Predviđanje ishodišnih stanica i istraživanje mehanizama razvoja raka bazirano na statističkom modeliranju

 

Izvor financiranja: Hrvatska zaklada za znanost

 

Trajanje: 01.01.2020. – 31.12.2023.
Voditelj projekta: doc.dr.sc. Rosa Karlić
Sredstva: 1.000.000,00 HRK
Broj projekta: IP-2019-04-9308

 

Sažetak


Raspodjela epigenetskih značajki ishodišne stanice i raspodjele mutacija u stanicama raka su međusobno ovisne, a utvrđeno je da je ta međuovisnost tkivno specifičan fenomen. U našem prethodnom radu smo iskoristili ovu činjenicu za razvoj jednostavne metode na temelju koje je sa velikom sigurnošću moguće predvidjeti ishodišno tkivo u kojem je rak nastao. 
Cilj ovog projekta je unapređenje prethodno razvijene metode određivanja ishodišnih stanica tumora korištenjem statističkih metoda i metoda strojnog učenja. Razviti će se i testirati metoda određivanja ishodišnih stanica tumora podacima dobivenim sekvenciranjem eksoma, te će se identificirati regije u genomu i epigenetske značajke koje su najinformativnije za određivanje ishodišnih stanica tumora. Nadalje, analizirati će se modeli trenirani na individualnim pacijentima te će se utvrditi minimalan broj mutacija i minimalna točnost modela potrebna za uspješno određivanje ishodišnih stanica tumora. Konačno, istražiti ćemo dovodi li uključivanje podataka o trodimenzionalnoj organizaciji kromatina do poboljšanja točnosti predviđanja ishodišnih stanica raka. 
Statistička analiza provedena u sklopu ovog projekta može dovesti do novih saznanja o staničnim procesima koji povezuju modifikacije histona i nastanak mutacija u raku, pomoći u istraživanju mehanizama nastanka različitih tipova raka i točnijeg određivanja gena koji sadrže takozvane „pogonske“ (driver) mutacije te omogućiti budući napredak u dijagnozi i tretmanu malignih bolesti.