Mapping genomic and transcriptomic alterations spatially in epithelial cells adjacent to human breast carcinoma.

Almost all genomic studies of breast cancer have focused on well-established tumours because it is technically challenging to study the earliest mutational events occurring in human breast epithelial cells. To address this we created a unique dataset of epithelial samples ductoscopically obtained from ducts leading to breast carcinomas and matched samples from ducts on the opposite side of the nipple. Here, we demonstrate that perturbations in mRNA abundance, with increasing proximity to tumour, cannot be explained by copy number aberrations. Rather, we find a possibility of field cancerization surrounding the primary tumour by constructing a classifier that evaluates where epithelial samples were obtained relative to a tumour (cross-validated micro-averaged AUC = 0.74). We implement a spectral co-clustering algorithm to define biclusters. Relating to over-represented bicluster pathways, we further validate two genes with tissue microarrays and in vitro experiments. We highlight evidence suggesting that bicluster perturbation occurs early in tumour development

Cancer diagnosis using deep learning: A bibliographic review

In this paper, we first describe the basics of the field of cancer diagnosis, which includes steps of cancer diagnosis followed by the typical classification methods used by doctors, providing a historical idea of cancer classification techniques to the readers. These methods include Asymmetry, Border, Color and Diameter (ABCD) method, seven-point detection method, Menzies method, and pattern analysis. They are used regularly by doctors for cancer diagnosis, although they are not considered very efficient for obtaining better performance. Moreover, considering all types of audience, the basic evaluation criteria are also discussed. The criteria include the receiver operating characteristic curve (ROC curve), Area under the ROC curve (AUC), F1 score, accuracy, specificity, sensitivity, precision, dice-coefficient, average accuracy, and Jaccard index. Previously used methods are considered inefficient, asking for better and smarter methods for cancer diagnosis. Artificial intelligence and cancer diagnosis are gaining attention as a way to define better diagnostic tools. In particular, deep neural networks can be successfully used for intelligent image analysis. The basic framework of how this machine learning works on medical imaging is provided in this study, i.e., pre-processing, image segmentation and post-processing. The second part of this manuscript describes the different deep learning techniques, such as convolutional neural networks (CNNs), generative adversarial models (GANs), deep autoencoders (DANs), restricted Boltzmann’s machine (RBM), stacked autoencoders (SAE), convolutional autoencoders (CAE), recurrent neural networks (RNNs), long short-term memory (LTSM), multi-scale convolutional neural network (M-CNN), multi-instance learning convolutional neural network (MIL-CNN). For each technique, we provide Python codes, to allow interested readers to experiment with the cited algorithms on their own diagnostic problems. The third part of this manuscript compiles the successfully applied deep learning models for different types of cancers. Considering the length of the manuscript, we restrict ourselves to the discussion of breast cancer, lung cancer, brain cancer, and skin cancer. The purpose of this bibliographic review is to provide researchers opting to work in implementing deep learning and artificial neural networks for cancer diagnosis a knowledge from scratch of the state-of-the-art achievements

Random Forest as a tumour genetic marker extractor

Identifying tumour genetic markers is an essential task for biomedicine. In this thesis, we analyse a dataset of chromosomal rearrangements of cancer samples and present a methodology for extracting genetic markers from this dataset by using a Random Forest as a feature selection tool

Critical Survey of Different Clustering Algorithm for Effective Tumor Detection

this paper provides a critical survey of different clustering algorithm for effective tumor detection. There are many tumor detection techniques. Today the brain tumor segmentation is one of the challenging tasks. This paper compare the technique on the basis of accuracy, precision, recall, algorithm complexity and time. The main focus is on techniques- K-Mean, Fuzzy C-Mean, KIFCM, and EM methods

Medical imaging analysis with artificial neural networks

Given that neural networks have been widely reported in the research community of medical imaging, we provide a focused literature survey on recent neural network developments in computer-aided diagnosis, medical image segmentation and edge detection towards visual content analysis, and medical image registration for its pre-processing and post-processing, with the aims of increasing awareness of how neural networks can be applied to these areas and to provide a foundation for further research and practical development. Representative techniques and algorithms are explained in detail to provide inspiring examples illustrating: (i) how a known neural network with fixed structure and training procedure could be applied to resolve a medical imaging problem; (ii) how medical images could be analysed, processed, and characterised by neural networks; and (iii) how neural networks could be expanded further to resolve problems relevant to medical imaging. In the concluding section, a highlight of comparisons among many neural network applications is included to provide a global view on computational intelligence with neural networks in medical imaging

