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结直肠癌Immuno-transcriptomics血液测试驱动

图片来源:Pixabay

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Immuno-transcriptomics是分析基因表达的研究领域集中在修改(mRNA签名)诱导免疫反应的各种诱因,如癌症的发病。

通过深层神经网络和机器学习,Novigenix生成数学模型是基于这些信使rna签名分析来预测疾病的发病和进展—特别是,结肠直肠癌。

找出更多关于immuno-transcriptomics和结肠直肠癌筛查,我们采访了医生Jan Groen Novigenix的首席执行官。

米歇尔·威尔逊(MW):你能告诉我们关于全球可用性结直肠癌的诊断测试?

Jan Groen(詹):
结肠癌筛查的黄金标准是结肠镜检查,入侵过程需要做每五年个人55岁以上的。使用最广泛的测试是stool-based适应(Facel免疫化学)测试(15 - 25美元/测试),相对廉价的家中收集测试需要提交给实验室。在美国,一个即将到来的新的测试是stool-based FDA批准Cologuard(~ 500美元/测试)从精确的科学。

在发表的一项研究BMC胃肠病学在2014年,它清楚地表明,人们更喜欢blood-based测试在stool-based测试。市场上唯一FDA批准blood-based测试EpiProcolon从基因学,一家德国公司。今天Cologuard测试是其中一个最敏感和特定市场上多路诊断测试检测结直肠癌(CRC)。在Novigenix,我们已经开发和商业化CE标志,blood-based CRC测试Colox,优于EpiProcolon血液测试,符合测试和性腺瘤的Cologuard测试检测。

兆瓦:你喜欢人们知道结直肠癌筛查?

詹:
肺癌后,CRC是世界上第二个最致命的癌症,但同时它可以根除如果人们这种疾病筛查。是很重要的健康个体后定期筛查的年龄55岁。

兆瓦:你能详述immuno-transcriptomics上面的定义?

詹:
是的,Immuno-transcriptomic平台很好定位为结肠癌的早期检测,因为它的措施对早期引起宿主的免疫反应在人体。

其他测试主要依靠来自肿瘤的信号(蛋白质或DNA),因此经常更多的对疾病的后期调整。正如之前提到的,早期发现是治疗病人的关键。

兆瓦:如何确保某些基因表达的变化是引起癌症吗?

詹:
在Novigenix我们有超过600的基因表达谱分析CRC患者的白细胞样本(经结肠镜检查)和年龄匹配的健康样本。通过生物信息学分析和机器学习我们能够开发一个CRC的具体算法筛选人的存在和缺乏CRC的阴性预测值为99.8%。

兆瓦:最近,Novigenix首次发起blood-based分子诊断产品,Colox®,结肠癌的早期检测。你能告诉我们对其验证,发射,问世以来你学到了什么?

詹:这个测试是验证在大约800名患者,最初推出LDT(实验室开发测试)在瑞士自费市场通过许可协议Unilabs瑞士和Risch博士实验室。这个测试费用275瑞士法郎。今天将近4000人已经被测试。一篇市场研究显示增长60%性腺瘤的检测。公司在此过程中获得补偿的测试在瑞士,计划于2019年下半年。

兆瓦:什么样的信息送入算法?

詹:
我们的技术平台叫做BITseq™。它代表血液ImmunoTranscriptomics测序平台和提供了可行的见解通过分析基因表达的修改(mRNA签名)诱导宿主免疫反应的各种诱因,如癌症的发病。针对疾病的预测算法利用机器学习和人工智能分析mRNA签名早期癌症检测与临床和医学相关参数和精度。

兆瓦:Colox®是基于分析外周血单核细胞(PBMCs)。你能解释为什么PBMCs选择这个测试的样品吗?

詹:
主机响应是第一个人体的防御机制,在身体被一个未知的触发提醒。负责第一道防线的细胞是白细胞,包括外周血单核细胞。一种疾病的发病之间的信息交换和白细胞主要发生在mRNA水平。能够编码和阅读这些信息提供了最早的信息可以检测例如癌症。其他诊断系统依赖于生物信息来自肿瘤如蛋白质,ctDNA和循环肿瘤细胞(CTC)发布的血液,这是经常在后期的癌症。

兆瓦:谁应该得到一个Colox®测试?需要多长时间生成一个结果,一次样品了?需要哪些(如果有的话)后续测试如果找到一个积极的结果吗?

詹:
Colox是健康人55岁以上的筛查结肠癌的存在。结肠癌是一个缓慢增长的癌症诊断时基于临床症状存活率显著降低而早期诊断。在实验室实践时间大约是5 - 7个小时。在实践中,从一个医生收集血液和接收结果约为5 - 7天。当一个人阳性Colox这个病人需要与结肠镜检查随访。

兆瓦:你希望immuno-transcriptomics发挥何种作用在临床诊断的未来?

詹:
测序immuno-transcriptome使一种范式转移远离在显微镜下观察细胞形态定义早期癌症的遗传的司机。序列数据使医生能够诊断出癌症,但癌症病人是否也积极和指导治疗晚期癌症将会更加有效。

在不久的将来,癌症存活率将增加和更多的癌症治愈相比,目前的标准治疗疾病通过这些算法,我们看看immuno-transcriptomic序列结合机器学习和人工智能。


Jan Groen米歇尔·威尔逊说,科学技术网络作家。188金宝搏备用

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