Powieści narzędzie pomyślnie przepowiada wyniki dla nowotworu płuc

Badacze używali otwarte źródła dane rozwijać uosobionego oceny ryzyka narzędzie który może przepowiadać przetrwania traktowania i tempa wyniki wśród pacjentów z wczesna faza nowotworem płuc.

Kredyt: Mopic/Shutterstock.com

Narzędzie używa panel 29 pozakomórkowych matrycowych (ECM) genów że badacze znajdujący abnormally wyrażali w płuco bolaka tkance.

Tradycyjny sposób celować nowotwór był "jeden rozmiaru napadami wszystkie" podejście, ale chociaż dwa ludzie mogą mieć ten sam typ nowotwór choroba może wciąż rozwijać się w sposobie i manifestować który jest unikalny each jednostka.

Nauka autora profesor Lim Chwee Teck mówi (dział biomedyczna inżynieria, krajowy uniwersytet Singapur,) więcej badacze uczą się więcej o przerzutu variability, (innorodność) prawdopodobny jest że ja uosobiona medycyna zostać rzeczywistością.

Gdy precyzi medycyna spotyka dużych dane, swój potencjał jest nawet wielki. Ze wzrostem globalnych wspólnych wysiłków w dzielić na dużą skalę dane byliśmy sprawnie badać genomic dane przez wieloskładnikowych nowotworów typ przez różnorodnych baz danych.",

Profesor Lim Chwee Teck

Jak zrelacjonowane w natur komunikacj, egzamin otwarte bazy danych wyjawiał szeroką bolak innorodność pod względem ECM genu wyrażenia wśród wczesna faza nowotworu płuc pacjentów.

Ja także utożsamiał 29 odmianowych ECM składników dawać ich anormalnym dynamika w nowotwór progresi które mogli słuzyć jako biomarkers dla diagnozy i prognozy. Drużyna używał te biomarkers tworzyć nowatorskiego genu panel który mógł clinically stosować.

Panel udowadniał być rzetelny w przepowiadania przetrwania wynikach i chemoterapia stopniach sukcesu w więcej niż 2.000 pacjentach z wczesna faza nowotworem płuc. Błonie odcinał wynika także ustalał dla cierpliwego nawarstwiania.

Lim nawiązywać do narzędzie jako bardzo ekscytuje rozwój który reprezentuje dużego kroka posyła w umożliwiać traktowania dostosowywać dla pacjent z nowotworem.

Nasz nauka demonstruje jak możemy zaprzęgać bezprecedensową kwotę genomic dane i przekształcać w pożytecznie podejmowanie decyzji narzędzie który może uprawomocniający w rutynowej klinicznej praktyce. Excited o potencjale stosować nasz nowatorskiego bioinformatics podejście w wyłania się teren ciekła biopsja która słuzyć jako alternatywa najeźdźcza i bolesna tkankowa biopsja.",

Profesor Lim Chwee Teck

Źródło:

Sally Robertson

Written by

Sally Robertson

Sally has a Bachelor's Degree in Biomedical Sciences (B.Sc.). She is a specialist in reviewing and summarising the latest findings across all areas of medicine covered in major, high-impact, world-leading international medical journals, international press conferences and bulletins from governmental agencies and regulatory bodies. At News-Medical, Sally generates daily news features, life science articles and interview coverage.