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Il nuovo modello ha potuto predire il tempo di attesa personale per la progressione nel cancro colorettale

Riga inferiore: Un modello evolutivo che utilizza i campioni di sangue seriali dai pazienti con cancro colorettale avanzato trattato con le terapie anti--EGFR in una sperimentazione di fase II ha potuto predire il tempo di attesa personale per la progressione.

Giornale in cui lo studio è stato pubblicato: Scoperta del Cancro, un giornale dell'Associazione per la ricerca sul cancro americana

Autori: Andrea Co-senior Sottoriva autori, PhD, MSc, collega di Chris Rokos nell'evoluzione e Cancro e leader della squadra all'istituto di ricerca sul cancro, Londra e Nicola Valeri, MD, PhD, leader della squadra nella biologia e nella genomica gastrointestinali del Cancro all'istituto di ricerca sul cancro, Londra ed oncologo medico del consulente alla fiducia reale delle fondamenta di Marsden NHS

Sfondo: “Combinando la frequente campionatura longitudinale del DNA senza cellula con la modellistica matematica dell'evoluzione del tumore, potevamo fare le previsioni statistiche dei pazienti che erano a rischio della progressione,„ abbiamo detto Sottoriva. “Potremmo anche determinare quando un cancro stava andando ritornare, su una base del paziente-da-paziente. Ciò è la prima volta che le previsioni quantitative di questo ordinamento sono state utilizzate con successo nel cancro.„

Mentre i clinici usano spesso le biopsie del tumore per cancro che genotyping, molti tumori hanno eterogeneità di intratumor che può determinare la resistenza del trattamento; quindi, le biopsie multiple nel tempo e nello spazio sono necessarie capire meglio come i tumori si evolvono per resistere alla terapia, Valeri spiegata.

Le biopsie liquide sono non invadenti, permettendo la raccolta del DNA di circolazione del tumore a molti punti di tempo senza rischio supplementare al paziente. Ancora, l'analisi del DNA di circolazione del tumore può catturare meglio l'eterogeneità intratumoral di un piccolo pezzo del tumore, ha detto Valeri.

Mentre molta ricerca ha messo a fuoco sull'utilità clinica di DNA senza cellula (cfDNA) per il video di malattia, l'uso delle biopsie liquide come strumento premonitore nella stima del tempo alla progressione di malattia non è stato studiato a fondo, Sottoriva ha notato.

Come gli studi sono stati intrapresi e risultano: I ricercatori hanno analizzato i risultati della prova di PROSPECT-C che ha valutato i biomarcatori sia della risposta che della resistenza alle terapie anti--EGFR in pazienti con il cancro colorettale metastatico selvaggio tipo di RAS. Le biopsie del tumore sono state catturate dai pazienti ai punti predefiniti di tempo di pretrattamento (riferimento) e dopo trattamento (progressione di malattia) ed alla risposta parziale in alcuno. Ulteriormente, i pazienti hanno fornito i campioni del plasma ogni quattro settimane fino alla progressione di malattia.

Anche se il tumore standard che genotyping ha categorizzato i pazienti come avendo cancro colorettale metastatico con RAS selvaggio tipo, l'analisi del cfDNA del riferimento ha rivelato che molti dei tumori di questi pazienti hanno avuti aberrazioni in proteine di RAS, che possono spiegare perché erano resistenti a cetuximab, un inibitore di EGFR, Valeri celebre. Ancora, l'ordinamento ultra-profondo delle memorie di biopsia del tumore del riferimento ha rivelato le mutazioni di RAS, ulteriori evidenziando le limitazioni dei metodi standard per il tumore che genotyping, lui ha aggiunto.

Valeri ed i colleghi hanno generato i modelli matematici che hanno utilizzato il cfDNA ed i livelli carcinoembryonic (CEA) dell'antigene dal plasma dei diversi pazienti per predire il tempo alla progressione. I risultati sono stati convalidati facendo uso delle misure di RECIST dai dati radiologici della rappresentazione.

Il modello matematico che utilizza le misure del CEA si è applicato a sei pazienti per predire il tempo alla progressione clinica. Di queste previsioni, tre erano all'interno di 10 per cento di tempo di progressione come misurati da RECIST.

Considerevolmente, le previsioni generate con l'alto delineamento del cfDNA della sensibilità hanno tenuto conto in anticipo la previsione di tempo di progressione parecchie settimane, rispetto ai modelli che utilizzano le misure del CEA.

Con le informazioni raccolte dal cfDNA, i ricercatori potrebbero generare i modelli multipli basati sulla crescita preveduta di diversi subclones determinati dalle mutazioni differenti. L'accuratezza dei modelli che utilizzano il cfDNA conta sull'identificazione dei subclones dominanti in pazienti con i meccanismi policlonali della resistenza, Valeri ha detto.

Le osservazioni dell'autore: “L'integrazione delle tecnologie novelle di video gradisce il cfDNA, congiuntamente alla modellistica matematica delle previsioni del tumore, può offrire l'opportunità di agire presto, fermare la terapia, o cambiare trattamento per restare un punto davanti alla malattia,„ ha detto Valeri. “Il nostro metodo tiene conto una previsione più accurata come pure un video migliore della risposta alla terapia.„

Limitazioni di studio: Le limitazioni dello studio comprendono una piccola dimensione del campione, oltre a messa a fuoco sulle aberrazioni di via di RAS nei modelli matematici, poichè altri fattori determinanti genetici e non genetici la resistenza di causa probabile e progressione di malattia, Sottoriva celebre. Questo modello dovrà essere convalidato futuro nelle prove future, lui ha aggiunto.