Naukowcy z Centrum Modelowania Chorób Transformacyjnych w Mount Sinai opublikowali badanie identyfikujące 4749 kluczowych klastrów genów, zwanych „modułami prognostycznymi”, które znacząco wpływają na progresję 32 różnych typów nowotworów.

Badanie opublikowane w Badania genomusłuży jako kompleksowe źródło informacji i kładzie podwaliny pod rozwój metod leczenia raka nowej generacji i markerów diagnostycznych.

Pomimo znacznego postępu w badaniach nad nowotworami zrozumienie zawiłości genetycznych tej choroby pozostaje wyzwaniem. Poprzednie badania często skupiały się na izolowanych funkcjach genów w określonych typach nowotworów.

„Chcieliśmy wypełnić tę lukę w wiedzy, dostarczając kompleksowej analizy interakcji gen-gen w różnych postaciach raka” – powiedział dr Bin Zhang, profesor neurogenetyki Willard TC Johnson i dyrektor Centrum ds. Transformacji w Mount Sinai Modelowanie chorób.

Zespół zastosował podejście multiomiczne, włączając w swojej analizie dane genomiczne, transkryptomiczne i epigenomiczne. Zastosowali zaawansowane metody biologii systemowej do analizy ponad 10 000 próbek pacjentów z Atlasu genomu raka (TCGA), jednej z najbardziej kompleksowych publicznych baz danych o nowotworach, a także wykorzystali rygorystyczne metody sieciowe do identyfikacji i walidacji klastrów genów, które mają znaczący wpływ na raka rokowanie.

„Konsekwencje naszych odkryć są głębokie. Zidentyfikowaliśmy 4749 odrębnych, współregulowanych modułów genowych, które odgrywają kluczową rolę w progresji nowotworu” – wyjaśnił dr Zhang.

Doktor Peng Xu, instruktor genetyki i nauk genomicznych oraz współautor dodał: „Nasze badanie wykracza poza zwykłą identyfikację tych modułów. Wyjaśnia także wieloskalowe regulacje regulujące ich funkcje”.

Mówiąc prościej, w badaniu zidentyfikowano kluczowe geny i ich złożone powiązania, które albo zatrzymują, albo sprzyjają rozwojowi raka. To nowe zrozumienie otwiera drzwi do ukierunkowanych badań i rozwoju przyszłych metod leczenia i diagnostyki nowotworów.

Chociaż badanie to stanowi znaczący krok naprzód, nie zapewnia natychmiastowego lekarstwa na raka. Stanowi jednak kluczową podstawę do opracowania terapii celowanych, które mogłyby prowadzić do poprawy wyników leczenia pacjentów. „Nasze odkrycia stanowią podatny grunt dla kolejnej fali badań nad rakiem i strategii leczenia” – stwierdził dr Zhang.

Artykuł nosi tytuł „Wieloskalowe modelowanie sieci ujawnia krajobraz regulacyjny genów wpływający na rokowanie w przypadku 32 typów nowotworów”.