MRI: una finestra per proprietà genetiche di tumori cerebrali

Giugno 7, 2016 Admin Salute 0 6
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"Questo approccio rivela che, utilizzando tecniche di imaging esistenti, siamo in grado di identificare le proprietà molecolari dei tumori", ha detto Michael Kuo, MD, assistente professore di radiologia interventistica presso UCSD School of Medicine. Kuo e colleghi hanno analizzato più di 2.000 geni precedentemente appurato essere alterata espressione in glioblastoma multiforme (GBM) tumori. Hanno quindi mappati le correlazioni tra l'espressione genica e le caratteristiche MRI.

I ricercatori hanno anche identificato funzioni di imaging caratteristici associati alla sopravvivenza globale dei pazienti con GBM, il tipo più comune e letale di tumore cerebrale primario.




I ricercatori hanno scoperto cinque caratteristiche MRI distinte che sono state significativamente collegati a particolari modelli di espressione genica. Per esempio, una caratteristica specifica visto in alcune immagini è associato con la proliferazione del tumore, e l'altro con la crescita e la formazione di nuovi vasi sanguigni all'interno del tumore - entrambi i quali sono suscettibili al trattamento con farmaci specifici.

Questi cambiamenti fisiologici osservati nelle immagini sono causate da programmi genetici o pattern di attivazione genica nelle cellule tumorali. Alcuni di questi programmi sono strettamente associati con bersagli farmacologici, in modo che quando vengono rilevati, si può indicare che i pazienti dovrebbero rispondere ad una particolare terapia anticancro, secondo i ricercatori.

"Per la prima volta, abbiamo dimostrato che l'attività dei programmi molecolari specifici di questi tumori può essere determinata sulla base di risonanza magnetica da solo", ha detto Kuo. "Siamo stati anche in grado di collegare la risonanza magnetica con un gruppo di geni che sembrano essere coinvolti nella invasione delle cellule tumorali -. Un fenotipo associato con un tasso ridotto di sopravvivenza dei pazienti"

L'attività di laboratorio che si basa su campioni di tessuto viene solitamente usata per diagnosticare e guidare il trattamento per GBM. Tuttavia, l'attività biologica mostrato può dipendere dalla porzione del tumore da cui è ottenuto il campione di tessuto. I ricercatori hanno dimostrato che la RM potrebbe essere utilizzata per identificare le differenze nei programmi di espressione genica all'interno dello stesso tumore.

"Espressione genica comporta la produzione di proteine, che in gran parte determinano le caratteristiche di un tumore e il comportamento. Questo metodo MRI non invasivo potrebbe, per esempio, rilevare quale parte di un tumore esprime geni correlati alla formazione dei vasi sanguigni e la crescita o cellule tumorali invasione, ", ha detto Kuo. "Capire l'attività genetica potrebbe rivelarsi un forte predittore di sopravvivenza nei pazienti, e contribuire a spiegare perché alcuni pazienti hanno risultati migliori di altri."

Kuo ha anche portato un precedente studio, pubblicato su Nature Biotechnology nel maggio 2007, correlando immagini TC di tessuto canceroso con pattern di espressione genica nei tumori epatici. "Nel nuovo studio, siamo stati in grado di prendere una tecnologia di imaging diverso, MRI, e applicarlo a un tipo di tumore del tutto diverso", ha detto, notando che gli studi aprono nuove e promettenti strade per diagnosi non invasiva e classificazione del cancro .

Il nuovo studio sarà pubblicato online Proceedings of National Academy of Science della settimana del 24 marzo.

Hanno contribuito a carta includono primo autore Massimiliano Diehn, UCSD Dipartimento di Radiologia e Dipartimento di Radioterapia Oncologica presso la Stanford University School of Medicine; Christine Nardini e David S. Wang, UCSD Dipartimento di Radiologia; Susan McGovern e Kenneth Aldape, Dipartimento di Neuropatologia, Università del Texas MD Anderson Cancer Center, Houston; Mahesh Jayaraman, Dipartimento di Radiologia, Brown University; Yu Liang, UCSF Brain Tumor Research Center, e Soonmee Cha, Dipartimento di Radiologia, UCSF Medical Center.

La ricerca è stata finanziata in parte dal National Institutes of Health.

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