Ein Schritt näher an Krebs Präzision Medizin
Forscher aus der Fakultät für Medizin und dem Institut für Molekulare Medizin (FIMM) an der Universität Helsinki entwickelten ein Computer-Modell, Kombiniert Essenzialität Scoring (CES) ermöglicht die genaue Identifizierung von essentiellen Genen in Krebszellen, die für die Entwicklung von anti-Krebs-Medikamente.
Warum sind die essentiellen Gene, die wichtig in der Krebstherapie?
Krebs ist die führende Ursache des Todes weltweit. Krebszellen wachsen schneller, in der Regel mit der Aktivierung bestimmter Gene. Zielgerichtete Therapien Zielen auf die Hemmung dieser Gene, die aktiviert werden, nur in Krebszellen und damit Minimierung der Nebenwirkungen auf normale Zellen.
High-throughput genetic screening wurde für die Bewertung der Bedeutung der einzelnen Gene für das überleben von Krebszellen. Ein solcher Ansatz erlaubt es den Forschern, um zu bestimmen, die so genannte gen-essenzialität erzielt, die für fast alle Gene, die über eine Vielzahl von Krebs-Zell-Linien.
Jedoch die Herausforderungen, die mit der Reproduzierbarkeit der geschätzte gen essenzialität behindert haben seine Verwendung für die drug-target-Erkennung.
„shRNA-und CRISPR-Cas9 sind zwei gängige Techniken verwendet, um high-throughput genetic screening. Trotz der verbesserten Qualitätskontrolle, die gen essenzialität erzielt aus diesen beiden Techniken unterscheiden sich von einander auf die gleichen Krebs-Zell-Linien“, erklärt Wenyu Wang, Erstautor der Studie.
Wie können wir besser machen?
Zu harmonisieren, genetische screening-Daten, die Forscher vorgeschlagen, eine neuartige Rechenmethode sogenannten Kombinierten Essenzialität Scoring (CES), die vorhersagt, Krebs essentielle Gene unter Verwendung der Informationen von shRNA und CRISPR-Cas9-Bildschirme plus molekulare Eigenschaften von Krebszellen. Die Mannschaft gezeigt, dass CES konnte erkennen, essentielle Gene mit höherer Genauigkeit als die bestehenden Berechnungsmethoden. Darüber hinaus zeigte das team, dass zwei vorhergesagte essentielle Gene waren in der Tat korreliert mit schlechter Prognose, getrennt für Brustkrebs-und Leukämie-Patienten, was darauf hindeutet, Ihr potential als drug-targets (Abbildung 1).