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Usando la proyección de imagen proteomic de la espectrometría de masa para descubrir el melanoma malo: una entrevista con Stephen Turner

insights from industryStephen turnerChief Executive Officer and Chairman of the Board
​Protea

¿Por qué es a veces difícil rendir una diagnosis definitiva del nevo benigno (espolón) o del melanoma malo (cáncer de piel)?

Hoy, usando la patología anatómica, las diferencias en aspecto de una lesión normal o mala pueden ser difíciles de informar cuando apenas usando microscopia liviana.

Los cerca de 25% de las biopsias se toman que, que es aproximadamente dos millones por año en los Estados Unidos, se vuelven como indeterminable y necesidad ser enviado a los expertos para el estudio adicional.  Estas biopsias pueden visualizar características de lesiones benignas y malas.  Es para esos indeterminates que estamos viendo nuestra prueba el ser de uso determinado.

(MSI)¿Cómo la proyección de imagen proteomic de la espectrometría de masa trabaja y por qué podría ser útil en la diagnosis diferenciada del melanoma malo?

Durante muchos años, la espectrometría de masa ha sido el patrón oro para determinar las proteínas en células o biofluids. La ruptura de la proyección de imagen en masa de espec. significa que usted puede visualizar real estas proteínas individuales mientras que las imágenes en el contexto de la sección del tejido. Esto une los campos de la espectrometría de masa y de la patología anatómica.

Imagen en masa de espec. de un péptido en la masa 1198,7. El péptido se expresa más altamente en las lesiones malas (rojo, rosado, blanco) que en las lesiones benignas (azul, verde).

Imagen en masa de espec. de un péptido en la masa 1198,7. El péptido se expresa más altamente en las lesiones malas (rojo, rosado, blanco) que en las lesiones benignas (azul, verde).

En vez de un patólogo apenas que es relacionado sobre el aspecto físico de las células, ahora hacen la ventaja adicional de la información molecular ofrecer por la proyección de imagen en masa de espec., que pueden utilizar para aumentar el examen tradicional de la muestra de la célula.

Específicamente la manera que utilizamos esto para desarrollar una prueba era utilizar qué se llama un algoritmo de aprendizaje de máquina donde los datos generados se utilizan para descubrir y para distinguir ciertas huellas dactilares moleculares entre el tejido benigno y cacerígeno.

Espectros medios de lesiones (rojas) benignas (verde) y malas. El péptido en la masa 1198,7 es cerca de 3 veces más abundante en lesiones malas que benigno.

Espectros medios de lesiones (rojas) benignas (verde) y malas. El péptido en la masa 1198,7 es cerca de 3 veces más abundante en lesiones malas que benigno.

La aproximación tradicional del biomarker de encontrar una proteína que es específica al cáncer es desafiadora en el mejor de los casos debido a la diversidad de la expresión de la proteína en células cancerosas, pero generando los datos de esta manera y de permitir la máquina informarnos que cuál es específico a la célula cancerosa, hemos podido producir una publicación que indicó mismo niveles de la sensibilidad y de la especificidad.

Gráficos de la caja y de la barba de las distribuciones de la intensidad del péptido en la masa 1198,7 en lesiones benignas y malas. Las cajas no recubren la indicación de una diferencia importante.

Gráficos de la caja y de la barba de las distribuciones de la intensidad del péptido en la masa 1198,7 en lesiones benignas y malas. Las cajas no recubren la indicación de una diferencia importante.

Estamos observando todos los subtipos de las lesiones de piel melanocíticas. Hay muchos subtipos de los desordenes de la piel entre el melanoma malo y los nevos pigmentados benignos. A tiempo, tendremos una base de datos de la expresión de la proteína para cada tipo que pueda ofrecer la entrada altamente específica al patólogo.

¿En qué escenario del revelado está la prueba actualmente?

Hemos publicado una prueba del estudio clínico del concepto de cerca de 85 muestras, dividido en un equipo del entrenamiento y de la validación. Eso fue publicada en la sociedad americana de la reunión anual de Dermatopathology el otoño pasado, en San Francisco. Ahora somos muestras de acrecentamiento y conducto de una continuación, un estudio más grande de la validación, para observar subtipos adicionales de las lesiones de piel, para hacer un estudio más amplio.

¿Cómo sensible y específico el nuevo método se ha mostrado para ser?

El equipo del entrenamiento era el 100% sensible y específico del 99% en su capacidad de distinguir el melanoma de los nevos benignos.

¿Qué otra investigación es necesaria antes de que esta prueba se pueda utilizar en una fijación clínica? ¿Qué reacción usted ha recibido hasta ahora?

