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Category: Study

  • Classification and mutation prediction from non–small cell lung cancer histopathology images using deep learning

    Classification and mutation prediction from non–small cell lung cancer histopathology images using deep learning1

    딥러닝을 통하여 조직학적 이미지와 유전체 돌연변이 패턴을 학습시켰더니 여러 개의 유전 변이와 관련된 이미지를 예측할 수 있었다는 내용이다. 실제적으로 큰 의미가 있는 돌연변이는 없는 것 같아서 아직까지는 다행이다. 다만, EGFR과 KRAS 돌연변이를 높은 확률로 예측할 수 있는데, 이 부분은 따로 분석할 수 있으면 좋겠다는 생각이 든다.

    1.
    Coudray N, Ocampo P, Sakellaropoulos T, et al. Classification and mutation prediction from non-small cell lung cancer histopathology images using deep learning. Nat Med. September 2018. [PubMed]

  • The DNA methylation landscape of glioblastoma disease progression shows  extensive heterogeneity in time and space1

    너무 당연하다고 여겨지는 제목이라서.. 읽어보지는 않았음.

    1.
    Klughammer J, Kiesel B, Roetzer T, et al. The DNA methylation landscape of glioblastoma disease progression shows extensive heterogeneity in time and space. Nat Med. August 2018. [PubMed]

  • Rearrangement bursts generatecanonical gene fusions in bone andsoft tissue tumors1

    Fusion gene이 종양의 발생에 있어서 중요한 역할을 하는 종양들이 있다. 이 연구에서는 흔한 육종 중 하나라고 할 수 있는 Ewing sarcoma 에 대한 연구이다. 단일 fusion 보다는 여러 염색체에 걸친 융합 유전자 형성이 더 많은 것과 많은 융합 유전자가 발생할 수록 예후가 나쁜 것을 보여주었다.

    1.
    Anderson ND, de Borja R, Young MD, et al. Rearrangement bursts generate canonical gene fusions in bone and soft tissue tumors. S. 2018;361(6405):eaam8419. doi:10.1126/science.aam8419

  • Cancer mutations and targeted drugs can disrupt dynamic signal encoding by the Ras-Erk pathway1

    종양에서는 생존에 중요한 역할을 하는 key pathway가 있는 것으로 알려져 있다. 그 중에서 비정상적으로 생존에 필수적인 signal을 유지시키는 것이 암세포가 생존할 수 있는 방법이다. 이 연구에서는 Ras-erk 신호전달 체계에서 Ras가 변하면 Erk도 변하는 것을 확인하였고, 세포가 반응이 달라지는 것을 확인하였음. 초록이 어려워서 제대로 이해한 것이 맞는지 모르겠다.

    1.
    Bugaj LJ, Sabnis AJ, Mitchell A, et al. Cancer mutations and targeted drugs can disrupt dynamic signal encoding by the Ras-Erk pathway. S. 2018;361(6405):eaao3048. doi:10.1126/science.aao3048