{"id":6663,"date":"2020-10-19T07:45:55","date_gmt":"2020-10-19T05:45:55","guid":{"rendered":"https:\/\/biovariance.com\/uncategorized\/neue-kategorisierung-einer-krebsindikation\/"},"modified":"2023-03-08T12:47:18","modified_gmt":"2023-03-08T11:47:18","slug":"neue-kategorisierung-einer-krebsindikation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/biovariance.com\/de\/projekte\/neue-kategorisierung-einer-krebsindikation\/","title":{"rendered":"Neue Kategorisierung einer Krebsindikation"},"content":{"rendered":"

Das gemeinsame Ziel – Personalisierte Medizin voranbringen<\/span><\/h3>\n

Die BioVariance GmbH arbeitet mit einem Global Player der Pharmaindustrie zusammen, um die Forschung zur Personalisierten Medizin voranzutreiben. Dank der ausgezeichneten Zusammenarbeit und der hervorragenden Expertise beider Parteien wird dem Pharma- und Gesundheitssektor nun eine neue Kategorisierung von Krebsindikationen zur Verf\u00fcgung stehen. Die neue Kategorisierung basierend auf den individuellen Charakteristika des Tumorgewebes soll ein tieferes Verst\u00e4ndnis der Krankheitsmerkmale erzeugen sowie eine individuelle Diagnose und zuk\u00fcnftig eine gezieltere und personalisierte Therapie f\u00fcr betroffene Patienten erm\u00f6glichen.<\/p>\n

Die Herausforderungen<\/span><\/h3>\n

Die rasante Weiterentwicklung der Messtechnologien in der biomedizinischen und pharmazeutischen Forschung erm\u00f6glicht die Generierung von komplexen interdisziplin\u00e4ren Datens\u00e4tzen. Im Rahmen dieses Projektes verwendete der Global Player NGS (Next Generation Sequencing) und innovative optische Messmethoden, um Gewebsschnitte bestimmter Tumore zu charakterisieren. F\u00fcr die Pr\u00e4prozessierung der Datens\u00e4tze sowie f\u00fcr die Entwicklung und Beurteilung der Clustering Modelle beauftragte der Global Player die BioVariance GmbH aufgrund Ihrer breiten Expertise zu den Themen Datenprozessierung, explorative Statistik und Maschinelles Lernen von und mit Big Data. Um sowohl genetische als auch gewebsspezifische Daten f\u00fcr die Analyse bez\u00fcglich der Kategorisierung einer Krebsindikation verwenden zu k\u00f6nnen, f\u00fchrte die BioVariance GmbH f\u00fcr jeden Datensatz eine geeignete Normierung durch. In diesem Fall sollte die Normierung nicht nur die Daten vergleichbar machen, sondern zudem einen durch die neue Messtechnik m\u00f6glicherweise entstandenen Bias beheben. Nach der Festlegung einer geeigneten Normierungsstrategie wurde mittels des Varianzkoeffizienten[1]<\/sup> sowie mithilfe partieller Korrelationen sichergestellt, dass es sich bei den in der Scatterplot-Matrix ermittelten linearen Korrelationen der betrachteten Eigenschaften um keine durch die Normierung verursachten Scheinkorrelationen handelt. Da die Scatterplot-Matrix, anders als im Beispieldatensatz der Abb. 1, keine Cluster anhand einzelner Eigenschaftsvergleiche sichtbar machte, entschied die BioVariance GmbH, im n\u00e4chsten Schritt eine Hauptkomponentenanalyse durchzuf\u00fchren. Daf\u00fcr wurden die normierten Gewebscharakteristika zun\u00e4chst einer Box-Cox-Transformation unterzogen, da keine dieser Variablen einer Normalverteilung folgte. \u00a0<\/p>\n

\"\"
Abb. 1. Streudiagrammmatrix deckt lineare Korrelationen und Gruppierungen in Testdaten auf.<\/figcaption><\/figure>\n

