Innovazioni fatti nella ricerca sul cancro ovarico

Maggio 27, 2016 Admin Salute 0 0
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Gli scienziati dell'Istituto A * STAR di Biologia Medica (IMB) e la Bioinformatics Institute (BII) hanno trovato nuovi indizi per la diagnosi precoce e il trattamento personalizzato del tumore ovarico, attualmente uno dei tumori più difficili da diagnosticare presto a causa della mancanza di sintomi che sono unici per la malattia.

Ci sono tre tipi di cancro predominanti che colpiscono le donne - al seno, alle ovaie e dell'utero. Dei tre, il cancro ovarico è di grande preoccupazione in quanto è di solito diagnosticata solo in una fase avanzata per l'assenza di chiare sintomi iniziali. Il successo del trattamento è difficile in questa fase avanzata, con conseguente alti tassi di mortalità. Il cancro ovarico è aumentata in prevalenza a Singapore e altri paesi sviluppati di recente. Ora è il quinto tumore più comune tra le donne in Singapore, con circa 280 casi diagnosticati ogni anno e 90 decessi all'anno.

Identificare Cancro ovarico precedenti




Gli scienziati hanno identificato con successo IMB un biomarker di cellule staminali ovariche, che possono permettere di diagnosi precoce del cancro ovarico e consentire il trattamento in una fase precoce della malattia così.

La squadra ha identificato una molecola, nota come Lgr5, su un sottoinsieme di cellule nell'epitelio superficiale ovarica. Lgr5 è stato precedentemente utilizzato per identificare le cellule staminali in altri tessuti, tra cui l'intestino e lo stomaco, ma questa è la prima volta che gli scienziati hanno individuato con successo questa importante biomarker nelle ovaie. In tal modo, hanno portato alla luce una nuova popolazione di cellule staminali epiteliali dell'ovaio che producono Lgr5 e controllano lo sviluppo delle ovaie. Utilizzando Lgr5 come biomarker di cellule staminali ovariche, cancro ovarico può potenzialmente essere rilevato in precedenza, consentendo un trattamento più efficace in una fase precoce della malattia (vedi allegato A). Questi risultati sono stati pubblicati online su Nature Cell Biology a luglio 2014.

Analisi bioinformatica per sviluppare un trattamento personalizzato

Tra i diversi tipi di tumori ovarici rilevate, ad alto grado di carcinoma ovarico sieroso (HG-SOC) è il più diffuso dei tumori ovarici epiteliali. Ha anche dimostrato di essere uno dei tumori ovarici più letali, con solo il 30 per cento di questi pazienti sopravvivono più di cinque anni dopo la diagnosi [4]. HG-SOC rimane poco compresa, con una mancanza di biomarcatori individuati per uso clinico, dalla diagnosi alla prognosi di tassi di sopravvivenza dei pazienti.

Applicando l'analisi bioinformatica su grandi dati di genomica del cancro [5], gli scienziati sono stati in grado di BII identificare i geni il cui stato di mutazione potrebbe essere utilizzato per la prognosi e lo sviluppo di un trattamento personalizzato per HG-SOC.

Il gene, Checkpoint Kinase 2 (CHEK2), è stata identificata come un marcatore prognostico efficace di sopravvivenza del paziente. Pazienti HG-SOC con mutazioni in questo gene ceduto alla malattia entro cinque anni dalla diagnosi, forse perché le mutazioni CHEK2 sono stati associati con scarsa risposta alle terapie tumorali esistenti (vedi allegato B). Questi risultati sono stati pubblicati nel ciclo cellulare nel mese di luglio 2014.

La mortalità dopo la diagnosi al momento rimane alta, in quanto i pazienti ricevono opzioni terapeutiche simili di chemioterapia e radioterapia, nonostante la diversa natura delle cellule tumorali all'interno del tumore e tra i vari campioni di tumore. Con questi risultati, la medicina personalizzata per il cancro ovarico potrebbe essere sviluppato, con trattamento mirato che sarebbe ottimizzato per sottogruppi di pazienti.

Prof Sir David Lane, Chief Scientist, A * STAR, ha detto, "Questi risultati mostrano come i vari istituti di ricerca in A * STAR offrono la loro esperienza nello sviluppo di nuovi approcci per esaminare diversi aspetti della stessa malattia che non sono stati studiati con successo prima, come il cancro ovarico. Le funzionalità diverse e la conoscenza dei nostri scienziati ci permette di indagare le malattie olistico, dalla diagnosi al trattamento. "

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