Новые вычислительные модели для понимания рака толстой кишки
Консультации врача терапевта первой категории. Онлайн консультации, амбулаторный прием, вызов на дом.

Получить консультацию можно следующими способами:

Консультация
в день
обращения

Моментальная консультация,
и помощь от профилирующих
специалистов при заболеваниях:

Дыхательной системы.

Сердечно—сосудистой системы.

ЖКТ.
Мочевыделительной системы.
Эндокринной системы

doctor

Получить консультацию можно следующими способами:

Новые вычислительные модели для понимания рака толстой кишки

Просмотров: 57

Хотя развитие вторичных раковых новообразований, называемых метастазами, является основной причиной смерти при большинстве видов рака, клеточные изменения, которые им управляют, недостаточно изучены. В новом исследовании, опубликованном в Genome Biology , исследователи из Университета Иллинойса в Урбана-Шампейн разработали новый подход к моделированию, чтобы лучше понять, как опухоли становятся агрессивными.

«Исследователи идентифицировали несколько клеточных путей, которые изменяются, когда опухоль становится агрессивной. Однако трудно понять, как они влияют на опухоль», – сказал Стивен Оффер, доцент кафедры молекулярной фармакологии и экспериментальной терапии в клинике Мэйо, штат Миннесота. «Мы хотели разработать простую систему, которая смоделирует, как раковые клетки образуют агрессивную опухоль».

Исследователи объединили данные своих собственных экспериментов, а также общедоступные данные, чтобы разработать модель, которая была основана на более простой модели 2018 года, в которой изучались регуляторы устойчивости к лекарствам от рака. В этой статье они специально сосредоточились на факторах транскрипции , которые представляют собой белки, которые контролируют экспрессию генов путем связывания с ДНК.

«Мы можем легко увидеть, сколько факторов транскрипции присутствует в раковой клетке. Эта модель позволила нам увидеть, доступны ли целевые области, с которыми они связываются, или нет», – сказал Оффер. Целевые области могут быть скрыты в зависимости от организации ДНК. Изучая их доступность, исследователи могут предсказать, какие факторы транскрипции и мишени важны.

«Преимущество модели состоит в том, что она может объединять различные типы экспериментальных данных, что является непростой задачей. Она дала нам список факторов транскрипции, ранжированных на основе их значимости для агрессивности колоректального рака», – сказала Саба Гаффари, доктор философии. .D. студент в лаборатории Sinha. Модель настолько адаптируема, что позволяла анализировать связывание факторов транскрипции и в других типах клеток.

Исследователи также проверили предсказания модели с использованием линий раковых клеток человека. Они изучили факторы транскрипции, которые были идентифицированы, и показали, что они участвуют в повышении агрессивности клеток колоректального рака .

«Без модели анализ факторов транскрипции во всех этих различных клеточных линиях был бы дорогостоящим и затратным по времени», – сказал Оффер. «Теперь мы можем использовать эти данные для улучшения лечения рака. Чем больше у нас информации об этих факторах, тем больше нарушений мы можем создать, чтобы помешать процессу и улучшить лечение».

Исследователи надеются улучшить модель и сделать ее более чувствительной. «Хотя мы преобразовали данные в двоичную форму, эффекты этих факторов транскрипции постоянно меняются. Мы также предположили, что все гены работают независимо друг от друга; в действительности они работают вместе», – сказал Гаффари.

«Все чаще эти технологии предоставляют нам дополнительные взгляды на клеточные изменения во время прогрессирования заболевания. Работа Гаффари дает нам универсальный рецепт для объединения этих различных взглядов в одно значимое целое, давая нам больше, чем может дать любой вид», – сказал Саураб Синха ( BSD / CABBI / GNDP / GSP), профессор информатики. «Это только начало. Мы смотрим на это как на план для многих других анализов в будущем, направленных на решение различных биологических проблем».

Опрос

Как вы относитесь к платной медицине?

Просмотреть результаты

Загрузка ... Загрузка ...
Яндекс
Adblock
detector