与肿瘤代谢重编程。许多隐藏的驱动因子与细胞信号转导、代谢调控密切相关。这需要结合分子生物学与细胞生物学的手段来全面梳理和挖掘。
3. 利用各种功能基因组学工具来筛选潜在的驱动因子。如CRISPR干扰、RNAi技术可用来敲低或沉默某些基因的表达,观察其对肿瘤细胞生长的影响。这可以发现一些表面上不太明显但实际上对肿瘤至关重要的驱动因子。
4. 开发合适的肿瘤模型进行验证分析。在体内动物模型或体外细胞培养物中验证潜在的驱动因子,观察其敲除或抑制表达后对肿瘤生长的直接影响。这是发掘隐藏驱动因子最为关键的一步。
5. 进行定向治疗药物的研发与临床试验。针对发现的潜在驱动因子开发靶向治疗药物并进行临床试验,观察其对患者预后的影响。如果获得很好的治疗反应,这就进一步确认了该因子对该肿瘤类型的驱动作用。
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