We use cookies to understand how you use our site and to improve your experience. This includes personalizing content and advertising. To learn more, click here. By continuing to use our site, you accept our use of cookies. Cookie Policy.

Features Partner Sites Information LinkXpress
Sign In
Advertise with Us
Greiner Bio-One

Download Mobile App




Протеиновый атлас ускоряет проведение персонализированной терапии пациентам с лейкемией

By Labmedica International staff writers
Posted on 23 May 2019
Print article
Пленка крови пациента с острым миелоедным лейкозом, определяемая присутствием более 90% миелобластов в крови и/или костном мозге (фото любезно предоставлено Pathpedia).
Пленка крови пациента с острым миелоедным лейкозом, определяемая присутствием более 90% миелобластов в крови и/или костном мозге (фото любезно предоставлено Pathpedia).
Острый миелогенный лейкоз связан с факторами риска, по большей части неизвестными, а также с гетерогенным ответом на лечение. Примерно один из четырех человек с диагнозом острого миелоидного лейкоза (ОМЛ) выживает через пять лет после постановки первоначального диагноза.

Чтобы улучшить показатель выживаемости, ученые создали онлайн-атлас для идентификации и классификации белковых сигнатур, присутствующих при диагностике ОМЛ. Новые классификации белков помогут врачам рекомендовать лучшее лечение и персонализированные лекарства для пациентов, страдающих от этого агрессивного рака крови и костного мозга.

Группа ученых из Техасского университета в Сан-Антонио (UTSA, Сан-Антонио, штат Техас, США) и Онкологического центра имени М.Д. Андерсона при Техасском университете (Хьюстон, штат Техас, США) изучили генетическое, эпигенетическое и обусловленное окружением разнообразие в раковых клетках, возникающее из-за ОМЛ. Были проанализированы протеомные профили 205 биопсий пациентов и разработан новый вычислительный метод под названием MetaGalaxy для классификации сигнатур белков по 154 различным паттернам на основе их клеточных функций и путей.

Подходя к этой задаче через уникальную призму разработки карты количественных характеристик для каждого пациента с лейкемией по экспрессии белка в его крови и костном мозге, а не по стандартному шаблону, использующему только качественные параметры и генетические риски, сотрудники смогут более точно классифицировать пациентов по группам риска и лучше прогнозировать результаты их лечения. Команда обнаружила 11 констелляций взаимосвязанных функциональных паттернов и 13 сигнатур, которые стратифицируют результаты лечения пациентов. Ученые обнаружили некоторое перекрытие протеомных данных с цитогенетическими и генетическими мутациями. Более того, клеточные линии лейкемии демонстрируют ограниченное протеомное сходство с клетками пациентов с ОМЛ, что говорит о необходимости более глубокого внимания к образцам пациентов для получения относящейся к заболеванию информации.

Амина Кутуб (Amina Qutub), доктор философии, адъюнкт-профессор и биохимик, а также старший автор исследования, говорит: “Острый миелоидный лейкоз представляет собой настолько гетерогенный рак, что его часто описывают не одним, а совокупностью заболеваний. Чтобы расшифровать информацию, полученную из анализа белков крови и костного мозга пациентов с лейкемией, мы разработали новый компьютерный анализ MetaGalaxy, который выявляет молекулярные признаки лейкемии. Эти отличительные признаки аналогичны тому, как звездные скопления помогают ориентироваться по звездам: они обеспечивают карту изменений белка при лейкемии”. Исследование было опубликовано 15 апреля 2019 года в журнале Nature Biomedical Engineering.

Ссылки по теме:
University of Texas at San Antonio
University of Texas MD Anderson Cancer Center



Print article

Channels

Copyright © 2000-2019 Globetech Media. All rights reserved.