Hemos recibido mismo retroalimentación positiva del campo porque los melanomas pueden ser difíciles de llamar. Una parte significativa de biopsias es muy desafiadora y, por supuesto, una célula cancerosa es una célula cancerosa debido a las cosas que suceso en el nivel molecular. Tiene sentido que la información molecular directa vaya a hacer diagnosis más específico.

Necesitaremos ordenar y establecer un laboratorio diagnóstico de CLIA y conducto los estudios adicionales de la validación, en cuyo punto podemos ofrecer las pruebas. La belleza de la tecnología es que hay preparación muy pequeña de la muestra. Es un procedimiento sobre todo automatizado, de modo que se preste a la graduación a escala-hacia arriba.

¿Qué impacto usted piensa la prueba tiene en descubrir el melanoma malo?

Pienso que será adoptado. Si se asume que nuestros estudios clínicos de la validación sea positivo y constante con resultados tempranos, después será un adjunto útil a la patología anatómica que es actualmente en el lugar, ofreciendo la información molecular que está en el contexto de la configuración del tejido.

Muy está obligando para ofrecer datos moleculares adicionales, en comparación con intentar cambiar la manera que se hace actualmente. Es un buen modelo y por lo tanto pienso que tendrá un impacto fuerte, determinado en las biopsias indeterminadas.

¿Podía esta tecnología llevar al descubrimiento de otros paneles clínico útiles del biomarker de la proteína para la diagnosis diferenciada de otros tipos del cáncer?

La respuesta es sí. Estamos trabajando en un camino paralelo con la adenocarcinoma del pulmón del escenario uno. Estamos trabajando con los investigadores en Sloane conmemorativo Kettering y tenemos planes para desarrollar otros proyectos.

Vemos el lugar para la tecnología como siendo las diagnosis difíciles y ambiguas donde usted se está ocupando del cáncer del primero tiempo que puede o no puede convertirse en una enfermedad mala o una condición benigna o hyperplastic. Ésos son los lamamientos difíciles que los patólogos tienen y pienso que es donde podemos agregar valor con esta tecnología.

¿Qué usted piensa los asimientos futuros para la proyección de imagen de la espectrometría de masa y cómo plan del Protea desarrolla la tecnología?

Protea bien único en ofrecer servicios en masa de la proyección de imagen de espec. El potencial para esto es apenas impresionante porque la espectrometría de masa es química analítica exacta. Es el patrón oro para determinar las moléculas, pero los conjuntos de datos de espec. de la masa requieren a menudo a químicos analíticos y mucha preparación de la muestra así pues, de una manera, hay un destacamento de los datos moleculares ofrecidos y cómo los biólogos quisieran realmente verlo.

La proyección de imagen en masa de espec. ata la espectrometría de masa así como el mundo de la biología, ofreciendo los grupos de datos que se pueden visualizar en el contexto de la configuración de la célula o del tejido.

Integra la patología anatómica y la química analítica de una manera muy útil y significativa. Pienso que afectará y que integrará en muchas áreas de la patología y de la microscopia anatómicas en general.

¿Dónde pueden los programas de lectura encontrar más información?

https://proteabio.com/imaging

Sobre Stephen TurnerStephen Turner

Stephen Turner es director general y presidente de la junta, posiciones que él ha llevado a cabo desde la fundación de la compañía en julio de 2001. A partir de 1999 a 2001 él sirvió como Presidente y Director General de Quorum Sciences, Inc. a partir de 1984 a 1997 que él era Presidente y Director General de Oncor, Inc.

Él fundó Bethesda Research Laboratories, Inc. en 1975 y sirvió como su presidente y CEO a partir de 1975 a 1983, en quienes tiempo BRL se convirtió en la división de la biología molecular de Life Technologies, Inc.

Antes de comenzar su carrera en biotecnología, Sr. Turner llevó a cabo la posición del director de marketing para la división clínica de la microbiología de Becton, de Dickinson y de Co. Él recibió su B.A. de la Universidad de Stanford en 1967. En 1994 él recibió al empresario de Ernst & Young de la recompensa del año en ciencias de la vida para el Washington D.C. Region.

April Cashin-Garbutt

Written by

April Cashin-Garbutt

April graduated with a first-class honours degree in Natural Sciences from Pembroke College, University of Cambridge. During her time as Editor-in-Chief, News-Medical (2012-2017), she kickstarted the content production process and helped to grow the website readership to over 60 million visitors per year. Through interviewing global thought leaders in medicine and life sciences, including Nobel laureates, April developed a passion for neuroscience and now works at the Sainsbury Wellcome Centre for Neural Circuits and Behaviour, located within UCL.

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