Une méthode neuve pour discerner les naevi bénins et cancéreux de peau

Une étude neuve publiée dans le tourillon de la dermatologie investigatrice indique un peu coûteux, une voie plus précise et et beaucoup moins plus invasive de diagnostiquer les cellules cancéreuses de mélanome dans les tumeurs cutanées, même lorsqu'actuel aux concentrations faibles. Ceci est réalisé avec l'aide de l'apprentissage automatique employé pour trouver les caractéristiques malignes dans une tumeur mélanocytique utilisant les configurations spécifiques de microRNA (miRNA).

naevus-bénin-cancéreuxCoup de pixel | Shutterstock

Le mélanome est une forme mortelle de cancer de la peau, bien qu'avec reconnaissance pas le plus courant. Il résulte d'une modification cancéreuse dans les cellules pigment pigment de la peau, ou des mélanocytes. Il est réputé pour être augmenté dans les gens blancs qui sont exposés à la lumière solaire lumineuse pendant des longues périodes de temps, dus aux dégâts ultra violet-induits à l'ADN des cellules de la peau. Il représente 1 dans 100 cancers de la peau, mais ce petit pourcentage est encore responsable de la plupart des morts liées au cancer dans ce groupe. Avec le mélanome avancé, moins d'un dans cinq patients survivent tant que cinq ans, en moyenne. Chaque année, plus de 10.000 personnes meurent de ce cancer dans seuls les USA. Cependant, si recueillie tôt, cette tumeur est durcissable.

Ce type de cancer regarde souvent innocent son début, avec rien plus qu'une peu de décoloration ou une augmentation de la taille d'un naevus.

Les régimes de discordance en travers des dermatopathologists et des centres de soins sont élevés. En conséquence, si un patient est en avance exactement diagnostiqué peut dépendre d'où le patient vit. »

Chercheur Robert L. Judson Torres

En d'autres termes, les médecins sont en désaccord si une biopsie donnée est maligne ou pas, qui signifie le patient a une possibilité élevée d'un diagnostic manqué. C'est l'une des raisons les plus courantes étant à la base du litige prétendant la faute professionnelle médicale aux USA actuellement.

C'est une situation fâcheuse pour que le patient, pour ne pas dire plus, et la capacité diagnostique cette tumeur rapidement et reste exactement un but premier en médicament de peau. Ceci a motivé la tentative actuelle de regarder le miRNA.

Quel est miRNA ?

Un miRNA est une extension courte d'ARN de non-codage, c.-à-d., ARN qui ne code pas une protéine spécifique. L'ARN est une copie fidèle de l'ADN codant une protéine complète, qui peut être transférée hors du noyau de cellules dans le cytoplasme pour produire réellement des protéines pour la cellule (traduction de `').

L'acte de miRNA pour arrêter la production de la protéine par l'ARN au fur et à mesure que cela est indiqué. C'est type en grippant à la partie de l'ARN qui n'est pas impliquée dans ce codage de protéine, ayant pour résultat une perte de stabilité de la molécule d'ARN et de l'arrêt de la traduction. Ce fonctionnement aide à régler avec précision plusieurs procédés importants de cellules, y compris le métabolisme et l'accroissement de cellules, la prolifération et la différenciation.

Les genres de miRNA actuels dans une cellule spécifique présentent une configuration différente de ceux vus en d'autres cellules. Comme résultat, le profil d'expression de miRNA varie entre les tissus aussi bien. Cette connaissance peut aider à indiquer de quel tissu une tumeur provient, effectuant au miRNA des biomarqueurs précieux dans les cancers et beaucoup d'autres états de la maladie.

Le problème

Malheureusement, un barrage à l'utilisation du miRNA dans le diagnostic des mélanomes est le manque de convention pour les critères exacts qui différencient des accroissements mélanocytiques bénins et malins, c.-à-d., un naevus bénin par opposition à un mélanome malin. Une raison est que les chercheurs jusqu'ici ont regardé l'expression du miRNA liée aux gènes spécifiques. Il est difficile de produire une configuration normale pour le diagnostic de mélanome de cette façon à cause des différences énormes entre les tumeurs et les tissus aux environs de eux.

