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title: "Serviço de Subtipagem Molecular Assistido por IA"
description: "Combinamos omicas de laboratório húmido, descoberta de subtipos assistida por IA, testes de estabilidade, interpretação biológica, atribuição de novas amostras e replicação em coortes externas."
url: "https://pt.cd-genomics.com/ai-assisted-molecular-subtyping.html"
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# Serviço de Subtipagem Molecular Assistido por IA

Um mapa de calor pode mostrar grupos em um conjunto de dados. Não diz se esses grupos são estáveis, biologicamente significativos ou propensos a aparecer em outra coorte.

A CD Genomics ajuda equipas de pesquisa a construir sistemas de subtipos que podem responder a essas questões. Podemos começar com dados existentes, gerar novos dados ómicos a partir de biospecimens ou combinar ambas as abordagens.

O serviço pode ajudá-lo a:

- Descobrir grupos moleculares sem forçar uma resposta preferida.
- Testar estabilidade, sensibilidade a lotes e ambiguidade de amostras.
- Explicar cada subtipo através de genes, vias, células e regiões de tecido.
- Desenvolver uma regra para atribuir novas amostras de pesquisa.
- Testar se o sistema de subtipos se reproduz em uma coorte independente.

### O Que Você Recebe

- Número de subtipos recomendado com evidências de suporte
- Atribuição de subtipos para cada amostra de pesquisa
- Sinais de confiança e ambiguidade
- Características e vias definidoras de subtipos
- Avaliação de lote e sensibilidade
- Recomendações de replicação externa e para o próximo estudo

## Detalhes

### Por Que a Subtipagem Molecular Precisa de Mais do Que Agrupamento

Diferentes algoritmos podem dividir as mesmas amostras de maneiras diferentes. Dados ausentes, efeitos de lote, tamanhos de grupo desiguais, composição de tecido e amostras incomuns também podem alterar o resultado.

Portanto, tratamos o primeiro resultado de agrupamento como um modelo candidato. Repetimos a análise sob mudanças razoáveis, verificamos se as mesmas amostras permanecem juntas e procuramos variáveis técnicas que possam explicar os grupos.

Em seguida, conectamos os grupos estáveis a programas moleculares, estados celulares, regiões de tecido e fenótipos de pesquisa medidos. Se o estudo precisar de uma camada de dados mais robusta, podemos gerar dados em massa, de célula única, espaciais ou multi-ômicos em nossos laboratórios.

As questões-chave incluem:

- Quantos subtipos são suportados pelos dados?
- As mesmas amostras permanecem agrupadas após reamostragem?
- Efeitos de lote, local, pureza ou composição celular estão influenciando o resultado?
- Quais características e vias definem cada subtipo?
- Uma nova amostra pode ser atribuída com um escore de confiança?
- O padrão se reproduz em outra coorte?

### Subtipagem Molecular para Decisões de Pesquisa Específicas

#### 1. Subtipos de tumor estáveis a partir de dados em massa ou multi-ômicos

**Questão de pesquisa:** Esta coorte contém grupos moleculares repetíveis, e qual biologia os separa?

O estudo pode usar apenas a expressão de RNA ou combinar variantes, mudanças no número de cópias, metilação de DNA, acessibilidade da cromatina, proteínas ou metabólitos. A CD Genomics pode trabalhar com matrizes existentes ou gerar os dados ausentes a partir de biospecimens.

Métodos assistidos por IA comparam padrões em uma ou mais camadas moleculares. Testamos vários números de grupos razoáveis e métodos em vez de aceitar o primeiro resultado. Reamostragem repetida, medidas de consenso, verificações de separação de grupos, sensibilidade de características e revisão ciente de lote ajudam a determinar se a estrutura proposta é credível.

Os entregáveis podem incluir o número de subtipos recomendado, atribuições de amostras, evidências de estabilidade, características definidoras, resumos de vias e limitações importantes.

Hoadley et al. integraram várias plataformas moleculares em mais de 10.000 tumores e mostraram que os padrões de tecido e de célula de origem moldaram fortemente a classificação molecular. Isso ilustra por que o contexto biológico deve ser considerado ao interpretar um agrupamento.

#### 2. Subtipos imunes e do microambiente

**Questão de pesquisa:** Os grupos são impulsionados por células tumorais, células imunes, células estromais ou sua organização espacial?