The real-time molecular characterisation of human brain tumours during surgery using Rapid Evaporative Ionization Mass Spectrometry [REIMS] and Raman spectroscopy: a platform for precision medicine in neurosurgery

Aim: To investigate new methods for the chemical detection of tumour tissue during neurosurgery. Rationale: Surgeons operating on brain tumours currently lack the ability to directly and immediately assess the presence of tumour tissue to help guide resection. Through developing a first in human application of new technology we hope to demonstrate the proof of concept that chemical detection of tumour tissue is possible. It will be further demonstrated that information can be obtained to potentially aid treatment decisions. This new technology could, therefore, become a platform for more effective surgery and introducing precision medicine to Neurosurgery. Methods: Molecular analysis was performed using Raman spectroscopy and Rapid Evaporative Ionization Mass Spectrometry (REIMS). These systems were first developed for use in brain surgery. A single centre prospective observational study of both modalities was designed involving a total of 75 patients undergoing craniotomy and resection of a range of brain tumours. A neuronavigation system was used to register spectral readings in 3D space. Precise intraoperative readings from different tumour zones were taken and compared to matched core biopsy samples verified by routine histopathology. Results: Multivariate statistics including PCA/LDA analysis was used to analyse the spectra obtained and compare these to the histological data. The systems identified normal versus tumour tissue, tumour grade, tumour type, tumour density and tissue status of key markers of gliomagenesis. Conclusions: The work in this thesis provides proof of concept that useful real time intraoperative spectroscopy is possible. It can integrate well with the current operating room setup to provide key information which could potentially enhance surgical safety and effectiveness in increasing extent of resection. The ability to group tissue samples with respect to genomic data opens up the possibility of using this information during surgery to speed up treatment, escalate/deescalate surgery in specific phenotypic groups to introduce precision medicine to Neurosurgery.Open Acces

Fuzzy Hybrid Method for the Reconstruction of 3D Models Based on CT/MRI Data

This research proposes a hybrid method for improving the segmentation accuracy of reconstructed 3D models from computed tomography/magnetic resonance imaging (CT/MRI) data. A semi-automatic hybrid method based on combination of Fuzzy C-Means clustering (FCM) and region growing (RG) is proposed. In this approach, FCM is used in the first stage as a preprocessing step in order to classify and improve images by assigning pixels to the clusters for which they have the maximum membership, and manual selection of the membership intensity map with the best contrast separation. Afterwards, automatic seed selection is performed for RG, for which a new parameter standard deviation (STD) of pixel intensities, is included. It is based on the selection of an initial seed inside a region with maximum value of STD. To evaluate the performance of the proposed method, it was compared to several other segmentation methods. Experimental results show that the proposed method overall provides better results compared to other methods in terms of accuracy. The average sensitivity and accuracy rates for cone-beam computed tomography CBCT 1 and CBCT 2 datasets are 99 %, 98.4 %, 47.2 % and 89.9 %, respectively. For MRI 1 and MRI 2 datasets, the average sensitivity and accuracy values are 99.1 %, 100 %, 75.6 % and 99.6 %, respectively. The average values for the Dice coefficient and Jaccard index for the CBCT 1 and CBCT 2 datasets are 95.88, 0.88, 0.6, and 0.51, respectively, while for MRI 1 and MRI 2 datasets, average values are 0.96, 0.93, 0.81 and 0.7, respectively, which confirms the high accuracy of the proposed method

Fuzzy Hybrid Method for the Reconstruction of 3D Models Based on CT/MRI Data

This research proposes a hybrid method for improving the segmentation accuracy of reconstructed 3D models from computed tomography/magnetic resonance imaging (CT/MRI) data. A semi-automatic hybrid method based on combination of Fuzzy C-Means clustering (FCM) and region growing (RG) is proposed. In this approach, FCM is used in the first stage as a preprocessing step in order to classify and improve images by assigning pixels to the clusters for which they have the maximum membership, and manual selection of the membership intensity map with the best contrast separation. Afterwards, automatic seed selection is performed for RG, for which a new parameter standard deviation (STD) of pixel intensities, is included. It is based on the selection of an initial seed inside a region with maximum value of STD. To evaluate the performance of the proposed method, it was compared to several other segmentation methods. Experimental results show that the proposed method overall provides better results compared to other methods in terms of accuracy. The average sensitivity and accuracy rates for cone-beam computed tomography CBCT 1 and CBCT 2 datasets are 99 %, 98.4 %, 47.2 % and 89.9 %, respectively. For MRI 1 and MRI 2 datasets, the average sensitivity and accuracy values are 99.1 %, 100 %, 75.6 % and 99.6 %, respectively. The average values for the Dice coefficient and Jaccard index for the CBCT 1 and CBCT 2 datasets are 95.88, 0.88, 0.6, and 0.51, respectively, while for MRI 1 and MRI 2 datasets, average values are 0.96, 0.93, 0.81 and 0.7, respectively, which confirms the high accuracy of the proposed method

