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Réseaux neuronaux artificiels et puces ADN d'ADN pour prévoir avec succès des résultats cliniques des patients de neuroblastome

Les chercheurs à l'Institut national du cancer (NCI), ont employé les réseaux neuronaux artificiels (ANNs) et les puces ADN d'ADN pour prévoir avec succès le résultat clinique des patients diagnostiqués avec le neuroblastome (NB).

L'ANNs a également recensé un ensemble minimal de 19 gènes dont les niveaux d'expression ont été attentivement associés à ce résultat clinique. Actuel, le groupe de l'oncologie des enfants (COG), parrainé par NCI, stratifie des patients avec le neuroblastome dans les groupes de haut, intermédiaire- et à faible risque basés sur plusieurs facteurs. Cependant, alors que la stratification peut guider la demande de règlement patiente, ce n'est pas un facteur prédictif de la survie. Maintenant, le pouvoir prévisionnel de l'analyse de l'expression des gènes de puce ADN ajouté à ANNs a pu aider des médecins dans la demande de règlement de différents patients.

Les réseaux neuronaux sont des algorithmes spécialisés de reconnaissance des formes modélisés après l'esprit humain ; ils apprennent par expérience. ANNs sont employé souvent dans des programmes d'identification, tels que l'empreinte digital ou le logiciel de reconnaissance vocale. Javed Khan, M.D., et son équipe à la succursale pédiatrique de l'oncologie du NCI, a adapté un algorithme d'annonce pour recenser des configurations dans l'expression du gène de tumeur de NOTA:. L'étude, qui apparaît pendant le 1er octobre 2004, cancer Research*, a été réalisée en collaboration avec des collègues le NCI, d'Allemagne et d'Australie.

D'abord, les chercheurs ont effectué l'analyse de l'expression des gènes utilisant des puces ADN d'ADNc contenant plus de 25.000 gènes pour produire des profils globaux d'expression du gène des tumeurs primaires de 49 patients diagnostiqués avec la NOTA: dont le résultat clinique a été connu. Les patients ont été divisés en bons (survie sans événement pendant plus grand que 3 années) ou faibles (la mort due à la maladie) groupes de résultats. « Mettant de côté des échantillons de test indépendant, réseaux neuronaux ont été formés pour déceler ou prévoir « vivant » ou « les morts » profils d'expression des échantillons restants, » a dit Khan. « Alors nous avons déterminé si nous pourrions prévoir les résultats pour les échantillons de test utilisant ces derniers ANNs qualifié. » Ils ont constaté que l'ANNs pourrait prévoir le résultat clinique de n'importe quel profil individuel de gène avec une exactitude d'environ 88 pour cent.

Pendant que ces profils de gène composés plus de 25.000 gènes, les chercheurs essayaient d'optimiser les profils et de trouver le nombre minimal de gènes qui pourraient agir en tant qu'un jeu de facteur prédictif. L'ANNs a recensé 19 gènes dont les niveaux d'expression pourraient exactement prévoir le résultat clinique. En regardant seulement ces 19 gènes, l'exactitude de prévision d'annonce a grimpé jusqu'à 95 pour cent, et a exécuté bien mieux que la stratification du risque actuelle de groupe de l'oncologie (COG) des enfants. Deux des gènes dans ce groupe, MYCN et CD44, ont été précédemment branchés au pronostic de NOTA: - l'amplification de MYCN est l'un des principaux facteurs les plus intenses du pronostic faible -- et plusieurs des autres gènes sont connus pour être impliqués dans le développement neuronal.

Utilisant les 19 gènes de facteur prédictif, l'ANNs pouvaient également partitionner le sous-ensemble de patients classifiés comme haut risque dans de bons et faibles groupes de résultats. « Ce qui était la plupart d'exciter, » a dit Khan, « était que nous pouvions prévoir lesquels des patients à haut risque défailliraient le traitement conventionnel. Ceci a l'implication clinique principale puisque nous pouvons maintenant discerner un groupe de patients d'ultra-haut-risque qui ne répondront pas au traitement conventionnel et n'auront pas besoin pour cette raison des stratégies d'alternative thérapeutique. Nous pouvons également pouvoir réduire l'intensité et ramener de ce fait la toxicité du régime de demande de règlement à ceux prévu pour survivre basé sur leur profil d'expression du gène. »

« Et puisque nous employons 19 gènes au lieu de 25.000, » Khan a ajouté, « nous peut traduire nos découvertes à la clinique parce que des analyses pronostiques simples peuvent être développées ont basé sur ce petit nombre de gènes. En fait, trois des gènes avérés sur-pour être exprimé en mauvaises tumeurs de résultats codent des protéines sécrétées dans le sang, signifiant ils pourraient être employés en tant que bornes de pronostic de sérum dans une simple prise de sang. » En collaboration avec l'industrie, le laboratoire de Khan maintenant développe des analyses cliniques basées sur ces 19 gènes et planification pour déterminer la présence de ces marqueurs sériques dans d'autres patients présentant la NOTA: pour la prévision pronostique.

Khan avertit que plus d'études de validation sont requises. Son laboratoire maintenant a commencé une plus grande étude de validation utilisant 300 échantillons de tumeur de NOTA: provenant des essais nationaux basés aux Etats-Unis (DENT) et au Royaume-Uni (UKCCSG : Groupe de travail de cancer d'enfance du Royaume-Uni).