Blinker ut kreftgener

Nå utvikler bioinformatikere nye statistiske beregninger som med stor sannsynlighet kan peke ut genetiske årsaker til kreft.

KREFTKAMP: Førsteamanuensis Ole Christian Lingjærde ved Institutt for Informatikk og professor Anne-Lise Børresen Dale bruker tunge simuleringer og statistiske beregninger i jakten på hvilke gener som fører til kreft. Foto: Ola Sæther.

Hvert år får mer enn 22 000 nordmenn kreft. Vel halvparten dør av sykdommen. I jakten på hvilke genetiske faktorer som fører til kreft, samarbeider forskere på Radiumhospitalet med bioinformatikk-miljøet på Institutt for informatikk ved Universitetet i Oslo.

Ideen går ut på at bioinformatikerne hjelper medisinerne med å lokalisere kreftgenene ved hjelp av statistiske metoder og tunge databeregninger. Uten dataanalysen ville medisinernes arbeid være som å lete etter nålen i høystakken. Nå får medisinerne klare indisier på hvilke gener de kan forske videre på.

Verktøy

– Det er ingen tvil om at forskning i bioinformatikk er av stor betydning og spiller en helt vesentlig rolle for videre fremskritt i molekylærbiologi og kreftforskning. Vi lager analyseverktøy for molekylærbiologene og medisinerne. Verktøyene hjelper dem til bedre å forstå de molekylære prosessene som er knyttet til kreft. Analysen vår gir dem ikke et endelig svar, men kan bidra til fornuftige hypoteser og gi kvalifiserte gjetninger om hvilke gener det er naturlig å undersøke videre. Beregningene kan bidra til at medisinerne kan utvikle nye medikamenter og nye behandlingsformer vesentlig raskere, forteller førsteamanuensis Ole Christian Lingjærde , gruppeleder for bioinformatikk ved Institutt for informatikk.

Puslespill

Men forskerne må igjennom et nitid arbeid. Datamaterialet bygges på molekylære analyser av tumorer som kirurger har fjernet fra pasientene. Når pasientene følges opp etter behandlingen, kan man også studere de genetiske forandringene som fører til død, tilbakefall eller kortere levetid.

For få år siden var det bare mulig å studere de genetiske forandringene til noen få gener om gangen. Ved hjelp av en ny metode som kalles for mikromatriser, kan man nå analysere flere tusen gener samtidig. Teoretisk er det mulig å studere hele arvematerialet på en gang.

Det menneskelige genomet inneholder 30 000 til 35 000 gener. I mikromatriser studeres bare bruddstykker av gener. For å komme i mål må man ha full oversikt over hvilke bruddstykker som hører til hvilket gen. Det har man ikke alltid.

I tillegg er målingene, som gjøres med mikromatriser, ofte langt fra nøyaktige. Årsaken er den kompliserte måleprosessen. Det oppstår en rekke feilkilder underveis. Summen av disse feilkildene kalles for målestøy. For å trekke ut informasjonen må målestøyen fjernes ved hjelp av statistiske metoder. Det er spesielt vanskelig fordi observasjonsmaterialet bare inneholder et lite antall kreftprøver i forhold til det antall gener som skal studeres.

– Når vi har mange flere variable enn observasjoner, kan tilsynelatende interessante sammenhenger skyldes tilfeldigheter. Klassiske, statistiske metoder har i slike situasjoner en tendens til å bryte sammen.

Paradigmeskifte

For å tolke svarene må man vite noe om hvor usikre de er. Et viktig hjelpemiddel er metoden bootstrapping som ble utviklet på Stanford University rundt 1980. Dette er en av de viktigste nyvinninger i statistikk de siste 25 årene.

Ideen er at man i stedet for en matematisk beskrivelse, kan ta i bruk simuleringer for å anslå usikkerheten.

Metoden er svært arbeidskrevende og innebærer at man må kjøre en beregningsrutine tusenvis av ganger. Selv med raske datamaskiner kan slike beregninger ta fra noen timer til noen uker.

– Hovedfokuset vårt er å finne og utvikle egnete metoder som gjør det raskere å forstå disse dataene. Samtidig må beregningene være praktisk mulig å gjennomføre innenfor de tidsrammene vi har. Det kan være en stor informatisk utfordring, forteller Ole Christian Lingjærde.

Overlevelsesgen

Forskningsgruppen til Lingjærde arbeider også med å spore opp de genetiske forandringene som bidrar mest til forkortet levetid. I nært samarbeid med professor Anne-Lise Børresen Dales gruppe på Radiumhospitalet og statistikere ved Stanford og Universitetet i Oslo, studerer han såkalte kopitall-endringer i DNA-sekvensen. Det betyr at områder i DNA-sekvensen enten er blitt kopiert eller slettet.

Alle friske mennesker har doble sett med kromosomer. Det vil si to gener av hvert slag. Men slik er det nødvendigvis ikke hos kreftpasienter. De kan ha tre gener av samme slag. Andre ganger bare en. I enkelte tilfeller kan genet være borte.

– Målestøyen i mikromatrisemetodene gjør at det ikke alltid er mulig å se nøyaktig hvor mange kopier det er av et gen eller et DNA-område. Vi utvikler derfor statistiske metoder for å identifisere disse kopitallendringene, sier Lingjærde.

Kan redde liv

Han sier at det er revolusjon på gang innen molekylær medisin og at det har åpnet seg en helt ny verden på den metodiske siden.

– Det legges nå et enormt puslespill. Som bioinformatiker er det spennende å være med på denne utviklingen og stadig få nye metodiske problemstillinger i fanget. Hvis vi i tillegg kan gi et bidrag som på lengre sikt fører til at flere brikker faller på plass i kreftforskningen, er det naturligvis svært morsomt, forteller gruppelederen på bioinformatikk.

Emneord: Medisinske fag, Klinisk medisinske fag, Onkologi, Matematikk og naturvitenskap, Informasjons- og kommunikasjonsvitenskap, Simulering, visualisering, signalbehandling, bildeanalyse, Basale medisinske, odontologiske og veterinærmedisinske fag, Molekylærmedisin, Basale biofag, Molekylærbiologi, Matematikk, Statistikk Av Yngve Vogt
Publisert 1. feb. 2012 12:00
Legg til kommentar

Logg inn for å kommentere

Ikke UiO- eller Feide-bruker?
Opprett en WebID-bruker for å kommentere