Zusammenstellung der Forschung für die Veröffentlichung kann eine schwierige und zeitraubender Prozess, erhöhten sogar noch weiter, weil der aktuelle COVID-19-situation, während die nicht-wesentliche labs wurden überwintert und viele Forscher arbeiten nun getrennt und aus der Ferne, statt der Zusammenarbeit innerhalb der gleichen Raum.
Trotz dieser Hindernisse, Indiana University School of Medicine Fakultät und Regenstrief Institute Forscher hatten Ihre Studie, veröffentlicht in Nature Communications im April 14, das ist eine noch wichtigere Aufgabe angesichts einer der führenden Autoren wurde unter Quarantäne gestellt, die in Wuhan, China für die letzten zwei Monate Ihrer Arbeit.
Das team besteht aus Verbundenen Wissenschaftler Jie Zhang, Ph. D., Regenstrief Institute Forscher Kun Huang, Ph. D., beide von der Indiana University School of Medicine Fakultät, Jun Cheng, Ph. D., Shenzhen University und Kollegen einschließlich Liang Cheng, M. D. der IU School of Medicine.
Die Studie wurde geleitet von Dr. Zhang, Assistenzprofessor der medizinischen und molekularen Genetik an der IU School of Medicine. Die Arbeit konzentriert sich auf die Anwendung von machine-learning-und Bild-Analyse zu helfen, die Forscher unterscheiden, eine seltene Unterart des Nieren-Krebs (translocational Nierenzellkarzinom, oder tRCC) von anderen Subtypen durch Untersuchung der Funktionen von Zellen und Gewebe auf mikroskopischer Ebene. Dr. Zhang sagte, die strukturelle ähnlichkeiten haben, verursacht eine hohe rate von Fehldiagnosen. In dieser Publikation, die Forscher untersuchten 74 tRCC Proben, die stellt den größten tRCC Sammlung der Welt.
„Der Phänotyp dieser tRCC sieht sehr viel wie clear cell renal cell carcinoma, oder ccRCC, die häufigste Art von Nierenzellkarzinom, so dass es schwierig für Pathologen, zwischen beiden zu unterscheiden,“ sagte Dr. Zhang. „Um den zu verbessern, haben wir versucht, den machine-learning-Technik, die Fütterung in der digitalisierten pathologische Bild Daten an die Analyse-pipeline, die zum trainieren des Computers zum extrahieren der features in Bezug auf tRCC. Dies wird helfen, Pathologen bestätigen, der Fall ist, anstatt nur unter Berufung auf Ihre Augen.“
Der erste Autor dieses Papiers, Dr. Jun Cheng begann die Zusammenarbeit mit dres. Zhang und Huang im Jahr 2016, während Dr. Jun Cheng war visiting Ph. D. student aus China. Er besucht zum ersten mal bei dres. Zhang und Huang waren die Forscher an der Ohio State University, bevor Sie trat IU School of Medicine und des Regenstrief-Instituts, und hat auch Sie besucht, da gingen Sie zu Ihren aktuellen Rollen. Dr. Jun Cheng ist derzeit assistant professor an der Shenzhen University und hatte reiste in seine Heimatstadt Wuhan für den Winterurlaub.
„Ich hatte geplant, zu Hause zu bleiben für 10 Tage,“ sagte Dr. Jun Cheng. „Drei Tage später, die ganze Stadt Wuhan war in lockdown (aufgrund von Bedenken der COVID-19) und die Sperrung dauerte über zwei Monate.“
Die Stadt Wuhan wurde zum Epizentrum der Pandemie, mit mehr als 50.000 bestätigte Fälle von COVID-19 unter der Bevölkerung von 11 Millionen Menschen. Als er arbeitete, um überarbeiten Ihre Publikation, Dr. Cheng konnte nicht mehr zurück zu seinem Labor an der Shenzhen Universität, da Lehrer und Schüler, die Links für die Ferien wurden nicht erlaubt zu gehen zurück aufgrund der Pandemie. Er hatte nur ein laptop bei ihm zu Hause, sondern benötigt ein high-performance-computer zur Durchführung von Daten-Analysen.
„Zum Glück, ein student in meinem Labor nicht nach Hause und blieb in der Schule während der winter-Ferien“, sagte Dr. Jun Cheng. „Sie half starten Sie den computer in meinem Labor und dann habe ich alle Experimente, die auf Sie aus der Ferne.“
Dr. Jun Cheng auch erforderlich, wiederholen Sie einige der Analyse für das überarbeitete Manuskript, das eine übertragung der bereits heruntergeladenen öffentlichen Daten zu China von Dr. Huang ‚ s lab in Indiana, und es dauerte eine Woche, um den Datentransfer abzuschließen.
„Es war ziemlich stressig die überarbeitung der Veröffentlichung während der Quarantäne, aber schließlich schafften wir es,“ sagte Dr. Jun Cheng.
Dr. Huang beschrieb diese Veröffentlichung als ein echtes team Wissenschaft bemühen, mit internen und internationalen Kooperationen, sowohl von denen er sagte, Sie sind essentiell. Liang Cheng, MD, Virgil Mond Professor der Pathologie, die von der IU School of Medicine und einer der entsprechenden Autoren auf dem Papier, war in der Lage zu sammeln zusätzliche tRCC und ccRCC Proben innerhalb von zwei Wochen von einem Mitarbeiter in Michigan für die weitere Analyse, die er beschrieben als eine erstaunliche Leistung.
„In vielen Fällen arbeiten wir International, denn es ist eine große innovation base, die helfen können, mit unserer Forschung,“ sagte Dr. Huang, der auch der Direktor von Daten, Naturwissenschaften und informatik für die IU-Präzisions-Health Initiative. „Auch in schwierigen Zeiten, solange haben wir genug Ressourcen und Mittel der Kommunikation können wir uns immer noch carry out die Verbundforschung.“
Diese Forschung konzentriert sich auf Nieren-Krebs auf Basis der genetischen Marker eher als Ort der Krankheit. Diese Studie war Teil unterstützt durch die IU-Präzisions-Health Initiative.