Was ist die Analyse von Mutationen bei Krebs, in der Genomik?
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.
Bei Krebs sind die Genome der betroffenen Zellen auf komplexe oder sogar unvorhersehbare Weise umgestaltet. Massive Sequenzierungsbemühungen werden eingesetzt, um bisher unbekannte Punktmutationen in einer Vielzahl von Genen bei Krebs zu identifizieren. Bioinformatiker/innen entwickeln spezielle automatisierte Systeme, um die riesige Menge an Sequenzdaten zu verwalten, und sie entwickeln neue Algorithmen und Software, um die Sequenzierungsergebnisse mit der wachsenden Sammlung menschlicher Genomsequenzen und Keimbahnpolymorphismen zu vergleichen. Es werden neue physikalische Nachweismethoden eingesetzt, wie z.B. Oligonukleotid-Mikroarrays zur Identifizierung von Chromosomengewinnen und -verlusten (die sogenannte vergleichende genomische Hybridisierung) und Einzelnukleotid-Polymorphismus-Arrays zum Nachweis bekannter Punktmutationen. Diese Nachweismethoden messen gleichzeitig mehrere hunderttausend Stellen im gesamten Genom und erzeugen, wenn sie im Hochdurchsatzverfahren zur Messung von Tausenden von Proben eingesetzt werden, Terabytes an Daten pro Experiment. Die riesigen Datenmengen und neuen Datentypen eröffnen wiederum neue Möglichkeiten für Bioinformatiker/innen. Die Daten enthalten oft eine beträchtliche Variabilität oder Rauschen. Deshalb werden Hidden-Markov-Modelle und Methoden zur Analyse von Veränderungen entwickelt, um auf tatsächliche Veränderungen der Kopienzahl schließen zu können.

Bei der bioinformatischen Analyse von Krebsgenomen zur Identifizierung von Mutationen im Exom können zwei wichtige Grundsätze angewendet werden. Erstens: Krebs ist eine Krankheit, bei der sich somatische Mutationen in den Genen häufen. Zweitens enthält Krebs Treibermutationen, die von Passagieren unterschieden werden müssen.

Mit den Durchbrüchen, die die Next-Generation-Sequencing-Technologie der Bioinformatik beschert, könnte sich die Krebsgenomik drastisch verändern. Diese neuen Methoden und Software ermöglichen es Bioinformatikern, viele Krebsgenome schnell und kostengünstig zu sequenzieren. Dies könnte ein flexibleres Verfahren zur Klassifizierung von Krebsarten durch die Analyse von krebsbedingten Mutationen im Genom schaffen. Außerdem könnte es in Zukunft möglich sein, Patienten während des Fortschreitens der Krankheit anhand der Sequenz von Krebsproben zu verfolgen.

Eine andere Art von Daten, die eine neue Entwicklung der Informatik erfordert, ist die Analyse von Läsionen, die bei vielen Tumoren immer wieder auftreten.
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