Discovery Leads To 'Trials personalizzate' Rapid Mouse in cancro al seno

Marzo 27, 2016 Admin Salute 0 0
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Cancro al seno di una persona non è la stessa di un'altra persona, perché le mutazioni geniche differiscono in ogni tumore. Questo rende difficile per abbinare la migliore terapia con il singolo paziente.

Utilizzando una constatazione che la complessità genetica dei tumori nei topi parallelo che negli esseri umani, i ricercatori presso l'Istituto per la Duke University Genome Sciences e la politica e Duke University Medical Center stanno iniziando studi di sperimentazione in topi, così come studi clinici, a valutare se la comprensione del tumore diversità può migliorare il trattamento del cancro.

"Dare a tutti le stesse pochi trattamenti attuali non prende molto diversi tipi di tumori in considerazione", ha detto Joseph Nevins, Ph.D., Barbara Levine professore universitario di Breast Cancer Genomics a Duke, che dirige il Center for Applied Genomics & Tecnologia a Duke. "E 'come cercare di curare una infezione da virus, senza riconoscere che possa essere HIV, influenza o virus del raffreddore."




Per uno studio che appare di recente negli Atti della National Academy of Sciences, Nevins e colleghi hanno esaminato accuratamente un gran numero di tumori della mammella e del mouse eseguite le analisi genomiche per differenziare i tumori.

"I percorsi genetici dei tumori determinano la sensibilità ai farmaci", ha detto Nevins. "Abbiamo ancora molto da imparare su questo."

Tutti i topi sono stati allevati per avere una variante del gene Myc che ha dato loro i tumori; Tuttavia, ulteriori mutazioni genetiche sono acquisiti che contribuiscono allo sviluppo del tumore, comprese mutazioni nel gene Ras e altri. Lo spettro di variazione del tumore a livello genetico imitato la complessità dei tumori umani.

"Se andiamo a trattare con successo un tumore, dobbiamo riconoscere l'ampia eterogeneità di ciò che chiamiamo cancro al seno e abbinare i farmaci con attenzione alle caratteristiche di quel particolare tumore", ha detto Nevins. "Oggi i tumori al seno possono essere ordinati per se sono estrogeno-sensibili o HER-2 sensibile, ma che è circa la misura di esso. Stiamo eseguendo la sperimentazione umana di guardare ai percorsi biologici sottostanti ed esaminare il modo migliore per abbinare terapie con il singolo paziente. Ma questi sono lunghi studi. Ora siamo in grado di sviluppare nuove strategie per abbinare una terapia con un sottotipo di tumore del mouse e sono risultati in un periodo molto più breve di tempo. "

Nevins e colleghi in programma di condurre studi in topi, proprio come farebbero in esseri umani: trova il tumore, eseguire una biopsia, imparare tutto il possibile per il tumore, e abbinarlo a un farmaco basato su dati scientifici. Gli studi sui topi non sostituiscono la sperimentazione umana, ma possono essere una componente importante di avanzare una strategia, Nevins ha detto.

"Questo lavoro mette in luce l'importanza di entrambi biologici e computazionali sistemi modello per svelare la complessità e l'eterogeneità del cancro umano", ha detto Daniel Gallahan, Ph.D., direttore del programma per la biologia Programma Integrative Cancer presso il National Cancer Institute. "Questo tipo di analisi può essere sfruttata per allineare meglio una strategia terapeutica con tumore specifico di un individuo."

Parallelamente alla sperimentazione umana, le prove del mouse mostrerà ciò che funziona bene e cosa no nei metodi di prova, la raccolta dei dati, l'analisi e altri aspetti delle sperimentazioni. I ricercatori possono quindi tradurre immediatamente questi risultati per mantenere gli studi clinici di avanzamento nel modo più efficace possibile.

Con così tanto la ricerca modello murino accadendo in tutto il mondo, perché non sono state queste differenze tumorali di topo notato prima? L'espressione genica analisi eseguite sui tumori del mouse semplicemente non sono stati abbastanza grande, Nevins ha detto.

"Abbiamo esaminato un gran numero, fino a 80 campioni di tumori del mouse. E nello stesso modo in cui l'immagine diventa più chiaro quando si aggiungono più pixel, le informazioni sui tumori diventati più chiari, come abbiamo esaminato più campioni", ha detto. "In effetti, siamo andati a una risoluzione più elevata e potrebbe cominciare a vedere i modelli più chiaramente."

Lo studio è stato finanziato dal National Institutes of Health e la Fondazione V for Cancer Research, in onore del allenatore di basket del Nord Carolina State tardi Jim Valvano.

Altri autori includono Eran R. Andrechek, Jeffrey T. Chang, Michael L. Gatza, Chaitanya R. Acharya, e Anil Potti dell'Istituto Duca per Genome Sciences e la politica, e Robert D. Cardiff del Centro di Medicina comparato all'Università di California a Davis.

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