¿Qué es el análisis de mutaciones en el cáncer, en genómica?
What is the analysis of mutations in cancer, in genomics?
In cancer, the genomes of affected cells are rearranged in complex or even unpredictable ways. Massive sequencing efforts are used to identify previously unknown point mutations in a variety of genes in cancer. Bioinformaticians continue to produce specialized automated systems to manage the sheer volume of sequence data produced, and they create new algorithms and software to compare the sequencing results to the growing collection of human genome sequences and germline polymorphisms. New physical detection technologies are employed, such as oligonucleotide microarrays to identify chromosomal gains and losses (called comparative genomic hybridization), and single-nucleotide polymorphism arrays to detect known point mutations. These detection methods simultaneously measure several hundred thousand sites throughout the genome, and when used in high-throughput to measure thousands of samples, generate terabytes of data per experiment. Again the massive amounts and new types of data generate new opportunities for bioinformaticians. The data is often found to contain considerable variability, or noise, and thus Hidden Markov model and change-point analysis methods are being developed to infer real copy number changes.

Two important principles can be used in the analysis of cancer genomes bioinformatically pertaining to the identification of mutations in the exome. First, cancer is a disease of accumulated somatic mutations in genes. Second cancer contains driver mutations which need to be distinguished from passengers.

With the breakthroughs that this next-generation sequencing technology is providing to the field of Bioinformatics, cancer genomics could drastically change. These new methods and software allow bioinformaticians to sequence many cancer genomes quickly and affordably. This could create a more flexible process for classifying types of cancer by analysis of cancer driven mutations in the genome. Furthermore, tracking of patients while the disease progresses may be possible in the future with the sequence of cancer samples.

Another type of data that requires novel informatics development is the analysis of lesions found to be recurrent among many tumors.
En el cáncer, los genomas de las células afectadas se reordenan de formas complejas e incluso impredecibles. Los esfuerzos masivos de secuenciación se utilizan para identificar mutaciones puntuales previamente desconocidas en diversos genes del cáncer. Los bioinformáticos siguen produciendo sistemas automatizados especializados para gestionar el enorme volumen de datos de secuenciación producidos, y crean nuevos algoritmos y programas informáticos para comparar los resultados de la secuenciación con la creciente colección de secuencias del genoma humano y polimorfismos de la línea germinal. Se emplean nuevas tecnologías de detección física, como las micromatrices de oligonucleótidos para identificar ganancias y pérdidas cromosómicas (lo que se denomina hibridación genómica comparativa), y las matrices de polimorfismo de un solo nucleótido para detectar mutaciones puntuales conocidas. Estos métodos de detección miden simultáneamente varios cientos de miles de sitios en todo el genoma, y cuando se utilizan en alto rendimiento para medir miles de muestras, generan terabytes de datos por experimento. De nuevo, las cantidades masivas y los nuevos tipos de datos generan nuevas oportunidades para los bioinformáticos. A menudo se descubre que los datos contienen una variabilidad considerable, o ruido, por lo que se están desarrollando métodos de análisis de puntos de cambio y modelos de Markov ocultos para deducir los cambios reales en el número de copias.

En el análisis bioinformático de los genomas del cáncer pueden utilizarse dos principios importantes relativos a la identificación de mutaciones en el exoma. En primer lugar, el cáncer es una enfermedad de mutaciones somáticas acumuladas en los genes. En segundo lugar, el cáncer contiene mutaciones impulsoras que deben distinguirse de las pasajeras.

Con los avances que esta tecnología de secuenciación de nueva generación está proporcionando al campo de la Bioinformática, la genómica del cáncer podría cambiar drásticamente. Estos nuevos métodos y programas informáticos permiten a los bioinformáticos secuenciar muchos genomas del cáncer de forma rápida y asequible. Esto podría crear un proceso más flexible para clasificar los tipos de cáncer mediante el análisis de las mutaciones provocadas por el cáncer en el genoma. Además, el seguimiento de los pacientes mientras progresa la enfermedad podría ser posible en el futuro con la secuencia de muestras de cáncer.

Otro tipo de datos que requiere un desarrollo informático novedoso es el análisis de las lesiones recurrentes entre muchos tumores.
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