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癌症遗传学:关键诊断、治疗

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安吉洛DePalma博士。

人类基因组计划为科学家们提供了一个地图导航的基因与癌症和其他疾病相关。“下一代测序(上天)是司机,使这些技术实用,”评论安东尼牛顿,老副总裁在PGDx制药公司合作(巴尔的摩,马里兰州,美国)。




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来自约翰霍普金斯大学的研究人员在2010年(美国马里兰州的巴尔的摩),立即意识到需要NGS-based诊断指导治疗,建立PGDx剥离公司实验室的癌症基因组学Bert Vogelstein富有远见的医学博士

Vogelstein在肠癌和其他癌症的突变的工作现在由管理范式对癌症遗传学和使Vogelstein最高度引用的科学作家。作为一个physician-researcher Vogelstein承认将基因的发现转化为实践知识的重要性,这已成为PGDx的目标。

上天允许科学家窥视细胞和组织,直接负责癌症的基因,并询问哪些特性最相关的肿瘤治疗。此功能以及基因-和pathway-targeting疗法的出现,使空前的特异性治疗。

详细的遗传分析是不幸的是资源密集型的。大幅削减成本,但oncogenetic研究在很大程度上依赖于生物信息学回答这个问题的基因研究多深。由于仪器和方法具有固有误差,一个特定基因的次数是解决在分析物资统计验证。

因此,重点现在基因子集组成的200“糟糕的演员。“20000个基因的全基因组测序相比,子集研究允许调查人员评估一个特定的基因区域1000倍比他们能轻松做更深入完整的基因组。

牛顿说:“你与全基因组测序检查每一个碱基对,外显子和内含子不编码蛋白质的,不超过30倍。测序只有表达基因提供了一些杠杆——你可以看看每150次。目标设置允许非常深入分析,你可以做1000倍。显然这个练习是一个覆盖范围和深度之间的权衡。”

支持技术

癌症遗传学公司(卢瑟福,新泽西,美国)使用“panomics”的方法来理解为开发诊断癌症的基因网络,theranostic,亚型肿瘤预后面板,估计生存结果,并且提出有效的治疗方法。公司拥有十几个销售测试。

公司的科学活动反映了日益明显的趋势个性化医疗使用的组学分析广泛支持基因组学。“精密医学是快速变化,将远远超出遗传学”潘纳Sharma说,首席执行官。

一年前,癌症遗传学是在讨论三个制药公司协助临床试验化验骨髓瘤、淋巴瘤,肺癌。双方很快认识到补充与immuno-oncology基因组学研究的价值提供一个更完整的药物反应。今天癌症遗传学涉及超过25 immuno-oncology试验。

“在基因组学你看基因表达,活动,和变异,”Sharma解释道。“在immuno-oncology你免疫系统检查标记可能包括蛋白质,多肽,和抗原。在这种背景下DNA和RNA是代理人,不提供相同的免疫标记物直接接触点。“DNA / RNA分析需要提取获得感兴趣的基因,但细胞可能仍未改变,免疫标记分析;在细胞外蛋白质或抗原通常是捕获。

例如,肿瘤标志物PDL1应对检查点抑制剂存在于肿瘤类型,一个相对新的抗癌药物。PDL1绑定到其受体免疫系统细胞信号的细胞不攻击。表达PDL1是相关的药物发现的工具,但大多数公司还调查检查点抑制剂使用免疫标记数据和他们的突变。

”试验更向联合疗法与特定基因通路,他们还将考虑刺激免疫反应的方法来提高药物的反应或耐久性”Sharma告诉技术网络。188金宝搏备用”这是一个非常激动人心的,科学是朝着一个更集成视图的癌症。,由于今天是可用的技术便利和便宜,我们看常规价格点,更有意义的发现和临床试验。”

Sharma描述目标的轨迹和联合疗法”碰撞的过程中,“但不是在通常的贬义的。他预计更多的合作,特别是在日益复杂的癌症诊断和预测的结果调整肿瘤的特征。

“我们有巨大的见解但临床医生和保险公司仍向病人提供创新的瓶颈,”他叹息道。这些守门,保险公司在美国,政府在欧洲和美国。K。——不够清楚,训练,或愿意接受创新技术,表面上看,成本更比传统的治疗。“我们雇佣的生物信息学pan-omics研究是非常复杂的,但并不与所涉及的问题在说服官僚这项工作的价值。创新是快,远远超过我们把此类产品推向市场的能力。”

3 d基因组学

在常规活检关注癌症细胞形态、基因和基因测试驾驶恶性肿瘤,小说从ReadCoor技术(美国马萨诸塞州梅德福)提供了-原位与空间分辨率——完整的细胞测序。

传统的排序,包括下一代平台,分析DNA或RNA从均质样品。说:“我们的方法消除了这一步Shawn Marcell ReadCoor的首席执行官。原位荧光测序(FISSEQ)完整的标本,坐骑在病理学家可能下滑,和序列基因感兴趣的区域,在三维空间的组织样本几十微米厚。“你把所有感兴趣的基因序列中的元素+样品内的位置。FISSEQ最终将允许调查人员对治疗做出更明智的决定。”

