Qu'est-ce que l'analyse des mutations dans le cancer, en génomique ?
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.
Dans le cas du cancer, les génomes des cellules affectées sont réarrangés de manière complexe, voire imprévisible. Des efforts massifs de séquençage permettent d'identifier des mutations ponctuelles précédemment inconnues dans une variété de gènes du cancer. Les bioinformaticiens continuent à produire des systèmes automatisés spécialisés pour gérer le volume considérable de données de séquençage produites, et ils créent de nouveaux algorithmes et logiciels pour comparer les résultats du séquençage à la collection croissante de séquences du génome humain et de polymorphismes germinaux. De nouvelles technologies de détection physique sont utilisées, telles que les puces à oligonucléotides pour identifier les gains et les pertes chromosomiques (hybridation génomique comparative) et les puces à polymorphisme mononucléotidique pour détecter les mutations ponctuelles connues. Ces méthodes de détection mesurent simultanément plusieurs centaines de milliers de sites dans le génome et, lorsqu'elles sont utilisées à haut débit pour mesurer des milliers d'échantillons, elles génèrent des téraoctets de données par expérience. Là encore, les quantités massives et les nouveaux types de données créent de nouvelles opportunités pour les bioinformaticiens. On constate souvent que les données contiennent une variabilité considérable, ou du bruit, et c'est pourquoi des modèles de Markov cachés et des méthodes d'analyse des points de changement sont mis au point pour déduire les changements réels du nombre de copies.

Deux principes importants peuvent être utilisés dans l'analyse bioinformatique des génomes cancéreux en ce qui concerne l'identification des mutations dans l'exome. Premièrement, le cancer est une maladie due à l'accumulation de mutations somatiques dans les gènes. Deuxièmement, le cancer contient des mutations pilotes qui doivent être distinguées des passagers.

Grâce aux percées que la technologie de séquençage de nouvelle génération apporte au domaine de la bioinformatique, la génomique du cancer pourrait changer radicalement. Ces nouvelles méthodes et ces nouveaux logiciels permettent aux bioinformaticiens de séquencer de nombreux génomes cancéreux rapidement et à un prix abordable. Il pourrait en résulter un processus plus souple de classification des types de cancer par l'analyse des mutations du génome induites par le cancer. En outre, le séquençage d'échantillons de cancer pourrait permettre à l'avenir de suivre les patients pendant l'évolution de la maladie.

L'analyse des lésions récurrentes dans de nombreuses tumeurs est un autre type de données qui nécessite un nouveau développement informatique.
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