Análisis exhaustivo del contenido microbiano en muestras de secuenciación del genoma completo del proyecto The Cancer...

Área de la Ciencia:

• Microbiología
• La bioinformática
• La genómica

Sus antecedentes:

• Estudios recientes sugieren comunidades microbianas específicas dentro de los tumores humanos.
• Los análisis anteriores de los datos del proyecto The Cancer Genome Atlas (TCGA) informaron de numerosas especies microbianas en varios tipos de cáncer.

Objetivo del estudio:

• Reanalisar los datos de secuenciación del genoma completo (WGS) de TCGA para el contenido microbiano en 25 tipos de cáncer.
• Validar y ampliar los hallazgos previos sobre la presencia microbiana en los conjuntos de datos sobre el cáncer.
• Proporcionar un conjunto de datos de referencia corregido para futuras investigaciones.

Principales métodos:

• Análisis de 5734 conjuntos de datos de secuenciación del genoma completo TCGA utilizando métodos computacionales y bases de datos actualizados.
• Comparación de los resultados con dos importantes estudios recientes sobre microbios en el cáncer.
• Identificación y cuantificación de bacterias, virus, arqueas y hongos.

Principales resultados:

• La presencia de especies microbianas en los datos de TCGA es significativamente menor que la reportada anteriormente.
• Se descubrió que muchas especies microbianas previamente identificadas en los datos de TCGA eran artefactos de errores técnicos.
• El estudio refuerza los hallazgos de que los errores técnicos han llevado a informes erróneos de microbios en los datos de secuenciación del cáncer.

Conclusiones:

• La presencia microbiana real en los tumores humanos, basada en los datos del TCGA WGS, es considerablemente menor de lo sugerido por estudios anteriores.
• Los errores técnicos en el procesamiento de datos han tenido un impacto significativo en la detección microbiana previa en la genómica del cáncer.
• Se proporciona un conjunto de datos publicados de lecturas microbianas de muestras de TCGA para ayudar a futuras investigaciones y evitar la interpretación errónea de los datos.