O RNA em massa pode fornecer uma visão ampla da coorte. O RNA de célula única, proteína de superfície celular, dados de receptores imunes ou de cromatina podem separar estados celulares. A profilagem espacial pode mostrar onde essas células e programas ocorrem dentro do tecido.

A análise assistida por IA conecta populações celulares, estados celulares, vias e vizinhanças de tecido. Também pode comparar se um subtipo em massa permanece visível após considerar as proporções celulares em mudança. Examinamos os efeitos do doador e do lote e buscamos confirmação em um conjunto de dados independente ou com um ensaio direcionado, quando possível.

Sivakumar et al. usaram multi-ômica de célula única emparelhada de tumores pancreáticos e sangue, juntamente com dois conjuntos de dados públicos, para identificar microambientes enriquecidos em mieloides e adaptativos. Wang et al. usaram transcriptômica espacial em 92 casos de câncer de mama triplo-negativo e identificaram nove arquetipos espaciais que foram examinados em conjuntos de dados externos.

#### 3. Subtipos de resposta a drogas ou fenótipos experimentais

**Questão de pesquisa:** Grupos molecularmente distintos mostram diferentes padrões de resposta, mecanismos de resistência ou fenótipos experimentais?

Podemos combinar perfis moleculares com valores medidos de dose-resposta, resultados de perturbação, modelos resistentes e sensíveis, amostras longitudinais ou outros fenótipos quantitativos.

Podemos primeiro descobrir grupos sem usar o rótulo de resposta e, em seguida, comparar a resposta entre os grupos. Quando apropriado, métodos semi-supervisionados podem usar um fenótipo de pesquisa para guiar a análise, mantendo a estrutura molecular visível. Verificamos se a associação permanece após considerar linhagem, lote e fonte do modelo.

Lehmann et al. combinaram dados genômicos, transcriptômicos, epigenéticos, proteicos e de triagem para estudar características específicas de subtipos e vulnerabilidades de pesquisa no câncer de mama triplo-negativo. O estudo também mostrou que os tumores podem conter sinais de subtipos mistos ou contínuos, em vez de limites claros.

#### 4. Replicação externa e atribuição de novas amostras

**Questão de pesquisa:** O sistema de subtipos pode ser aplicado a novas amostras, e se reproduz fora do conjunto de descoberta?

Definimos a coorte de descoberta, uma coorte de teste independente, características necessárias, regras de elegibilidade de amostras e diferenças de plataforma aceitáveis. Se uma coorte de teste não estiver disponível, podemos identificar um conjunto de dados público adequado ou planejar um estudo de validação posterior.

A seleção de características assistida por IA e a classificação podem converter grupos de descoberta em uma regra de atribuição fixa. Cada nova amostra pode receber um escore de subtipo e um sinal de ambiguidade, em vez de um rótulo forçado. Avaliamos a taxa de atribuição, confiança, proporções de grupo, concordância molecular, concordância de vias e sensibilidade à plataforma, lote, local e composição da amostra.

Langerud et al. analisaram 1.093 amostras de tumor colorretal de 692 pacientes. A amostragem multirregional mostrou heterogeneidade frequente de subtipos, enquanto um conjunto de genes de menor heterogeneidade apoiou uma estrutura de subtipo mais congruente que também foi ilustrada em séries de tumores externas.

