Un nuovo metodo per distinguere le mole benigne e cancerogene dell'interfaccia

Un nuovo studio ha pubblicato nel giornale dei rapporti investigativi della dermatologia un economico, modo più accurato e e molto meno più dilagante diagnosticare le celle cancerogene del melanoma nei tumori di interfaccia, anche quando presente ai bassi livelli. Ciò è raggiunta con l'aiuto dell'apprendimento automatico usato per individuare le funzionalità maligne in un tumore melanocitico facendo uso dei reticoli specifici del microRNA (miRNA).

mole-benigno-cancerogenoPixel-Scatto | Shutterstock

Il melanoma è un modulo micidiale del cancro di interfaccia, sebbene riconoscente non più comune quello. Risulta da un cambiamento cancerogeno all'interno delle celle producenti pigmento dell'interfaccia, o dai melanocytes. È ben noto essere aumentato di gente chiara di pelle che è esposta a luce solare luminosa per i lungi periodi di tempo, dovuto da danneggiamento indotto da ultravioletta del DNA delle cellule epiteliali. Rappresenta 1 in 100 cancri di interfaccia, ma questa piccola percentuale è ancora responsabile della maggior parte delle morti in relazione con il Cancro in questo gruppo. Con il melanoma avanzato, meno di uno in cinque pazienti sopravvive a finchè cinque anni, in media. Ogni anno, sopra 10,000 persone muore di questo cancro in Stati Uniti da solo. Tuttavia, se catturato presto, questo tumore è curabile.

Questo tipo di cancro osserva spesso innocente il suo inizio, con nient'altro che un poco scoloramento o un aumento nella dimensione delle mole.

Le tariffe di disaccordo attraverso i dermatopathologists ed i centri di cura sono alte. Di conseguenza, se un paziente è presto esattamente diagnosticato può dipendere da dove il paziente vive.„

Ricercatore Robert L. Judson Torres

Cioè medici sono in disaccordo se una biopsia data è maligna o non, che significa il paziente ha un'alta probabilità di una diagnosi mancante. Ciò è una delle ragioni più comuni che sono alla base della controversia che adduce attualmente l'atto illecito medico negli Stati Uniti.

Ciò è una situazione sfavorevole per il paziente, dire i minimo e la capacità diagnosticare rapidamente questo tumore ed esattamente rimane un obiettivo primario nella medicina dell'interfaccia. Ciò ha motivato il tentativo attuale di esaminare il miRNA.

Che cosa sono miRNAs?

Un miRNA è un breve allungamento del RNA di non codifica, cioè, RNA che non codifica una proteina specifica. Il RNA è una copia fedele del DNA che codifica una proteina completa, che può essere trasferita dal nucleo delle cellule nel citoplasma realmente per produrre le proteine per la cella (traduzione del `').

I miRNAs agiscono per fermare la produzione di proteina dal RNA man mano che indicati. Ciò è tipicamente legando alla parte del RNA che non è compreso in questa codifica della proteina, con conseguente perdita di stabilità della molecola del RNA e della cessazione della traduzione. Questa funzione contribuisce a regolare parecchi trattamenti importanti delle cellule, compresi il metabolismo e la crescita delle cellule, proliferazione e differenziazione.

I generi di miRNAs presenti in una cella specifica presentano un reticolo diverso da quelle vedute in altre celle. Di conseguenza, il profilo di espressione del miRNA varia fra i tessuti pure. Questa conoscenza può contribuire a dire quale tessuto un tumore proviene, rendendo ai miRNAs i biomarcatori apprezzati nei cancri ed in molti altri stati di malattia.

Il problema

Purtroppo, una barriera all'uso dei miRNAs nella diagnosi dei melanomi è la mancanza di accordo quanto ai criteri esatti che differenziano le crescite melanocitiche benigne e maligne, cioè, le mole benigne rispetto ad un melanoma maligno. Una ragione è che i ricercatori finora hanno esaminato l'espressione dei miRNAs collegati ai geni specifici. È difficile da produrre un reticolo standard per la diagnosi del melanoma in questo modo a causa delle differenze enormi fra i tumori ed i tessuti nella zona di loro.

C'è oltre 500 miRNAs presenti alle concentrazioni alto-che-usuali in lesioni melanocitiche, come osservato in parecchi studi. Questi sono veduti in tumori benigni e cancerogeni nelle varie fasi da presto ad avanzato. Sebbene molti studi abbiano proposto gli insiemi diagnostici dei miRNAs, pochi sono stato finora fino alla convalida esterna.

La soluzione

La ricerca corrente messa a fuoco su una nuova strategia per evolversi un punteggio diagnostico obiettivo e riproducibile che avrebbe tenuto buon chiunque ha fatto la prova o dove è stata fatta. Ciò in questione facendo uso dell'apprendimento automatico per identificare i miRNAs.

Il primo punto era di trovare tutte le differenze nelle caratteristiche del tumore e nelle fasce d'età pazienti che erano più probabili da influenzare i risultati quando per mezzo agli degli strumenti basati miRNA. Poi hanno potato la lista lunga dei miRNAs tumore-specifici melanocitici ad appena sei, per arrivare ad un insieme che potrebbe distinguere esattamente benigno dalle lesioni maligne sopra una vasta gamma di insiemi di dati come pure dati raccolti in vari modi.

Poi hanno trovato otto rapporti di espressione per i miRNAs che potrebbero individuare le celle melanocitiche maligne, ma significativamente non sono stati influenzati dall'età del paziente o dalla presenza di un gran numero di celle benigne nello stesso tumore.

La prova

Lo studio corrente ha compreso 82 esemplari di biopsia delle mole e dei melanomi maligni, 41 di ogni tipo, catturati dalle cartelle sanitarie della sezione di San Francisco Dermatopathology dell'università di California. Gli scienziati hanno usato il nuovo metodo per individuare le celle del melanoma maligno nei campioni. Hanno paragonato le loro previsioni ai risultati registrati reali. Hanno raggiunto una sensibilità di 81% e una specificità di 88%. Ciò significa che 81% dei tumori sono stati individuati e dai campioni in cui nessun tumore è stato preveduto, non c'era effettivamente tumore in 88% dei casi.

Egualmente hanno osservato che nè altro nè dell'età celle nel campione hanno pregiudicato i risultati.

Abbiamo trovato che sviluppando un classificatore basato su un rapporto di miRNA diagnostico importante potremmo fornire un biomarcatore più robusto che era meno suscettibile dei cambiamenti in contenuto cella e piattaforma del tumore tenendo conto una prova che potrebbe essere usata su una maggior varietà di campioni pazienti.„

Ricercatore Rodrigo Torres

Conclusione

I vantaggi di usando i miRNAs per distinguere i tumori melanocitici benigni e maligni comprendono il fatto che quello essi è facile da verificarsi dai liquidi organici, sono stabili, economici misurare e non richiedono le tecniche molto dilaganti o un gran numero di tessuto. Un vantaggio molto importante di questa prova è la sua capacità di prendere appena alcune celle del melanoma maligno sparse attraverso un grande volume di altre celle benigne.

I ricercatori aspettano con impazienza di fare i loro confermare risultati negli studi clinici completi per estendere questi vantaggi a tutti i pazienti indipendentemente da posizione.

Oltre a migliorare l'accuratezza diagnostica per il melanoma, questa tecnica egualmente ha il potenziale di contribuire a catturare più presto i melanomi, quando il tumore è interamente curabile, che urterebbe significativamente la cura paziente.„

Ricercatore 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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