Kanser tedavisine rehberlik etmek ve yanıt süresini tahmin etmek için dijital biyobelirteç

0
26

Kredi: Unsplash / CC0 Public Domain

Hassas onkoloji, hedefli tedaviler için onaylanmış, moleküler olarak spesifik, biyobelirteç tanımlı endikasyonlara yol açmıştır. Doğrulanmış ilaç hedeflerinin sayısı arttıkça, her hastanın tümörünü tüm olası hedefli tedavilerle ilgili tüm belirteçler için test etmek, genellikle biyopsiler yoluyla elde edilen sınırlı doku miktarı nedeniyle mümkün değildir. Buna ek olarak, hedeflenen çoğu tedavi için kullanılan mevcut eşlik eden tanı yaklaşımı, sınırlı tedavi seçenekleri sunar; bir ilaca karşı ikili bir “evet / hayır” beklenen yanıt ve bir dizi olası seçenek arasından tedavinin büyük olasılıkla olası olduğu bir öneri yoktur. belirli bir hasta için en iyi seçenek.

Kişiselleştirilmiş kanser tıbbı için Dünya Çapında Yenilikçi Ağ şimdi, hedefli tedavi ile tedavilere rehberlik etmek ve kanser hastaları için ilerlemesiz sağkalımı tahmin etmek için küresel bir biyobelirteç modelinin bir prototipi olan Digital Display Precision Predictor’ın geliştirildiğini bildiriyor. Makale NPJ Precision Oncology’de yayınlandı.

Digital Display Precision Predictor (DDPP), tüm transkriptomun kapsamlı araştırmasına dayalı olarak, ileri / metastatik kanserli hastalar için çoklu hedefli tedaviler için progresyonsuz sağkalım (PFS) süresini tahmin edebilen bir biyobelirteç stratejisi ve aracıdır. normal doku ile karşılaştırıldığında tümörün gen ekspresyon profili).

DDPP şunlara dayanır: (1) tümör ilerlemesini sağlayan genler veya yollar ağı bağlamında hemen hemen tüm ilaç hedeflerinin aktivasyon durumu hakkında içgörü sağlayan tüm transkriptomun (20.000 gen) araştırılması; (2) veriler, çok küçük miktarlarda tümör ve analog normal dokular gerektiren tek bir değerlendirmeden elde edilebilir; ve (3) spesifik bir terapötik rejim altında tümör ilerlemesine (PFS) kadar geçen sürenin tahmini.

“Yeni biyobelirteçler bulmanın ana zorluklarından biri, hem moleküler profiller (tümör ve analog normal dokulardan) hem de PFS verileriyle aynı ilaçla tedavi edilen (WINTHER denemesinden) nispeten az sayıda hastada oluşturulmuş olmalarıdır. WIN Bilimsel Danışma Kurulu başkan yardımcısı ve başkanı Dr. Josep Tabernero müsaitti, “dedi.

“DDPP, tek başına veya kombinasyon halinde kullanılan herhangi bir kanser ilacı türüne uygulanabilen, tümör tipi agnostik olan ve ileriye dönük doğrulama yapılıncaya kadar, yeni bir küresel biyobelirteç aracıdır. WIN başkanı Dr. Richard L. Schilsky, “kanser,” sonucuna vardı.

Immuno-PET, hekimlere hedeflenen tedaviye tümör yanıtı hakkında erken fikir verebilir Daha fazla bilgi: Vladimir Lazar ve diğerleri, Digital Display Precision Predictor: hedefli tedavi ile tedavilere rehberlik etmek ve progresyonsuz sağkalımı tahmin etmek için global bir biyobelirteç modelinin prototipi, npj Precision Oncology (2021). DOI: 10.1038 / s41698-021-00171-6

WIN Konsorsiyumu tarafından sağlanmıştır

Alıntı: Kanser tedavisine rehberlik etmek ve yanıt süresini tahmin etmek için dijital biyobelirteç (2021, 30 Nisan) 30 Nisan 2021 tarihinde https://medicalxpress.com/news/2021-04-digital-biomarker-cancer-therapy-response.html adresinden alındı

Bu belge telif haklarına tabidir. Özel çalışma veya araştırma amacına yönelik herhangi bir adil işlem dışında, yazılı izin alınmadan hiçbir bölümü çoğaltılamaz. İçerik yalnızca bilgi amaçlı sağlanmıştır.

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz