Cercetătorii spanioli au dezvoltat un instrument care poate identifica mutațiile tumorilor
Un instrument de calcul care identifică mutațiile factorilor de cancer pentru fiecare tip de tumoră a fost dezvoltat recent de o echipă de cercetători de la Institutul de Cercetare în Biomedicină din Barcelona. Descoperirea poate contribui la accelerarea cercetării cancerului și ar putea oferi instrumente pentru a ajuta oncologii să aleagă cel mai bun tratament pentru fiecare pacient.
Fiecare tumoare, în mod individual, acumulează multiple mutații, însă nu toate sunt relevante pentru dezvoltarea cancerului. Cercetătorii Institutului de Cercetare în Biomedicină din Barcelona, conduși de Núria López-Bigas, au dezvoltat un instrument bazat pe metode de învățare automată, denumit BoostDM, care evaluează contribuția potențială a tuturor mutațiilor posibile ale unei gene într-un tip dat de tumoare la dezvoltarea și progresia cancerului.
În lucrările anterioare, deja disponibile comunității științifice și medicale, laboratorul a dezvoltat o metodă pentru a identifica genele responsabile de apariția, progresia și răspândirea cancerului. „BoostDM merge mai departe: simulează fiecare posibilă mutație din cadrul fiecărei gene pentru un anumit tip de cancer și indică care sunt cheia procesului cancerului. Aceste informații ne ajută să înțelegem cum este cauzată o tumoare la nivel molecular și poate facilita tratamentul medical”, explică dr. López-Bigas, șeful laboratorului de genomică biomedicală. În plus, instrumentul va contribui la o mai bună înțelegere a proceselor inițiale de dezvoltare a tumorii în diferite țesuturi.
BoostDM lucrează în prezent cu profilurile mutaționale a 28.000 de genomi analizați din peste 60 de tipuri de cancer. Domeniul de aplicare al BoostDM va crește ca urmare a creșterii previzibile a genomurilor cancerului accesibile publicului. Instrumentul pe care cercetătorii l-au dezvoltat a generat deja 185 de modele pentru a identifica mutațiile unei gene specifice într-un anumit tip de cancer. Pe măsură ce datele secvențiale despre tumori devin accesibile publicului, acestea pot fi încorporate în sistem, permițându-i să genereze noi modele pentru toate genele cancerului în următorii ani.
sursa: Science Daily
Fiecare tumoare, în mod individual, acumulează multiple mutații, însă nu toate sunt relevante pentru dezvoltarea cancerului. Cercetătorii Institutului de Cercetare în Biomedicină din Barcelona, conduși de Núria López-Bigas, au dezvoltat un instrument bazat pe metode de învățare automată, denumit BoostDM, care evaluează contribuția potențială a tuturor mutațiilor posibile ale unei gene într-un tip dat de tumoare la dezvoltarea și progresia cancerului.
În lucrările anterioare, deja disponibile comunității științifice și medicale, laboratorul a dezvoltat o metodă pentru a identifica genele responsabile de apariția, progresia și răspândirea cancerului. „BoostDM merge mai departe: simulează fiecare posibilă mutație din cadrul fiecărei gene pentru un anumit tip de cancer și indică care sunt cheia procesului cancerului. Aceste informații ne ajută să înțelegem cum este cauzată o tumoare la nivel molecular și poate facilita tratamentul medical”, explică dr. López-Bigas, șeful laboratorului de genomică biomedicală. În plus, instrumentul va contribui la o mai bună înțelegere a proceselor inițiale de dezvoltare a tumorii în diferite țesuturi.
BoostDM lucrează în prezent cu profilurile mutaționale a 28.000 de genomi analizați din peste 60 de tipuri de cancer. Domeniul de aplicare al BoostDM va crește ca urmare a creșterii previzibile a genomurilor cancerului accesibile publicului. Instrumentul pe care cercetătorii l-au dezvoltat a generat deja 185 de modele pentru a identifica mutațiile unei gene specifice într-un anumit tip de cancer. Pe măsură ce datele secvențiale despre tumori devin accesibile publicului, acestea pot fi încorporate în sistem, permițându-i să genereze noi modele pentru toate genele cancerului în următorii ani.
sursa: Science Daily
Actualizat la 02-08-2021 | Vizite: 68 | bibliografie
Alte articole:
- Medicină de precizie în tumori neuroendocrine: screening personalizat al 27 de agenți terapeutici
- Predictori ai răspunsului durabil la imunoterapie în cancerul cervical metastatic
- FGFR1 — și nu S6K1/2 — determină rezistența intrinsecă la inhibitorii BRAF în melanom
- Inteligența artificială planifică radioterapia pentru cancer la fel de bine ca specialiștii umani (trial internațional)
- Un simplu test de sânge ar putea ghida mai precis tratamentul cancerului în stadiu avansat
- Agoniștii receptorilor GLP-1 reduc mortalitatea la pacienții cu diabet și cancer activ
- De ce îmbătrânirea favorizează răspândirea cancerului de sân: rolul cheie al receptorului RAGE
- Două ședințe de radioterapie pentru cancerul de prostată: la fel de sigure ca cinci, cu mai puțin stres pentru pacienți
- Radioterapia stereotactică în cancerul de sân oligometastatic prelungește supraviețuirea fără progresie cu aproape 16 luni
- Sindromul hemofagocitic asociat terapiei CAR-T: complicație rară, dar severă, cu implicații majore în oncologia modernă
- Un medicament experimental arată primele semne de eficacitate în cancerul de prostată rezistent la hormonoterapie
- Nanoparticule multitargetate, o nouă strategie pentru a inhiba invazia cancerului de sân triplu negativ
- Alfabetizarea financiară în asigurări și toxicitatea financiară la supraviețuitorii de cancer AYA
- Nanoparticule inteligente care „citesc” tumora: un nou sistem de livrare transformă imunoterapia cancerului
- Testul PSA pentru cancerul de prostată: o revizuire Cochrane confirmă reducerea mortalității, dar ridică problema supradiagnosticării