Романный инструмент успешно предсказывает исходы для рака легких

Салли Robertson, BSc

Исследователя использовали данные по открытого источника для того чтобы развить персонализированный инструмент оценки риска который может предсказать исходы коэффициента выживаемости и обработки среди пациентов с раком легких ранней стадии.

Кредит: Mopic/Shutterstock.com

Инструмент использует панель 29 внеклеточных генов (ECM) матрицы которые найденным исследователям абнормально выразили в ткани тумора легкего.

Традиционный путь пристреливать рак пригонки «одного размера весь» подход, но хотя 2 люд могут иметь такой же тип рака, заболевание может все еще обнародовать и развить в путе который уникально к каждому индивидуальному.

Профессор Lim Chwee Teck автора изучения (отдел биомедицинского Инджиниринга, национальный университет Сингапура) говорит что больше исследователей учат больше о изменчивости тумора (разнородности), более правоподобно что персонализированная медицина станет реальностью.

Когда медицина точности встречает большие данные, свой потенциал даже большле. С увеличением глобальных совместных усилий в делить широкомасштабные данные, мы могли исследовать genomic данные через множественные типы рака через различные базы данных.»

Профессор Lim Chwee Teck

Как сообщено в связей природы, рассмотрение открытых баз данных показало широкую разнородность тумора оперируя понятиями выражения гена ECM среди пациентов рака легких ранней стадии.

Оно также определил 29 специфических компонентов ECM которые смогли служить как biomarkers для диагноза и прогноза, котор дали их анормалную динамику в прогрессировании рака. Команда использовала эти biomarkers для того чтобы создать романную панель гена которая смогла быть клинически прикладной.

Панель доказанная, что быть надежна в предсказывая исходах выживания и показателях успеха химиотерапии в больше чем 2.000 пациентах с раком легких ранней стадии. Общий счет выключения также был определен для терпеливейшей стратификации.

Lim ссылается к инструменту как очень exciting развитие которое представляет большой шаг вперед в позволять обработки быть подгонянным для онкологических больных.

Наше изучение демонстрирует как мы можем обуздать и преобразовать беспрецедентное количество genomic данных в полезный инструмент принятия решений который можно снабдить в по заведенному порядку клинической практике. Мы возбуждены о потенциале прикладывать наш романный подход к биоинформатики в вытекая зону жидкостной биопсии, которая служит как алтернатива к инвазионной и тягостной биопсии ткани.»

Профессор Lim Chwee Teck

Источник: