Computational methods and challenges in analyzing intratumoral microbiome data

生物 微生物群 计算生物学 数据科学 进化生物学 生物信息学 计算机科学
作者
Qi Wang,Zhao‐Qian Liu,Anjun Ma,Zihai Li,Bingqiang Liu,Qin Ma
出处
期刊:Trends in Microbiology [Elsevier]
卷期号:31 (7): 707-722 被引量:12
标识
DOI:10.1016/j.tim.2023.01.011
摘要

The human microbiome is intimately related to cancer biology and plays a vital role in the efficacy of cancer treatments, including immunotherapy. Extraordinary evidence has revealed that several microbes influence tumor development through interaction with the host immune system, that is, immuno–oncology–microbiome (IOM). This review focuses on the intratumoral microbiome in IOM and describes the available data and computational methods for discovering biological insights of microbial profiling from host bulk, single-cell, and spatial sequencing data. Critical challenges in data analysis and integration are discussed. Specifically, the microorganisms associated with cancer and cancer treatment in the context of IOM are collected and integrated from the literature. Lastly, we provide our perspectives for future directions in IOM research.
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