Avertissement : Cette page est une traduction automatique de cette page à l'origine en anglais. Veuillez noter puisque les traductions sont générées par des machines, pas tous les traduction sera parfaite. Ce site Web et ses pages Web sont destinés à être lus en anglais. Toute traduction de ce site et de ses pages Web peut être imprécis et inexacte, en tout ou en partie. Cette traduction est fournie dans une pratique.

UCSF reçoit la concession $5 millions pour produire la base de données en ligne sur tous les types de cancer

Uc San Francisco a reçu une concession d'Institut national du cancer de $5 millions au cours des cinq années à venir pour aboutir un effort massif pour intégrer les caractéristiques de tous les modèles expérimentaux en travers de tous les types de cancer. Le dépôt basé sur le WEB est une étape importante en déménageant le combat contre le cancer vers le médicament de précision.

L'objectif est d'accélérer la cancérologie pour améliorer la voie que nous diagnostiquons, traitons et conduisons davantage de recherche sur la maladie. La base de données donnante droit, appelée l'oncologie modélise le Forum (OMF), sera accessible aux chercheurs par les instituts de la santé nationaux, pour encourager des scientifiques à employer les modèles validés existants de cancer, plutôt que produisant des neufs.

« Il y a des découvertes neuves incroyables se produisant dans la cancérologie aujourd'hui, comme trouver des cellules cancéreuses et l'ADN dans le flot de sang, et même armant le système immunitaire pour combattre des cancers, » a dit la butte d'Atul, la DM, le PhD, le directeur de l'institut pour les sciences de calcul de santé à UCSF et l'investigateur principal pour la concession. « Ces méthodologies de recherches produisent d'énormes quantités de caractéristiques qui peuvent et devraient être armées par des chercheurs et des techniciens pour fournir les médicaments neufs et la diagnose. »

Les lignées cellulaires et les souris ont été des textes d'attente pour étudier le cancer humain pendant des décennies, ayant pour résultat des milliers de modèles de souris pour tous les types de cancer. Tandis que des résultats de ces études sont faits la chronique en articles scientifiques et tourillons, il est difficile de savoir approprié les caractéristiques de ces systèmes expérimentaux sont à la recherche et développement réelle des médicaments et à la diagnose dans les cancers humains réels.

C'est particulièrement important, Butte a dit, parce qu'il peut y a un écartement de jusqu'à 10 ans entre les découvertes tôt de la science fondamentale des systèmes expérimentaux et le test clinique réel des candidats de médicament qui sont développés à partir de cette science, avec beaucoup de candidats de médicament échouant dans ces tests cliniques. Comme résultat, il est en critique important de s'assurer que les découvertes scientifiques tôt sont en fait appropriées aux cancers humains, pour fournir chaque espoir possible que les médicaments éventuels développés à partir de ces découvertes fonctionneront dans les tests cliniques et seront à la disposition des malades du cancer.

Les buts du projet de produire une cache en ligne des caractéristiques moléculaires que les oncologistes et les chercheurs de cancer pourraient employer pour valider les modèles actuels qui traduisent mieux aux êtres humains, effectuent des prévisions au sujet de la maladie et déménagent vers un de collaboration, approche de médicament de précision au cancer. Éventuel, Butte a dit, l'effort a également le potentiel de produire les modèles automatisés de cancer qui réduisent grand le besoin d'employer des animaux dans la recherche.

Le projet, abouti par l'institut d'UCSF pour les sciences de calcul de santé, collaborera avec Alejandro Doux-Cordero, DM, sauge de Julien, PhD, et Nigam Shah, PhD, à l'Université de Stanford, qui fournira au support les derniers modèles génétiquement-conçus de cancer, ainsi qu'aux nomenclatures normalisées. Il également comprendra des spécialistes en bio-informatique de Northrop Grumman Corp., qui aidera à établir et mettre à jour la base de données en ligne.

Source:

UC San Francisco