Single-cell transcriptomics in unravelling the molecular complexity of immunity in human disease

Tese de mestrado, Bioinformática e Biologia Computacional, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019O sistema imunitário engloba milhões de células que formam uma estrutura dinâmica e em comunicação, com o objetivo de defender o hospedeiro contra a entrada de agentes patogénicos e outras ameaças, como o aparecimento de células cancerígenas. No ser humano, a resposta imunitária envolve diversos tipos de células e, para cada tipo, estados celulares diferentes, interagindo entre si, de forma a manter e a proteger a função e integridade do organismo. Ao longo da vida o sistema imunitário vigia continuamente o organismo, através de um equilíbrio que envolve células imunitárias efectoras e reguladoras. No entanto, com o envelhecimento, ocorre um declínio gradual deste sistema, definido como imunosenescência. Esta deterioração leva a alterações nas proporções de diferentes tipos de células imunitárias no organismo e nas suas competências, o que, por sua vez, contribui para o aumento da prevalência de cancro, bem como para a propensão para um estado de inflamação crónica de baixo grau, implicado noutras doenças relacionadas com o envelhecimento, tais como as doenças neurodegenerativas. De facto, a idade é o principal fator de risco para o desenvolvimento da doença de Alzheimer e da doença de Parkinson. A sobreposição temporal entre o envelhecimento e a neurodegeneração tem alimentado um debate contínuo sobre se todos nós somos suscetíveis a desenvolver uma doença neurodegenerativa se vivermos tempo suficiente. Esta hipótese é sustentada pelo facto de o cérebro envelhecido apresentar várias lesões que não estão presentes no cérebro de pessoas mais jovens e de essas lesões se assemelharem a uma versão de grau inferior às encontradas nas doenças neurodegenerativas mais comuns. Muitos dos mecanismos implicados nas doenças neurodegenerativas são paralelos às mudanças que ocorrem com o envelhecimento e a maioria dos cérebros de idosos apresenta alterações específicas que podem ser ligadas a um certo nível de neurodegeneração, tal como a agregação de placas proteicas tóxicas e a neuro-inflamação. A neuro-inflamação consiste numa desregulação do sistema imunitário, associada à ativação e hiper-reactividade da microglia, o principal tipo de células imunitárias no sistema nervoso central. Os astrócitos são outro tipo de célula não-neuronal presente no sistema nervoso central, que participa na constituição da barreira hematoencefálica e providencia suporte aos neurónios, entre outras funções. Estas células também se tornam excessivamente reativas com o envelhecimento. A neuro-inflamação é, assim, uma potencial causa das alterações funcionais que ocorrem durante o envelhecimento normal e patológico, tendo um efeito tremendo no aumento da suscetibilidade às doenças neurodegenerativas. A exacerbação, com a idade, de processos inflamatórios no sistema nervoso central leva à perda da homeostase e, consequentemente, à disfunção ou morte de células neuronais, tal como observado na doença de Alzheimer e na doença de Parkinson. Contudo, uma minoria de pessoas ultrapassa a idade dos 80 anos sem mostrar sinais de debilitação cognitiva. Estas pessoas são a prova da existência de mecanismos compensatórios, que lhes permitem envelhecer saudavelmente e manter uma cognição normal. O envelhecimento é também um dos principais factores de risco do cancro. O cancro da mama é uma doença particularmente associada às mulheres mais velhas, raramente ocorrendo antes dos 30 anos de idade, e com maior prevalência acima dos 60 anos de idade. Todos os anos, mais de 1,5 milhões de mulheres são diagnosticadas com cancro da mama, tornando-o o cancro mais comum, bem como o segundo mais mortal, nas mulheres, a nível mundial. As terapias tradicionais do cancro da mama incluem quimioterapia e radioterapia. Contudo, o tratamento desta doença continua a ser um desafio devido à sua natureza heterogénea. Aliás, existem vários subtipos de cancro da mama, sendo o mais agressivo o cancro da mama triplo-negativo. Ainda não existem medicamentos e/ou terapias especificamente direcionadas ao tratamento deste tipo de cancro, o que enfatiza a necessidade de explorar terapias alternativas, tal como a imunoterapia, tendo em conta que a importância do sistema imunitário no cancro da mama é inequívoca. O microambiente tumoral é composto por matriz extracelular e células infiltradas na massa tumoral. Estas incluem uma proporção elevada de células tanto do o sistema imunitário inato como do adaptativo. As células imunitárias no microambiente tumoral foram já descritas como sendo determinantes na iniciação, progressão e metastização do cancro. Apesar da existência de subtipos diferentes de cancro da mama, e da variabilidade interindividual de doentes, estudos recentes, focados no microambiente tumoral, demonstraram a existência de padrões de infiltração