Comme le cancer reste une cause majeure de décès aux États-Unis, la détection précoce et le traitement sont des clés essentielles pour améliorer le taux de survie. Pourtant, la réponse d'un individu à un traitement varie considérablement, même parmi les cancers du même type histologique. Compte tenu de ces variables, l'évaluation du patient individualisé devient une procédure très difficile.
Virginia Tech Yue (Joseph) Wang, qui dirige actuellement un effort de 5,5 M $ de recherche pour améliorer les résultats pour les patients atteints de cancer du sein, rêve d'une médecine plus personnalisée dans laquelle les médecins peuvent déterminer avec précision comment le cancer d'un patient va se comporter. Puis, sur la base des résultats attendus, le médecin peut cibler un plan de traitement précis.
Les chercheurs étudient actuellement la maladie au niveau moléculaire et ont besoin des compétences d'analyse d'ingénieurs afin d'aider à la fois découverte et la compréhension des systèmes biologiques, Wang, un membre du Département de Bradley de génie électrique et informatique, a déclaré.
"La médecine personnalisée requiert une équation quantitative-plus-moléculaire, dans laquelle les outils informatiques intelligents peuvent jouer un rôle majeur. Cependant, de nombreuses difficultés doivent être surmontées avant une base de signatures moléculaires diagnostic assisté par ordinateur peuvent être développées. Pourtant, le pronostic et le suivi thérapie sont tous parmi nos tâches futures », at-il dit.
«Nous travaillons avec des médecins pour analyser les données du cancer de tous les niveaux: le corps entier, le cellulaire, moléculaire et la génétique», at-il dit. «Nous cherchons à comprendre comment la maladie commence, comment elle progresse, et qui biomarqueurs peuvent être utilisés à des fins thérapeutiques", at-il expliqué "ne sont pas toutes les molécules dans l'organisme sont responsables d'une maladie;. Seulement un certain sous-ensemble sont si nous pouvons exactement d'identifier les molécules responsables et de déterminer des biomarqueurs appropriés, nous pouvons développer des traitements rationnels. "
Il a souligné que, depuis la progression du cancer est un processus d'acquisition de mutations multiples et alternatifs, l'imagerie moléculaire doit être capable de biomarqueurs d'image multiple.
En étudiant une maladie unique, des milliers de gènes et les protéines qui interagissent les uns avec les autres sont étudiés et testés. Les protéines, les briques de base des cellules, sont également impliqués dans le fonctionnement cellulaire et de contrôle. Une seule cellule peut contenir un milliard de molécules capables d'interagir les uns avec les autres. Ces numéros de produire «de vastes quantités de données qui doivent être interprétés et analysés afin que les composantes impliquées maladies peuvent être isolés et identifiés», explique Wang.
Ce traitement des données et la manipulation relève généralement du champ de calcul bioinformatique, où un certain nombre d'ingénieurs informatiques et d'informaticiens travaillent maintenant.
Un autre domaine, plus récent, appelé la biologie des systèmes ou des systèmes de la biomédecine, est en émergence. Il exige des compétences d'ingénierie et de modélisation de systèmes basés sur un solide bagage mathématique et théorique, a dit Wang. L'achèvement du projet du génome humain, dans lequel chaque gène dans le corps humain a été identifié et cartographié, a fourni une base pour le champ. Une métaphore fréquemment utilisée est celle du projet du génome a fourni une carte de localisation, mais les routes et les schémas de trafic restent inconnues.