Il y a plus de 500 miRNA actuels aux concentrations élevé-que-habituelles dans les lésions mélanocytiques, comme observé dans plusieurs études. Celles-ci sont vues dans des tumeurs bénignes et cancéreuses aux étapes variées de tôt à avancé. Bien que beaucoup d'études aient les ensembles diagnostiques proposés de miRNA, peu sont restées jusqu'à la validation externe jusqu'ici.

La solution

La recherche actuelle concentrée sur une stratégie neuve pour évoluer une rayure diagnostique objective et reproductible qui retiendrait bon n'importe qui a fait le contrôle ou où elle a été faite. Ceci impliqué utilisant l'apprentissage automatique pour recenser le miRNA.

La première étape était de trouver toutes les différences aux caractéristiques de tumeur et aux tranches d'âge patientes qui étaient le plus susceptibles de polariser les résultats à l'aide des outils basés sur miRNA. Ils ont alors taillé la longue liste de miRNA mélanocytique de tumeur-détail juste à six, pour obtenir à un jeu qui pourrait exactement discerner bénin des lésions malignes au-dessus d'une large gamme d'ensembles de données ainsi que des caractéristiques rassemblées d'un grand choix de voies.

Ils ont alors trouvé huit rapports d'expression pour le miRNA qui pourrait trouver les cellules mélanocytiques malignes, mais n'ont pas été sensiblement affectés par l'âge du patient ou par la présence d'un grand nombre de cellules bénignes dans la même tumeur.

L'épreuve

L'étude actuelle a compris 82 spécimens de biopsie des naevi et des mélanomes malins, 41 de chaque type, pris des dossiers médicaux de la partie de dermatopathologie de San Francisco de l'Université de Californie. Les scientifiques avaient l'habitude la méthode neuve pour trouver des cellules de mélanome malin dans les échantillons. Ils comparés leurs prévisions avec les résultats enregistrés réels. Ils ont réalisé une sensibilité de 81% et une spécificité de 88%. Ceci signifie que 81% de tumeurs ont été trouvés, et hors des échantillons dans lesquels aucune tumeur n'a été prévue, il n'y avait en effet aucune tumeur dans 88% de cas.

Ils ont également observé que ni autre cellules d'âge ni dans l'échantillon n'ont affecté les résultats.

Nous avons constaté qu'en développant un classificateur basé sur un rapport de miRNA diagnostique important nous pourrions fournir un biomarqueur plus robuste qui était moins susceptible des changements de teneur et de plate-forme de cellule tumorale tenant compte d'un test qui pourrait être employé sur une variété plus grande d'échantillons patients. »

Chercheur Rodrigo Torres

Conclusion

Les avantages d'employer le miRNA pour discerner des tumeurs mélanocytiques bénignes et malignes comprennent le fait qu'il est facile obtenir c'elles à partir des liquide organiques, sont stables, peu coûteux de mesurer et n'exigent pas très les techniques invasives ou un grand nombre de tissu. Un avantage très important de ce test est sa capacité de prendre juste quelques cellules de mélanome malin dispersées par un de large volume d'autres cellules bénignes.

Les chercheurs attendent avec intérêt de faire confirmer leurs résultats dans de pleines études cliniques d'étendre ces avantages à tous les patients indépendamment de l'emplacement.

En plus d'améliorer l'exactitude diagnostique pour le mélanome, cette technique a également le potentiel d'aider à recueillir des mélanomes plus tôt, quand la tumeur est entièrement durcissable, qui influencerait de manière significative des soins aux patients. »

Chercheur Maria L. Wei

Journal reference:

Rodrigo Torres, Ursula E. Lang, Miroslav Hejna, Samuel J. Shelton, Nancy M. Joseph, A. Hunter Shain, Iwei Yeh, Maria L. Wei, Michael C. Oldham, Boris C. Bastian, and Robert L. Judson-Torres - MicroRNA Ratios Distinguish Melanomas from Nevi - https://www.jidonline.org/article/S0022-202X(19)31788-9/fulltext

Dr. Liji Thomas

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Dr. Liji Thomas

Dr. Liji Thomas is an OB-GYN, who graduated from the Government Medical College, University of Calicut, Kerala, in 2001. Liji practiced as a full-time consultant in obstetrics/gynecology in a private hospital for a few years following her graduation. She has counseled hundreds of patients facing issues from pregnancy-related problems and infertility, and has been in charge of over 2,000 deliveries, striving always to achieve a normal delivery rather than operative.

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