### Tecnologias Ómicas Relacionadas

| Serviço | Questão que pode responder | Papel comum na subtipagem |
|---|---|---|
| [Sequenciamento de RNA](/rna-seq-transcriptome.html) | Quais programas de expressão separam as amostras? | Descoberta de subtipos em toda a coorte, análise de vias e assinaturas de atribuição |
| [Sequenciamento de Exoma Completo](/human-mouse-exome-sequencing.html) | Quais variantes codificadoras e padrões de número de cópias diferem por grupo? | Contexto genômico, alterações definidoras de subtipo e comparação de modelos |
| [ATAC-Seq](/atac-seq.html) | Quais programas regulatórios e regiões acessíveis diferem por grupo? | Interpretação de subtipos regulatórios e análise de drivers a montante |
| [Sequenciamento de RNA de Célula Única](/single-cell-rna-sequencing.html) | Quais tipos de células ou estados celulares criam o sinal em massa? | Estados raros, subtipos mistos, programas de linhagem e heterogeneidade dentro da amostra |
| [Serviços de Sequenciamento Multi-Ômico Espacial](/spatial-multi-omics-sequencing-services.html) | Onde ocorrem programas de subtipo dentro do tecido? | Arquetipos espaciais, vizinhanças celulares, limites e nichos resistentes |
| [Serviços Multi-Ômicos](/multi-omics.html) | Várias camadas moleculares suportam o mesmo subtipo? | Subtipagem integrada, concordância entre camadas e refinamento de mecanismos |
| [Serviços de Bioinformática](/bioinformatics-services.html) | Dados existentes podem ser processados e comparados de forma consistente? | Revisão de qualidade, harmonização, análise de coorte pública e relatórios reproduzíveis |

A perfuração espacial é especialmente útil quando as amostras partilham um subtipo de massa, mas diferem em regiões tumorais, vizinhanças imunes ou organização estromal. O design é selecionado de acordo com o tipo de tecido, método de preservação, necessidade de resolução e questão de pesquisa.

### Modos de Entrada do Projeto

| Tipo de projeto | O que você fornece | Como a CD Genomics apoia o estudo |
|---|---|---|
| Amostra-para-Insight | Biospecimens, grupos de estudo, metadados e a decisão de pesquisa | Nós projetamos e realizamos os experimentos, processamos os dados, desenvolvemos o sistema de subtipos e planejamos a replicação. |
| Dados-para-Insight | Matrizes ômicas brutas ou processadas, metadados da amostra e conjuntos de dados públicos opcionais | Nós revisamos a qualidade dos dados, descobrimos e testamos subtipos, interpretamos a biologia e desenvolvemos uma abordagem de atribuição. |
| Estudo Híbrido | Dados existentes mais amostras para uma camada molecular ou de validação em falta | Nós identificamos a lacuna de evidências, geramos novos dados focados e atualizamos o modelo de subtipos. |

### Como Decidimos se um Subtipo é Credível

- **Estabilidade de reamostragem:** As mesmas amostras permanecem juntas quando a coorte é repetidamente reamostrada?
- **Sensibilidade do método:** A estrutura principal permanece visível com outros algoritmos, distâncias ou conjuntos de características razoáveis?
- **Separação de grupos:** Os grupos são distintos o suficiente para serem interpretados sem ocultar amostras ambíguas?
- **Sensibilidade técnica:** A qualidade do lote, local, plataforma, qualidade da amostra ou data de processamento estão ligadas aos grupos?
- **Acordo biológico:** Genes, vias, proteínas, células ou regiões de tecido contam uma história consistente?
- **Associação fenotípica:** Os fenótipos de pesquisa medidos estão distribuídos de forma diferente entre os grupos?
- **Confiança na atribuição:** Novas amostras podem ser rotuladas sem forçar casos limítrofes?
- **Replicação externa:** Os grupos e sua biologia são recuperados em uma coorte independente?

Se os dados suportarem um gradiente contínuo em vez de grupos separados, relatamos o gradiente em vez de forçar subtipos discretos.

### Fluxo de Trabalho

1. **Definir a decisão de pesquisa.** Esclarecer a coorte, a questão biológica, as fontes esperadas de heterogeneidade e o uso de pesquisa pretendido.
2. **Revisar dados e design do estudo.** Examinar o equilíbrio das amostras, metadados, estrutura de lotes, valores ausentes, camadas moleculares disponíveis e possíveis coortes de validação.
3. **Gerar ou processar dados ômicos.** Realizar os experimentos acordados quando as amostras estão incluídas, seguidos de controle de qualidade e processamento específicos dos dados.
4. **Descobrir estruturas de subtipos candidatas.** Comparar conjuntos de características razoáveis, estratégias de integração, números de grupos e abordagens de agrupamento.
5. **Testar estabilidade e confusão.** Usar reamostragem, análise de sensibilidade, verificações de separação e revisão de variáveis técnicas.
6. **Explicar a biologia.** Identificar características definidoras, vias, estados celulares, padrões espaciais e associações de fenótipo de pesquisa.
7. **Construir a regra de atribuição.** Selecionar um conjunto de características prático ou centróide de subtipo e relatar confiança ou ambiguidade para cada amostra.
8. **Testar replicação externa.** Aplicar a abordagem bloqueada a uma coorte independente e relatar concordância, diferenças e limites.