Das Vorgehen<\/h3>\n

Im Rahmen dieses Projektes setzten die Datenanalysten der BioVariance GmbH auf die modernsten Algorithmen der deskriptiven Statistik und der explorativen Datenanalyse, um Unterschiede, Korrelationen und Cluster in den Datens\u00e4tzen aufzudecken. In dem hier beschriebenen Projekt waren keine Cluster in den Daten anhand der Scatterplots erkennbar, sodass die BioVariance GmbH eine Hauptkomponentenanalyse (PCA), inklusive der Bestimmung der strukturgebenden Faktoren durch die Marchenko-Pastur-Verteilung als n\u00e4chsten Schritt w\u00e4hlte. Die PCA reduziert die hochdimensionalen Ausgangsdaten auf wenige Dimensionen und sucht dabei nach linearen Kombinationen der betrachteten Eigenschaften, den sogenannten Hauptkomponenten, die die gr\u00f6\u00dfte Streuung in den Daten beschreiben und damit das gr\u00f6\u00dfte Potential haben, Cluster in den Daten erkennbar zu machen. Die erste Hauptkomponente beschreibt dann den gr\u00f6\u00dften Anteil der Streuung in den Daten, die zweite den zweitgr\u00f6\u00dften, etc. Die Hauptkomponenten stellen dabei ein orthogonales Koordinatensystem dar, dessen Achsen in Richtung der gr\u00f6\u00dften Streuung der Daten weisen. Mit diesen l\u00e4sst sich eine reduzierte Darstellung der Daten in zwei oder drei Dimensionen realisieren. Oftmals sind bereits in dieser Darstellung der Daten Cluster zu erkennen.[2]<\/sup> \u00dcber die Marchenko-Pastur-Verteilung wurde die Anzahl an Hauptkomponenten ermittelt, die Information tragen und damit das Potential haben, Cluster, sofern diese in den Daten vorhanden sind, zu zeigen.[3]<\/sup>\u00a0In diesem Projekt deutete die Marchenko-Pastur-Verteilung darauf hin, dass die erste Hauptkomponente der alleinige Informationstr\u00e4ger war. Zur Absicherung der visuellen Ergebnisse wurden mehrere Clustering-Algorithmen durchgef\u00fchrt (hierarchisches Clustering mittels Manhattan Distanz, k-Means und PAM Algorithmus sowie dbscan). \u00dcber den Einsatz zweier Parameter zur Bestimmung der Gruppenzuordnungsqualit\u00e4t eines jeden Patienten (z.B. der sogenannte Silhouetten-Breite) wurden dann die am besten differenzierten Cluster bestimmt. Durch das Markieren der so erhaltenen neuen Gruppierung der Patienten im PCA-Biplot konnte die neue Kategorisierung sichtbar gemacht und \u00fcberpr\u00fcft werden (siehe Abb. 2). \u00a0<\/p>\n

\"\"
Abb. 2: Biplot der Hauptkomponentenanalyse mit markierten Clustern in einem Beispieldatensatz<\/figcaption><\/figure>\n

\u00a0 Eine bereits etablierte Kategorisierung, die ausschlie\u00dflich auf Genexpression beruht, wurde mit der neuen Kategorisierung verglichen. Die Ergebnisse dieses Vergleichs wurden in einer Heatmap visualisiert. Die beiden Kategorisierungen konnten damit klar voneinander abgegrenzt werden. In dieser Studie dienten die Genexpressionsdaten des Tumors zus\u00e4tzlich dazu, diejenigen biochemischen Prozesse zu identifizieren, die f\u00fcr die untersuchten Unterschiede im Gewebe verantwortlich sind. Die Ergebnisse aus dieser erfolgreichen Zusammenarbeit konnten in einem renommierten Wissenschaftsjournal zum Themengebiet Krebsforschung ver\u00f6ffentlicht werden. Sie werden die Entwicklung personalisierter Therapieans\u00e4tze nachhaltig unterst\u00fctzen. \u00a0<\/p>\n

Sie wollen auch mithilfe unseres Knowhows gezielt Information aus Ihren Daten holen? Dann z\u00f6gern Sie nicht, uns zu kontaktieren!<\/h2>\n

\u00a0 Kontakt:<\/strong> Helen Schneider | Vertrieb helen.schneider@biovariance.com<\/a> Quellen<\/a> \u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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