암세포의 모자이크 공간지도도 생성됩니다

Owkin, NanoString Technologies 및 암 연구 기관인 피츠버그 대학, Gustave Roussy, 로잔 대학 병원, Uniklinikum Erlangen/Friedrich-Alexander- Universität Erlangen-Nürnberg 및 Charité – Universitätsmedizin Berlin이 미국 학회에서 MOSAIC(Multi Omic Spatial Atlas In Cancer)를 출시했습니다. 임상종양학회 연례회의.

MOSAIC은 종양의 구조에 대한 정보를 제공하는 일련의 기술인 공간 오믹스(spatial omics)를 사용하여 암 연구에 혁명을 일으키기 위한 5천만 달러 규모의 프로젝트입니다.

공간 오믹스를 통해 연구자들은 종양과 면역 세포의 위치와 분자 활동을 밝히면서 거의 단일 세포 해상도로 종양을 검사할 수 있습니다. 이는 분자 상호작용에 대한 상세한 지도를 제공하여 과학자들이 종양과 환경 사이의 주요 관계를 해독할 수 있게 해줍니다.

MOSAIC은 다중 모드 환자 데이터 및 인공 지능과 결합하여 공간 오믹스 데이터를 생성하고 분석함으로써 가장 치료하기 어려운 일부 암에 대한 차세대 치료법을 제시하는 것을 목표로 합니다.

Owkin은 공간 오믹스 기술을 사용한 최초의 계획으로 MOSAIC이 종양 치료 연구에서 새로운 분야를 열 수 있는 잠재력을 갖고 있다고 말했습니다. Owkin은 MOSAIC을 구축하기 위해 5천만 달러를 투자할 예정입니다. 이는 환자의 7,000개 종양 샘플을 사용하여 기존 공간 오믹스 데이터 세트보다 100배 이상 더 큽니다. Owkin과 MOSAIC 파트너는 바이오마커와 새로운 치료법을 추구하면서 면역 종양학 질병 하위 유형에 대한 이 자원을 발굴할 것입니다.

Owkin의 공동 창립자이자 CEO인 Thomas Clozel은 "공간 오믹스, 다중 모드 환자 데이터 및 AI의 융합은 종양학 연구의 차세대 혁명을 촉진하여 환자를 위한 차세대 획기적인 치료법을 열어줄 것입니다. MOSAIC은 우리가 도움을 줄 것입니다. , 그리고 우리의 파트너들은 암과의 싸움에서 전례 없는 돌파구를 마련하고 있습니다."

NanoString의 사장 겸 CEO인 Brad Gray는 "이 프로젝트는 암 생물학에 대한 우리의 이해를 변화시키고 새로운 진단법 및 치료법의 개발을 촉발할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 NanoString의 강력한 공간 생물학 플랫폼과 최고 품질의 기술을 결합한 전례 없는 협력입니다. 최고의 암 연구 센터에서 임상적으로 주석이 달린 암 샘플과 Owkin의 뛰어난 AI 기술 및 분석이 결합되었습니다."

암 연구 부총장이자 피츠버그 의과대학 힐만 종양학 교수이자 UPMC 힐만 암 센터 소장인 로버트 페리스(Robert Ferris)는 다음과 같이 말했습니다: "피츠버그 대학은 MOSAIC 컨소시엄의 일원이 되어 기쁘게 생각합니다. "우리는 주변 환경에서 암세포를 이해하는 데 있어 UPMC Hillman 암센터의 공간 오믹 전문 지식을 활용합니다. 우리는 다른 대학 및 업계 파트너와 협력하여 암을 발견, 치료 및 예방하기 위한 실행 가능한 통찰력을 발견하는 데 열정을 쏟고 있습니다."

Nature Methods에서 올해의 방법으로 인정한 공간 분해 분자 프로파일링(공간 오믹스라고도 함)은 분자 발현을 정량화하고 국소화하는 고급 기술 그룹으로, 과학자들에게 거의 단일 세포 분해능으로 종양 구조에 대한 시각을 제공하여 다음과 같은 사실을 밝혀줍니다. 종양 세포와 비종양 세포 사이의 상호 작용.

분자의 발현을 측정하고 이를 종양 샘플 내 위치로 다시 매핑함으로써 공간 오믹스를 통해 연구자들은 종양 이질성, 세포 간 통신 및 종양 면역 시스템 상호 작용을 '확대'할 수 있습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 전례 없는 과학적 혁신을 촉진하고 질병 메커니즘에 대한 우리의 근본적인 이해를 변화시킬 것입니다.

NanoString의 공간 오믹스 기술과 RNA-seq, 단백질체학, 조직학 및 기타 의료 데이터를 결합하여 연구 센터의 환자 데이터를 분석한 후 Owkin은 데이터 플랫폼을 개발하고 심층 신경망을 포함한 기계 학습을 사용하여 새로운 암 생물학을 밝혀낼 것입니다. 그리고 잠재적인 치료법.