### Entradas do Estudo

- Questão de pesquisa e como o resultado do subtipo guiará o próximo estudo
- Tipo de amostra, fonte de tecido, método de preservação e local de coleta
- Dados ômicos brutos ou processados de uma única camada ou múltiplas camadas
- Fenótipo experimental, tratamento, ponto temporal e variáveis de resultado quando disponíveis
- Informações sobre lote, plataforma, data de processamento, local do estudo e qualidade da amostra
- Biospecimens disponíveis para novos experimentos de massa, célula única ou espaciais
- Coortes públicas ou independentes candidatas para replicação

### Entregáveis

- Design do estudo e revisão da qualidade dos dados
- Dados ômicos controlados por qualidade quando os experimentos estão incluídos
- Número de subtipo recomendado e evidência de seleção
- Resultados de consenso e estabilidade de reamostragem
- Atribuição de subtipo para cada amostra elegível
- Sinais de confiança, ambiguidade e outliers
- Características definidoras de subtipo e marcadores candidatos
- Interpretação de vias, estados celulares e espaciais conforme aplicável
- Resultados de sensibilidade de lote, local, plataforma e características
- Conjunto de características bloqueado, centróide ou modelo de atribuição
- Relatório de replicação de coorte independente
- Tabelas, figuras, métodos, limitações e plano de acompanhamento reproduzíveis

### Por que a CD Genomics

A CD Genomics combina ômicas de laboratório úmido, bioinformática, análise de célula única, perfuração espacial e revisão de padrões assistida por IA. Podemos identificar evidências em falta, gerá-las e conectá-las à mesma questão de subtipo.

O resultado final é projetado para o próximo estudo de pesquisa: um sistema de subtipo transparente, uma regra para novas amostras, uma avaliação de replicação externa e um plano focado para mais testes.

Os subtipos moleculares dependem da composição da coorte, qualidade da amostra, design do ensaio e contexto biológico. Não garantimos que grupos separados serão encontrados ou que um subtipo de pesquisa será transferido para todas as populações, tecidos, modelos ou plataformas.

## Demonstração

Um relatório de exemplo pode incluir uma matriz de consenso, curvas de estabilidade, atribuições de amostras, sinais de confiança ou ambiguidade, mapas de calor de características de subtipo, perfis de vias, verificações de variáveis técnicas e resultados de coorte independente. Os painéis exatos dependem do projeto.

## Perguntas Frequentes

### Quantas amostras são necessárias para subtipagem molecular?

Não há um mínimo único para cada estudo. A resposta depende do número esperado de grupos, equilíbrio de grupos, tipo de dados, valores ausentes e a necessidade de uma coorte de teste separada. Revisamos esses fatores antes de recomendar um design.

### O projeto pode começar com dados existentes?

Sim. Podemos revisar matrizes brutas ou processadas, metadados e coortes públicas. Se uma camada molecular importante estiver em falta, podemos projetar um experimento focado usando biospecimens disponíveis.

### Você pode combinar várias camadas ômicas?

Sim. Podemos comparar subtipos encontrados em cada camada, construir um modelo integrado ou usar uma camada para explicar grupos encontrados em outra. A escolha depende da sobreposição de amostras, qualidade dos dados e da questão de pesquisa.

### O que a IA faz no estudo?

Métodos assistidos por IA ajudam a encontrar padrões complexos, comparar camadas moleculares, selecionar características informativas e atribuir novas amostras. Nossos cientistas escolhem o design do estudo, testam a estabilidade e confusão, interpretam a biologia e revisam o resultado final.

### Como você evita que os efeitos de lote se tornem subtipos?

Revisamos a estrutura de lote e local antes da modelagem, usamos normalização ou harmonização adequadas e testamos a associação entre subtipos propostos e variáveis técnicas. Também repetimos a análise sob escolhas de processamento razoáveis.

### A multi-ômica espacial pode ser incluída?

Sim. Dados espaciais podem mostrar se um subtipo de massa contém diferentes regiões tumorais, vizinhanças imunes ou padrões estromais. Também pode definir arquetípicos espaciais que não são visíveis após a média de todo o tecido.

