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研究人员开发了研究癌症治疗耐药性演变的新方法
时间:2019-10-8 9:29:34 评论:0 收藏本文 复制本页地址 (按Ctrl+D可以收藏到浏览器)

约翰霍普金斯金梅尔癌症中心的研究人员正在开发研究头颈部癌症治疗耐药性演变的新方法。

科学家们想研究癌症是如何随着时间的推移而获得对治疗的抵抗力的,以及这些变化是否可以通过计算模型来确定患者特定的抵抗时间。

该研究于2018年5月23日由基因组医学发表。

利用模式集算法(COGAPS)中的协调基因活性来确定抗性发展过程中与抗性相关的分子变化。它需要开发从体外细胞模型中收集数据的新方法,并开发一种计算分析方法来测量这些以前从未对癌症进行过的观察结果。

相关报道DNA甲基化可能影响阿司匹林对乳腺癌患者的疗效。新药物治疗胰腺癌显示出临床试验的良好结果,Trialai系统有助于更好地检测和诊断乳腺癌。本文最大的创新是将时间作为一个变量来考虑。有可能。资深作者ElanaFertig博士说:“我们必须先证明这一点,然后才能给患者带来负担,但我们认为这将导致更好的治疗。”

本研究观察了西妥昔单抗治疗头颈部鳞状细胞癌11周以上的疗效。在此期间,他们使用同一个单元格池来查看在此期间发生了什么,试图避免任何外部变量使用不同批次的单元格。

COGAPS用于量化治疗过程中的变化。结果数据显示了这些变化是如何随时间发生的,以及这些变化何时导致立即治疗反应或抵抗。掌握这些信息可能导致联合或替代疗法来对抗抵抗。

“大多数模型系统的开发都是为了与现有数据同步,比较治疗前和治疗后的情况,”合著者Geneveveveve Stein-O'Brien博士说,“为了采用这种算法并找出如何获得抵抗力,我们需要知道(治疗前和治疗后)Durin之间发生了什么。G全日制课程。”

尽管已经发现了各种各样的分子改变,它们对治疗产生了抵抗力,但它们的进化机制和时间仍不清楚。通过将实验生物学和计算机编程相结合的Cogaps算法,科学家们希望能给医生和患者提供关于疾病在治疗过程中进展的更好的信息。

共同的主要作者Luciane Kagohara博士说,Cogaps是一种偏离标准方法的方法,但允许他们更深入地研究个体的治疗抵抗力和基本途径。

她说:“如果我们能绘制出这张图,它将真正为预测何时会发生耐药性以及哪些药物可以用来对抗这种耐药性铺平道路。”

科学家们相信,随着时间的推移,通过靶向治疗研究癌细胞的计算方法可以用于其他类型的癌症和其他药物治疗。

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