CaMuS: ajuste simultâneo e imputação de novo da assinatura mutacional do câncer

A identificação dos processos mutacionais que operam em células tumorais tem implicações para o diagnóstico e terapia do câncer. Esses processos deixam padrões mutacionais nos genomas do câncer, que são chamados de assinaturas mutacionais. Recentemente, 81 assinaturas mutacionais foram inferidas utilizando algoritmos computacionais em dados de sequenciamento de 23.879 amostras. No entanto, essas assinaturas publicadas podem não oferecer sempre uma visão abrangente dos processos biológicos subjacentes a tipos de tumor que não estão incluídos ou são sub-representados nos estudos de referência. Para contornar esse problema, projetamos o CaMuS (Assinaturas Mutacionais do Câncer) para construir assinaturas de novo enquanto ajustamos simultaneamente assinaturas mutacionais disponíveis publicamente. Além disso, propomos estimar a similaridade das assinaturas comparando distribuições de probabilidade usando a distância de Hellinger. Aplicamos o CaMuS para inferir assinaturas de processos mutacionais em tipos de câncer pouco estudados. Utilizamos dados de sequenciamento de genoma inteiro de 56 neuroblastomas, fornecendo assim evidências da versatilidade do CaMuS. Usando dados simulados, comparamos o desempenho do CaMuS com o sigfit, um algoritmo recentemente desenvolvido com funcionalidades de inferência comparáveis. O CaMuS e o sigfit reconstruíram os conjuntos de dados simulados com precisão semelhante; no entanto, duas características principais podem argumentar a favor do CaMuS em relação ao sigfit: (i) desempenho computacional superior e (ii) um método confiável de seleção de parâmetros para evitar assinaturas espúrias.