### Você pode atribuir uma nova amostra após a descoberta do subtipo?

Quando os dados de descoberta suportam, podemos bloquear um conjunto de características, centróide ou classificador e aplicá-lo a novas amostras. Amostras limítrofes recebem um sinal de confiança ou ambiguidade em vez de um rótulo forçado.

### E se os dados suportarem um gradiente em vez de grupos claros?

Relatamos o gradiente. Alguns sistemas biológicos contêm estados contínuos ou programas mistos. Forçá-los em grupos discretos pode ocultar informações importantes.

### A replicação externa garante que o sistema de subtipo funcionará em todo lugar?

Não. A replicação fortalece as evidências dentro das populações, ensaios e tipos de amostra testados. A transferência para um ambiente diferente deve ser testada separadamente.

## Estudo de Caso

### Testando um Sistema de Subtipos de Câncer Colorretal Contra a Heterogeneidade Dentro do Tumor

Esta publicação é um exemplo de pesquisa independente. Não é um projeto cliente da CD Genomics.

Langerud et al. questionaram se a transcriptómica multirregional poderia identificar classificações de câncer colorretal que fossem menos sensíveis à heterogeneidade dentro do tumor. Os pesquisadores analisaram 1.093 amostras de tumor de 692 pacientes, incluindo amostras multirregionais de 98 tumores primários e 35 conjuntos primário-metástase correspondentes.

A Figura 1 mapeia o acordo e desacordo de subtipos nas regiões amostradas. O estudo encontrou heterogeneidade frequente nas atribuições de subtipos moleculares de consenso. Os pesquisadores então se concentraram em sinais de expressão intrínsecos das células cancerígenas com menor heterogeneidade. A Figura 4 compara essas classificações entre tumores primários e metástases. A Figura 5 apresenta a proposta de um quadro de subtipos congruentes em quatro grupos e suas associações de pesquisa.

O estudo demonstra por que a localização da amostragem, sinais mistos e mudanças biológicas devem ser testados diretamente. Também mostra que um melhor acordo dentro dos tumores primários não elimina todas as limitações, pois metástases correspondentes ainda podem mostrar mudanças de subtipo.

O artigo está licenciado sob a Licença Internacional Creative Commons Attribution 4.0. É um exemplo de pesquisa independente e não prevê o resultado de outro projeto de pesquisa.

## Publicações

1. Monti S, Tamayo P, Mesirov J, Golub T. [Clustering de Consenso: Um Método Baseado em Reamostragem para Descoberta de Classes e Visualização de Dados de Microarranjos de Expressão Gênica](https://doi.org/10.1023/A:1023949509487). *Machine Learning*. 2003.
2. Hoadley KA, Yau C, Hinoue T, et al. [Padrões de Células de Origem Dominam a Classificação Molecular de 10.000 Tumores de 33 Tipos de Câncer](https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.03.022). *Cell*. 2018.
3. Lehmann BD, Colaprico A, Silva TC, et al. [Análise Multi-ômica identifica vulnerabilidades terapêuticas em subtipos de câncer de mama triplo-negativo](https://doi.org/10.1038/s41467-021-26502-6). *Nature Communications*. 2021.
4. Langerud J, Eilertsen IA, Moosavi SH, et al. [A transcriptómica multirregional identifica subtipos de consenso congruentes com valor prognóstico além da heterogeneidade tumoral do câncer colorretal](https://doi.org/10.1038/s41467-024-48706-2). *Nature Communications*. 2024.
5. Wang X, Venet D, Lifrange F, et al. [A transcriptómica espacial revela heterogeneidade substancial no câncer de mama triplo-negativo com potenciais implicações clínicas](https://doi.org/10.1038/s41467-024-54145-w). *Nature Communications*. 2024.
6. Sivakumar S, Jainarayanan A, Arbe-Barnes E, et al. [Padrões distintos de infiltração de células imunes no adenocarcinoma ductal pancreático exibem seleção divergente de células imunes e mecanismos imunossupressores](https://doi.org/10.1038/s41467-024-55424-2). *Nature Communications*. 2025.

*Para Uso em Pesquisa Apenas. Não para uso em procedimentos diagnósticos ou clínicos.*