从遗传的角度分析,FISSEQ提供尽可能多的信息下一代测序。“这是明确完整,”Marcell补充道。

FISSEQ的科学基础是由教授乔治教堂于1999年在哈佛大学。教堂用聚合酶链反应,对照基因扩增技术,扩大DNA在本地化,几何约束区域的样本。教堂在此基础上开发了固相聚合酶链式反应的技术,这项技术再加上荧光检测导致FISSEQ。

2003年出版他的里程碑式的论文后在自然界协议,教会继续扩大他的方法的能力。在2012年,一个多学科小组包括工程师哈佛Wyss研究所建立第一个高通量FISSEQ音序器。今年哈佛大学授权大量IP组合和相关技术诀窍ReadCoor商业化。

随后,FISSEQ是适应单分子分析的替代pre-mRNA拼接,重排序的大肠杆菌菌株的基因组,并分析RNA转录。

肿瘤基因异构,组成共存的癌细胞和健康细胞,对治疗的反应不同。使用FISSEQ培养的癌细胞和完整的标本,调查人员可以描述肿瘤的空间组织。

ReedCoor提供测序服务硬件和与一些生物/制药公司对癌症通路分析,目标识别(用于药物发现),和其他高价值的疾病领域。它还与领先的癌症研究机构密切合作。

为卵巢肿瘤,特别是精密医学、乳腺癌、肺癌、胰腺癌、ReadCoor专业。“这些项目都涉及肿瘤基因分布的异质性相关遗传标记,“Marcell说。”的理念是提供一个更全面的图片比通过常规活检或测序是可能的。”

基因组学将使复审的癌症药物在临床测试中由于毒性或失败缺乏有效性。从药物开发的角度来看,基因测试可以确定病人可能从治疗中获益,同时保留无潜在的不良影响,和开发人员添加成本,管理药物不能工作。

例如,开发人员可以使用myChoice®HRD测试从无数遗传学(美国犹他州盐湖城)来识别潜在的反应者的两倍多卵巢癌口服药物niraparib比被单独测试BRCA基因识别。

根据Johnathan兰开斯特,医学博士无数博士,首席医疗官”检测呈阳性的患者与myChoice HRD经历了临床有意义的改善无进展生存,并识别两倍多的患者可能受益的数量相比,生殖系BRCA测试。”

液体活检检查血液肿瘤的DNA,目标更有限的基因子集,约100个基因,所以20000 x覆盖率是可行的。“但是,的好处是你可以实时测量无关的昂贵,很难获得坚实的组织切片。“液体活检允许多个临床试验期间或治疗量化分析病人的反应会随着时间而改变。

牛顿指出,“能够识别相关的肿瘤病变的治疗已经证明是真正有价值的药物开发者”。

经常错过在这个讨论的很重要的一点是使用哪个基因基线确定突变及其频率。PGDx使用患者自身的DNA清除正常似乎与癌症相关的基因变异。PGDx去年发表的一项研究的验证这种方法。仅仅根据历史标准来看,大约25%的正常基因mis-identified致癌突变。

样品准备:一个关键的步骤

下一代测序包括创建的特定样本库允许读感兴趣的基因的DNA测序仪。卢比孔河基因组学公司(美国密歇根州安阿伯市)促进这些基本派生血浆样品,样品制备步骤尿液或保存固体组织。

“数以百万计的这些样本存在和提供了许多临床见解,”爱德华说1月,博士,在卢比孔河产品经理。

这里的挑战是DNA转化为sequenceable实体,同时保留复杂性,身份,和组成。卢比孔河适配器使用专有的茎环结构化学,巩固和流线的准备,同时保留更多的样本进行分析。准备只发生在一个管,消除了样品损失20 - 40%参与每个样本转移操作,以及操作员错误。

样品保存关系到癌症基因组学的一个重要方面。五年前确定突变频率低于5%是不可能使用传统图书馆准备自混合组成的肿瘤细胞群与突变的DNA在非常低的浓度。甚至新门店产生约1%的错误率。“这就是为什么临床实验室使用传统图书馆准备可能不愿调用任何突变低于5%,”简解释道。卢比孔河图书馆准备技术给调查人员一个战斗的机会有足够的材料作出明确的结论。

哪些基因选择问题等分析坐600磅。大猩猩在所有这些讨论。简博士是指“可操作的”基因。“但是当我们学习更多和技术改进信息只能增加。今天大多数化验看看几千基地和序列很深。在未来,我们将广泛撒网,捕捉来自许多基因,发现疾病和基因突变之间的全面影响,这可能最终导致常规全基因组测试。”

安吉洛DePalma是一个自由作家生活在牛顿,新泽西,美国。


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