UNC Lineberger Comprehensive Cancer Center Forscher haben ein neues integriertes Konzept , um die genetischen " Treiber " von Krebs zu lokalisieren entwickelt , Aufdeckung acht Gene, die lebensfähig sein könnten für gezielte brustkrebs Therapie.
Die Studie , online veröffentlicht in Nature Genetics , wurde von Michael Gatza , PhD , Hauptautor und Post-Doc- wissenschaftlicher Mitarbeiter verfasst ; Gnade Silva , Student ; Joel Parker , PhD, Leiter der Bioinformatik, UNC Lineberger ; Cheng Fan, wissenschaftlicher Mitarbeiter ; und Senior-Autor Chuck Perou , PhD, Professor für Genetik und Pathologie .
Diese Forscher untersuchten eine Vielzahl von krebserregenden Wege , die Schritt -für-Schritt genetische Veränderungen in dem normalen Zellen Übergang in Krebszellen , einschließlich des Weges , der Krebszellwachstumsratenregelt . Eine hohe Wachstumsrate von Zellen , auch die Zellproliferation bekannt ist, wird erkannt , mit einer schlechten Prognose für Patientinnen mit Brustkrebs in Verbindung gebracht werden .
Analyse mehrerer Arten von Genomdaten waren UNC Lineberger Forscher konnten acht Gene , die auf der genomischen DNA Pegel verstärkt wurden identifiziert und für die Zellproliferation in luminalen Brustkrebs, die die häufigste Subtyp von Brustkrebs ist notwendig.
" Mit dieser neuen Berechnungsansatzkonnten wir die Vorteile der reiche Datenressourcen , die es gibt und identifiziert eine Reihe von neuen potenziellen Angriffspunkte für Arzneimittel für eine bestimmte Untergruppe von Patientinnen mit Brustkrebs zu nehmen . Dies ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg hin zu mehr personalisierten Medizin ", sagte Perou .
In der Tat, eine der identifizierten Gene - ist bereits ein Ziel für Arzneimittelentwicklung in - CPT1A Lymphom und könnten für Brustkrebspatientinnen und getestet werden. Medikamente gegen CPT1A wurde gezeigt, dass menschliche Krebszellwachstumin vitro und in Mausmodellen von Lymphom inhibieren.
Diese analytischen Ansatz verwendet , um die Treiber von Krebserkrankungen besser zu verstehen, beinhaltet eine umfassende und integrierte Analyse von mehreren Datentypen, einschließlich Genexpressionsdaten , somatische Mutationen , DNA- Kopienzahl und einer funktionellen Genomdaten eingestellt.
Während die Studie konzentrierte sich auf die Identifizierung genetischer Treiber für Brustkrebs, der Ansatz könnte leicht auf andere Tumoren Typen angewendet werden . Lead-Autor Mike Gatza fügte hinzu: " Während wir in der Lage , um Treiber für Brustkrebs zu lokalisieren , kann dieser Ansatz und wird auf andere angewendet werden Tumor Arten in der Zukunft. "