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: 84 | bibliografie
Alte articole:
- Screeningul genetic BRCA1/BRCA2: cui se recomandă și ce înseamnă un rezultat pozitiv
- Testul PSA: când îl faci, cum îl interpretezi și ce înseamnă un rezultat ridicat
- Cancer de sân: depistare precoce, factori de risc și tratament 2026
- Dislipidemia la pacienții cu cancer: riscul cardiovascular subestimat și opțiuni terapeutice — EHJ 2026
- Amiloidoza AL în era daratumumab: factori prognostici și biomarkeri pentru era modernă
- Fulvestrantul ca terapie de menținere dublează supraviețuirea fără progresie față de capecitabină în cancerul mamar metastatic HR+/HER2−
- Imunoterapia adăugată chimioterapiei neoadjuvante crește rata de răspuns patologic complet în cancerul mamar triplu-negativ precoce
- Estradiolul transdermic, non-inferior agoniștilor LHRH în cancerul de prostată local avansat, cu profil mai bun de tolerabilitate osoasă și metabolică
- Dinamica ADN tumoral circulant prezice rezultatele clinice în cancerul colorectal metastatic tratat cu cetuximab
- Corelate imune sistemice ale supraviețuirii pe termen lung după terapie combinată cu adenovirus oncolitic și interferon gamma în gliomul de grad înalt
- Tucidinostat adăugat la R-CHOP îmbunătățește supraviețuirea în limfomul DLBCL cu dublu-expresor MYC/BCL2
- Limfomul din celule de manta: ibrutinib fără transplant autolog este non-inferior regimului standard cu transplant la 4,5 ani de urmărire
- Darolutamida controlează durerea și menține calitatea vieții în cancerul de prostată metastatic hormono-sensibil — date ARANOTE Lancet Oncology
- PSA seric la 6, 12 și 24 de săptămâni prezice puternic supraviețuirea globală în cancerul de prostată metastatic și cu risc înalt — date STAMPEDE
- DUSP21 resensibilizează celulele de leucemie mieloidă cronică rezistente la imatinib la acțiunea ponatinibului prin diferențiere eritroidă mediată de GATA-1