de células imunitárias correlacionados com prognóstico (negativo ou favorável) em doentes com cancro da mama. Por exemplo, existe uma associação entre a infiltração de linfócitos, nomeadamente células T CD8+, e prognóstico favorável da doente, dado que estas células possuem funções citotóxicas capazes de eliminar células tumorais. Desta forma, as células T, no microambiente tumoral, já foram extensivamente estudadas e relacionadas como um componente fundamental do mesmo, devido a ensaios clínicos recentes que demonstraram a capacidade de controlar a progressão do cancro nalguns doentes ao manipular estas células. Contudo, as células mieloides, que englobam um conjunto de células do sistema imunitário inato, permanecem menos estudadas do que as células T, apesar de constituírem uma proporção significativa das células imunitárias infiltradas no microambiente tumoral. Dessas células, destacam-se os macrófagos, que podem atingir proporções superiores a 50% da própria massa tumoral na mama. Estas células apresentam polarizações diferentes conforme os estímulos do microambiente, podendo adotar um fenótipo que inibe o crescimento do tumor (anti-tumoral) ou que o favorece (pro-tumoral). A presença de macrófagos pró-tumorais no microambiente tumoral tem vindo a ser descrita como um indicador de prognóstico negativo no cancro, incluindo no cancro da mama. Por outro lado, os macrófagos anti-tumorais têm a capacidade de induzir a regressão dos tumores, pelo que, geralmente, encontram-se associados a um prognóstico favorável no cancro da mama. A existência de macrófagos com funções antagónicas torna-os num tópico de investigação ativo na área do cancro da mama, com o objectivo de desenvolver novas imunoterapias, direcionadas à diminuição dos números de macrófagos pro-tumorais, ou à re-polarização dos mesmos em macrófagos anti-tumorais. Assim, é importante caracterizar a heterogeneidade celular do sistema imunitário, possibilitando o conhecimento dos processos biológicos fundamentais que ocorrem no envelhecimento saudável e na doença. Para tal, é possível utilizar single-cell RNA sequencing, uma abordagem que utiliza tecnologias de sequenciação do transcritoma de uma única célula, permitindo medir a distribuição dos níveis de expressão de cada gene numa população de células individuais e melhor entender os padrões de expressão génica em tecidos complexos, como o cérebro e o microambiente tumoral. O desenvolvimento de protocolos de single-cell RNA sequencing foi motivado pela necessidade de estudar condições em que apenas uma pequena quantidade de material se encontrava disponível, tal como o desenvolvimento embrionário. Contudo, o aperfeiçoamento de protocolos e das plataformas de sequenciação permitiu um aumento no número de células utilizadas nestes ensaios, podendo chegar às centenas de milhares de células por estudo. Esta evolução contínua tem vindo a melhorar radicalmente a dissecção da heterogeneidade de populações celulares, particularmente na estimação da infiltração de células imunitárias em tumores sólidos, e na área das neurociências, permitindo caracterizar a grande diversidade de células neuronais e não-neuronais em várias regiões do sistema nervoso central. Este trabalho consistiu em duas partes, ambas envolvendo a análise de dados públicos de single-cell RNA sequencing. Na primeira parte, focámo-nos em desenvolver uma pipeline de análise computacional, de forma a estudar as abundâncias relativas de células neuronais e não-neuronais no cérebro, e como a abundância destas populações se correlaciona com o envelhecimento e patologias neurológicas. Com esta análise demonstrámos que, para alguns tipos específicos de tecido cerebral, ocorre um decréscimo na proporção de neurónios com a idade, concomitante com um aumento na proporção de astrócitos. Esta alteração de proporções é acentuada na doença de Alzheimer e na doença de Parkinson, nas quais os tecidos afetados pela neurodegeneração demonstram uma proporção relativa inferior de neurónios, bem como uma proporção relativa superior de astrócitos, quando comparados com tecidos cerebrais sem doença. Também demonstrámos que o sistema nervoso central não é um local totalmente imuno-privilegiado pois conseguimos estimar as abundâncias absolutas de diferentes tipos de células imunitárias no cérebro. Aliás, esta análise revelou que, as células T CD4+ de memória são as células imunitárias que se infiltram em maior quantidade no cérebro, existindo uma variabilidade elevada entre indivíduos. A segunda parte deste trabalho teve como objectivo avaliar a diversidade celular e a assinatura molecular de macrófagos infiltrados no microambiente tumoral no cancro da mama, bem como caracterizar os padrões de infiltração de células imunitárias na massa tumoral e o modo como estes se encontram associados com a idade e o prognóstico. Com esta análise, identificámos grupos de macrófagos infiltrados na massa tumoral com fenótipos diferentes, tais como macrófagos com funções