Test Gene sviluppato per classificare con precisione i tumori cerebrali

Aprile 6, 2016 Admin Salute 0 3
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Gli scienziati del Wistar Institute hanno sviluppato un metodo matematico per classificare le forme di glioblastoma, un tipo aggressivo e letale di cancro al cervello, attraverso le variazioni nel modo in cui queste cellule tumorali "leggono" i geni. Il loro sistema è stato in grado di prevedere le sottoclassi di tumori glioblastoma con una precisione del 92 per cento. Con ulteriori test, questo sistema potrebbe consentire ai medici di prevedere con precisione quali forme di terapia beneficerebbero i loro pazienti più.

La loro ricerca è stata effettuata in collaborazione con Donald M. O'Rourke, MD, un neurochirurgo presso l'Università della Pennsylvania Brain Tumor Center, che ha fornito i campioni di glioblastoma necessarie per validare il modello di computer Wistar. I loro risultati sono stati pubblicati online sulla rivista Nucleic Acids Research.

"E 'diventato sempre più evidente che la comprensione della composizione molecolare di ogni tumore paziente è la chiave per personalizzare i trattamenti del cancro per i singoli pazienti", ha detto Ramana Davuluri, Ph.D., del Wistar Tobin Kestenbaum Famiglia Professore e direttore associato del Centro di Wistar per sistemi e Biologia Computazionale. "Abbiamo sviluppato un modello computazionale che ci permetterà di prevedere varietà esatto di un paziente di glioblastoma basato sulla trascrizione varianti di un determinato tumore produce."




"Un gene può produrre molteplici varianti, sotto forma di varianti di trascrizione e proteine-isoforme. Abbiamo scoperto che quando si utilizza l'informazione genica in variante/livello isoforma, le analisi statistiche riconquistarono i quattro sottogruppi molecolari noti, ma con una sopravvivenza significativa differenza tra i sottogruppi raffinati. " ha detto Davuluri. "Utilizzando i dati del paziente, abbiamo scoperto che alcuni sottogruppi quando combinato con l'età del paziente, per esempio, potrebbero prevedere i risultati migliori con un determinato ciclo di terapia."

"Come terapie più mirate entrano in uso, questo è esattamente il tipo di medici di informazione dovrà fornire la migliore speranza di sopravvivenza per i loro pazienti", ha detto Davuluri. "Col tempo, riteniamo che questo potrebbe costituire la base di una prova clinica che aiuterà oncologi decidono corso del trattamento di un paziente."

Glioblastomamultiforme è il più letale dei tumori maligni del cervello adulto, e rappresenta oltre il 50 per cento di tutti i casi di cancro al cervello. Anche con terapie combinate aggressive, la prognosi rimane tetro, con la sopravvivenza del paziente mediana di 15 mesi dopo la diagnosi. La malattia è anche molecolarmente eterogenea, cioè composto di sottotipi che non sono geneticamente simile o producono la stessa matrice di proteine. I dati genetici del Cancer Genome Atlas (TCGA) Consorzio ha portato all'individuazione di quattro sottotipi di glioblastoma, ma Davuluri ei suoi ricercatori hanno cercato di trovare un modo per identificare rapidamente quali paziente era che sottotipo.

In studi precedenti, Davuluri ei suoi colleghi Wistar hanno stabilito come i cambiamenti nel modo in cui una cellula si legge proprio DNA può creare più varianti di una singola proteina. Queste proteine ​​varianti sono chiamati isoforme, ed essi sono prodotti come cellule alterano come trascrivere un dato gene in RNA. Lievi cambiamenti nel modo in macchina cellulare legge un gene può causare isoforme della proteina con sottili differenze di attività enzimatica o la longevità.

Ad esempio, la prima ricerca determinato come il cervello umano produce diverse isoforme di proteine ​​specifiche per tutta la vita. Sviluppo di cervelli fetali producono differenti isoforme di alcuni geni che cervello adulto. Hanno anche scoperto che i cambiamenti che attivano la produzione della isoforma sbagliato al momento sbagliato potrebbe portare al cancro.

Nello studio Nucleic Acids Research, i ricercatori hanno combinato saggi di queste isoforme della proteina con un modello al computer che chiamano PIGExClass, o il livello Isoform Classification-sistema basato su Gene-espressione indipendente dalla piattaforma. Per classificare i glioblastomi con PIGExClass, Davuluri ei suoi colleghi ha iniziato con i dati Cancer Genome Atlas di sviluppare un insieme di 121 varianti isoforma cui combinazione delle differenze potrebbero indicare uno specifico sottotipo di cancro al cervello. PIGExClass è, essenzialmente, un software che colloca i dati gene isoforma in insiemi basati su un insieme di valori predeterminati. I ricercatori hanno scoperto che, usando questo sistema di classificazione, si potrebbe prevedere il sottotipo di glioblastoma nel database con esattezza 92 percento.

"Quando abbiamo saputo quale combinazione di isoforme potrebbe creare una firma specifica per ogni tipo di glioblastoma, potremmo quindi creare un semplice test di laboratorio che cercare queste differenze di campioni di pazienti", ha detto Davuluri. "In questo caso il test misurerebbe variazioni dell'abbondanza RNA associato a queste isoforme 121 che compongono la firma."

Con questo nuovo test in mano, i ricercatori hanno convalidato la loro ricerca utilizzando 206 campioni indipendenti dalla University of Pennsylvania Brain Tumor Tissue Bank. Secondo Davuluri, quando si tiene conto delle differenze nella composizione dei pool di pazienti tra TCGA e Penn, la precisione del test è rimasto lo stesso.

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