Форум

Пожалуйста или Регистрация для создания записей и тем.

Подпроект Mapping Cancer Markers (Картирование маркеров рака)

Mapping Cancer Markers  

Картирование маркеров рака

Рак, одна из основных причин смерти во всем мире, бывает самых разных типов и форм, в которых неконтролируемый рост клеток может распространяться на другие части тела. Если не лечить и не лечить, рак может распространиться из начального очага на другие части тела и в конечном итоге привести к смерти. Заболевание вызвано генетическими изменениями или изменениями окружающей среды, которые мешают биологическим механизмам, контролирующим рост клеток. Эти изменения, а также нормальная активность клеток могут быть обнаружены в образцах тканей по их уникальным химическим индикаторам, таким как ДНК и белки, которые вместе известны как «маркеры». Конкретные комбинации этих маркеров могут быть связаны с данным типом рака.
Набор маркеров может определить, подвержен ли человек развитию конкретной формы рака, а также может предсказать прогрессирование заболевания, помогая предложить лучшее лечение для данного человека. Например, два пациента с одной и той же формой рака могут иметь разные результаты и по-разному реагировать на одно и то же лечение из-за разного генетического профиля. Хотя уже известно, что несколько маркеров связаны с определенными видами рака, предстоит открыть гораздо больше, поскольку рак очень неоднороден. Картирование маркеров рака в сетке мирового сообщества направлено на выявление маркеров, связанных с различными типами рака. Проект анализирует миллионы точек данных, собранных из тысяч образцов тканей здоровых и злокачественных пациентов. К ним относятся ткани с раком легких, яичников, простаты, поджелудочной железы и груди. Сравнивая эти разные точки данных, исследователи стремятся идентифицировать шаблоны маркеров для разных видов рака и соотносить их с различными результатами, включая реакцию на различные варианты лечения.
Эти знания могут помочь исследователям и врачам:
• Улучшение и персонализация лечения рака: позволяя выявлять рак на более раннем этапе, выявлять пациентов с высоким риском и настраивать лечение на основе личного генетического профиля пациента.
• Ускорьте исследования рака и улучшите общий процесс идентификации маркеров: улучшив процесс идентификации маркеров, исследователи могут более легко определять маркеры отдельного пациента, а будущие большие наборы данных могут быть проанализированы более эффективно.
Развитие рака - это многоступенчатый процесс, который приводит к неконтролируемому росту опухолевых клеток, вызванному сложными изменениями и приводящим к ним: многие гены амплифицируются, удаляются, мутируются, регулируются с повышением или понижением; активируются или подавляются многие белки и пути.
Текущие методы лечения, которые оцениваются в 1,9 миллиона пациентов из 31 страны и 5 континентов, позволяют достичь 5-летней выживаемости менее чем для 50% диагностированного рака (Coleman et al., Выживаемость рака на пяти континентах: всемирное популяционное исследование (CONCORD). Ланцет Онкол 9 (8): 730-756, 2008).
Годы исследований улучшили выживаемость при раке груди и простаты за счет обнаружения молекулярных маркеров для ранней диагностики и индивидуального лечения. Однако рак поджелудочной железы остается почти на 100% летальным, а общая выживаемость при раке легких за последние десятилетия практически не улучшилась, только с 13% до 16%.
Проект Mapping Cancer Markers (MCM) направлен на всестороннее и систематическое обнаружение клинически полезных маркеров для помощи в раннем обнаружении рака, идентификации пациентов с высоким риском и прогнозировании ответа на лечение.
Для поддержки этого исследования мы полагаемся на добровольцев World Community Grid, которые жертвуют свободные мощности своих компьютеров для проведения этого обширного анализа. Поиск всех клинически полезных маркеров потребует обработки тысяч образцов пациентов и тестирования астрономического числа комбинаций маркеров, что невозможно даже в World Community Grid. Вместо этого мы используем эвристику, чтобы уменьшить пространство поиска, что позволяет нам решать эту проблему с помощью вычислительных ресурсов, предоставленных такими добровольцами, как вы.

Обновление исследования от команды MCM (март 2023)

Исследование биомаркеров рака легких, проведенное командой MCM, выявило 26 генов, которые имеют наивысшие оценки по всем рассмотренным размерам сигнатур. Это обновление посвящено VAMP1, гену, связанному с выживанием пациентов и по-разному экспрессируемому в нормальном легком по сравнению с раком легкого.
Терминология

  • Сигнатура гена: набор генов, играющих определенную роль в заболевании, называется сигнатурой гена. Когда такая сигнатура может предсказать наличие заболевания, ее называют диагностической сигнатурой гена. Когда сигнатура связана с выживанием, ее называют прогностической сигнатурой.
  • Коэффициент корреляции Мэтьюса: статистический метод, используемый для оценки эффективности прогностической модели. Он измеряет разницу между фактическими значениями и прогнозируемыми.
  • Зонды: короткие последовательности ДНК, нацеленные на небольшую область транскрипта (гена). Чтобы сделать их более специфичными, зонды организованы в наборы зондов, которые используются для обнаружения и количественного определения присутствия генных последовательностей посредством гибридизации благодаря комплементарности между зондом и мишенью.

