研究人员利用大数据来预测免疫治疗反应

在大数据时代,癌症研究人员发现新的方法来监测免疫疗法治疗的有效性。

研究员约翰霍普金斯大学彭博~ Kimmel癌症免疫疗法研究所开发出了一种新的方法,可以使用生物信息学作为收集工具来确定病人的免疫系统如何回应免疫疗法和承认自己的肿瘤。

该研究发表癌症免疫学研究2018年6月12日。

资深作者凯莉史密斯博士,讲师约翰霍普金斯Kimmel癌症中心肿瘤,希望足够的数据可以恢复到允许临床医生来确定最佳的治疗病人通过使用一种称为manaf的技术。

“一旦人被诊断为癌症,我们希望使用这个过程来开发最好的治疗方法,”史密斯说。“以前,没有(manaf)的技术。在过去的几年里,这项技术已经使我们能够想出分析数据的方法来帮助病人。”

Mutation-associated neoantigens(马纳斯)是一种抗肿瘤t细胞免疫的目标。然而,有必要了解t细胞可以识别这些玛纳斯的癌症患者。

科学家改变了文化的聚集,提高数据的准确性对于生物信息学,创建FEST(功能扩展特定的t细胞)分析。他们说这个组合信息可以用来创建一个数据库找出什么类型的immunotherapy-related反应与临床效益,改善病人治疗的有效性。

节日的方法是专门适应检测血液MANA-specific序列,接受免疫治疗的患者肿瘤和正常组织。史密斯说,这项技术会被用来作为预测反应免疫疗法在许多类型的癌症。

她警告说这只是第一代电影节。希望它会导致一个中央存储库的数据监控癌症病人山他们疾病的免疫反应。

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