Systems Biology4

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  Network-based machine learning approach to predict immunotherapy response in cancer patients Network-based machine learning approach to predict immunotherapy response in cancer patients | Nature Communications Kunyoo Shin & Sanguk Kim Groups Nature communications, 2022 Introduction ICI 를 쓰는 것은 chemo 보다 부작용이 적고, 효과가 길게 감. 하지만 소수의 환자들만이 면역항암요법에 반응한다는 것이 한계임. 따라서 치료 전에 반응을 하는 환자군을 예측하기 위한 바이오마커를 알아내는 것이 중요함. 면역항암요법에 precision medicine 의 적용의 문제점 중 하나는 다른 암 환자군들에서 약물 반응을 예측하기 위해, 면역항암요법을 받은 .. 논문 리뷰/Systems biology 2022. 7. 19.

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  Neoantigen quality predicts immunoediting in survivors of pancreatic cancer | Nature Neoantigen quality predicts immunoediting in survivors of pancreatic cancer | Nature Cancer immunoediting 은 암의 hallmark 임. 이는 림프구가 덜 immunogenic 한 clone 들을 주축으로 만들기 위해 ( dominate 하게 ) immunogenic 한 암세포를 죽이는 것을 말함. 이것이 자연적으로 일어나는지는 Mice 모델에서는 증명되었지만 아직 human cancer 에서는 밝혀지지 않음. 이 논문에서는 70 개의 인간 췌장암이 10년 이상 어떻게 진화되었는지 분석을 진행함. 돌연변이가 축적될 수 있는 시간이 많았음에도 불구하고 primary tumor 에서 t cell activity 가 높았던 췌장.. 논문 리뷰/Systems biology 2022. 5. 22.

• 5월 3주차 1. Neoantigen quality predicts immunoediting in survivors of pancreatic cancer | Nature 2. People construct simplified mental representations to plan | Nature 3. Single-cell eQTL models reveal dynamic T cell state dependence of disease loci | Nature 4. A natural mutator allele shapes mutation spectrum variation in mice | Nature 5. A knowledge graph to interpret clinical proteomics data | Nature .. 이번 주 논문들 2022. 5. 20.

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  CancerVar: An artificial intelligence–empowered platform for clinical interpretation of somatic mutations in cancer CancerVar: An artificial intelligence–empowered platform for clinical interpretation of somatic mutations in cancer (science.org) Science Advances, 2022. Yunzun Zhou group 일반적으로 쓰는 variant 의 clinical implication / significance 를 보여주는 툴이 너무 많은데, 이들을 비교해 보면 일관되지 않은 결과를 나타내는 경우가 많다. 그래서 통일된 툴에 대한 필요성이 부각되는데, 이 논문에서는 12개의 in-house feature ( annotation ) 과 23개의 external tool output + AMP/ASCO/CAP 201.. 논문 리뷰/Other topics 2022. 5. 16.