pró-inflamatórias anti-tumorais e macrófagos alternativamente ativados, ou seja, com funções anti-inflamatórias pró-tumorais. Por outro lado, descobrimos ainda um grupo de macrófagos transcricionalmente ativos, que não se assemelham a nenhuma das polarizações previamente descritas, tratando-se, possivelmente, de um novo estado por descrever. Verificámos ainda a ocorrência de um aumento significativo com a idade na proporção relativa de macrófagos pró-tumorais no microambiente tumoral do cancro da mama. Estes macrófagos têm a capacidade de suprimir a resposta anti-tumoral das células T CD8+ citotóxicas. Ao comparar grupos de tumores com uma proporção relativa elevada/baixa de macrófagos pró-tumorais, e grupos de tumores com uma proporção relativa baixa/elevada de células T CD8+, verificámos que a infiltração de macrófagos pró-tumorais parece estar associada com o processo biológico de transição epitelial-mesenquimal, o qual está envolvido no potencial metastático dos tumores malignos. Em contraste, a infiltração de células T CD8+ encontra-se associada ao reconhecimento do tumor e à consequente elicitação de uma resposta imunitária ativa.Throughout the course of life, the immune system keeps surveilling the organism for foreign pathogens and cancerous cells. However, with ageing there is a gradual decline of the immune system fitness, which is defined as immunosenescence. This deterioration leads to alterations in the proportions of different immune cell types in the organism and in their capabilities. Moreover, it contributes to the increased prevalence of cancer as well as a propensity of a chronic low-grade inflammatory state implicated in other age-related diseases, such as neurodegenerative ones. The immune system comprises a multitude of different cell types and states. It is important to assess this cell heterogeneity in order to understand fundamental biological processes in healthy ageing and disease. One way to do this is through single-cell RNA sequencing, an approach that uses sequencing technologies to profile the transcriptome of a single cell, thereby allowing to measure the distribution of expression levels for each gene across a population of individual cells, and to better understand gene expression patterns in complex heterogeneous tissues, such as the brain and the tumour microenvironment. Using publicly available single-cell RNA sequencing datasets, the first part of this work was focused on developing a computational analysis pipeline to study the relative abundance of neuronal and non-neuronal cells in the brain and how they correlate with ageing and neurological health. We found that, for some brain tissues, there is a decrease in the proportion of neurons with ageing, concomitant with an increase in the proportion of astrocytes. This shift in proportions is accentuated in Alzheimer’s disease and Parkinson’s disease, in which specific brain tissues affected by neurodegeneration show a relatively lower proportion of neurons and a relatively higher proportion of astrocytes, when compared with controls. We also demonstrated that the central nervous system in not totally an immune-privileged tissue without infiltration of blood-leucocytes, by estimating absolute abundances of different immune cell types in the brain. This revealed that resting CD4+ memory T cells present the highest proportion of brain-infiltrating immune cells, with a relatively high level of variability between individuals. In the second part of this work, our goal was to evaluate the cellular diversity and molecular signature of breast tumour-associated macrophages, and to understand how the intra-tumoural diversity and functionality of infiltrating immune cell types was associated with age and prognosis. By implementing single-cell RNA sequencing data analysis tools, we were able to discern groups of tumour-infiltrating macrophages with different phenotypes, such as the classically activated polarization (anti-tumour) macrophages and the alternatively activated polarization (pro-tumour) ones. On the other hand, we found a group of transcriptionally activate macrophages that do not resemble any of the previously described polarizations, possibly being a new unstudied state. We also found that there is a significant increase in the relative proportion of breast tumour-infiltrating pro-tumour macrophages with ageing. These macrophages are known to suppress CD8+ cytotoxic T cell-mediated anti-tumour immune responses. By comparing groups of breast tumour bulk RNA-sequencing samples with a high/low proportion of pro-tumour macrophages, and a low/high proportion of CD8+ T cells, we found that infiltration of pro-tumour macrophages is associated with the cancer metastasis hallmark (epithelial-mesenchymal transition). In contrast the tumours with higher infiltration of CD8+T cells, were associated with the recognition of the breast tumour as non-self and the consequent elicitation of an active immune response