新穎的工具順利地預測肺癌的結果

研究員使用開放源數據開發可能預測在病人中的生存率和處理結果有及早階段肺癌的一個個性化的風險評估工具。

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工具使用研究員找到用 (ECM)肺腫瘤組織異常地表示 29 個細胞外矩陣基因的面板。

瞄準癌症傳統方式是 「一個範圍適應所有」途徑,但是,雖然二個人可能有同一種癌症,這個疾病可能仍然表明和繼續進行用對單個的其中每一是唯一的方法。

研究作者林 Chwee Teck (生物醫學工程的部門教授,新加坡國家大學) 說更多研究員瞭解更多關於腫瘤可變性 (非均勻性),越可能的是個性化的醫學將成為事實。

當精確度醫學滿足大數據時,其潛在是更加極大的。 隨著在共享大規模數據的全球共同努力的增加,我們能通過多種數據庫測試在多個癌症類型間的基因組數據」。

林 Chwee Teck 教授

如在本質通信的報告,開放數據庫的考試顯示了寬腫瘤非均勻性根據 ECM 在及早階段肺癌患者中的基因表達。

它也識別可能起生物標誌作用對於診斷和預測的 29 個特定 ECM 要素給出他們的在癌症級數的異常動力。 這個小組使用這些生物標誌創建可能臨床應用的一個新穎的基因面板。

被證明是的面板可靠的在預測的生存結果和化療成功率在超過 2,000 名病人有及早階段肺癌。 公用截止評分為耐心的層化也被確定了。

林是指工具作為在使表示一個大進步處理為癌症患者自定義的非常扣人心弦的發展。

我們的研究展示我們如何可以利用和變換史無前例的數額基因組數據成在定期臨床運作可以被實施的一個有用的決策工具。 我們被激發關於運用我們新穎的分析複雜生物資料的學科途徑潛在到液體切片檢查法湧現的區,擔當替代對入侵和痛苦的組織切片檢查法」。

林 Chwee Teck 教授

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