Фон

Проект Mapping Cancer Markers направлен на выявление маркеров, связанных с различными типами рака, с помощью алгоритма эвристического поиска. Проект анализирует миллионы точек данных, собранных из наборов данных о тканях пациентов, и выявляет закономерности, которые могут помочь выявить рак на более ранней стадии, выявить пациентов с высоким риском и настроить лечение для отдельных пациентов. Первоначально фокусируясь на раке легких, проект расширился до исследования рака яичников, а совсем недавно — на анализ саркомы.

К ноябрю 2021 года волонтеры WCG пожертвовали более 800 миллионов рабочих единиц для исследований нескольких типов рака, из которых 193, 379 и 245 миллионов рабочих единиц были использованы для рака легких, рака яичников и саркомы соответственно. На сегодняшний день более 810 000 лет вычислительных исследований были переданы в дар MCM, и каждый день генерируется около 240 лет. Благодарим вас за помощь в раскрытии информации о сигнатурах рака.

Рисунок 1: Количество выполненных единиц работы для каждого типа рака и размера сигнатуры.

Анализ рака легких

Существует несколько методов диагностики рака легкого, но наиболее чувствительными являются трансторакальная пункционная аспирация и торакоскопическая биопсия. Несмотря на высокую точность, эти методы являются инвазивными, и ученые искали альтернативные методы скрининга или биомаркеры для выявления пациентов с раком, особенно на ранних стадиях. Чтобы определить новые потенциальные биомаркеры, мы протестировали несколько сигнатур в наборе данных тканей, принадлежащих пациентам с раком легких в анамнезе, чтобы найти любые группы зондов, которые могут указывать на то, что у пациента рак легких на ранней стадии.

Набор данных, который мы выбрали для запуска на WCG, включает 192 гистологически нормальных бронхиальных эпителия курильщиков, полученных во время клинической бронхоскопии. Эта процедура выполняется рутинно, и, таким образом, возможность идентифицировать маркеры рака, экспрессируемые в нормальных тканях, была бы преимуществом. Из 192 образцов пациентов у 97 был рак легких, у 92 не было рака легких и у 5 было подозрение на рак легких. Наши анализы сосредоточены на дифференциации рака легких от 92 незлокачественных образцов.

Добровольцы WCG протестировали 9 триллионов (9×10 12 ) сигнатур-кандидатов на рак легкого, разделенных на несколько различных диагностических сигнатур. Затем мы рассмотрели подписи с коэффициентом корреляции Мэтьюза в процентиле 99,999 среди всех подписей того же размера. На рис. 2 показано распределение биомаркеров в сигнатурах. Счетчик — это количество раз, когда зонд присутствует в основных сигнатурах для своего размера.


Рис. 2. Частота каждого подсчета (т. е. количество случаев присутствия зонда) для размера сигнатуры.

Как и ожидалось, сигнатуры меньшего размера часто имеют меньшее количество, вероятно, потому, что они недостаточно велики, чтобы улавливать сигнал. Биологические механизмы выполняются несколькими генами, создавая избыточность в сигнатурном сигнале, который может выбрать любой ген из одного и того же механизма. Затем разные гены могут быть связаны с одним и тем же механизмом, но на первый взгляд (и без изучения механизма, с которым они связаны), гены в меньших сигнатурах могут быть разными.

По мере увеличения размеров мы видим, что счетчики стабилизируются на уровне около 1000, а затем снова уменьшаются при увеличении размера сигнатуры, вероятно, из-за того, что он становится слишком большим, чтобы экстраполировать сигнал, избегая избыточности.

При рассмотрении наборов зондов в 99-м процентиле числа и представленных по крайней мере в 20 размерах подписи, мы можем видеть, что сигнатуры размеров от 10 до 23 больше перекрываются, что указывает на то, что окно наилучшего размера подписи находится в этом диапазоне ( Рисунок 3). Это будет важно для будущих исследований диагностических сигнатур. Наша цель — опубликовать все данные, рассчитанные с помощью добровольцев WCG, в свободно доступной базе данных, где другие исследователи смогут сравнить свои результаты с полученным нами «молекулярным ландшафтом легких».


Рис. 3. Тепловая карта 143 зондов, представленных в более чем 20 размерах сигнатур, и размеры, в которых они присутствуют.

При дальнейшем изучении результатов мы обнаружили, что 28 наборов зондов (сопоставленных с 26 генами) присутствуют во всех размерах сигнатур. Один из этих генов, VAMP1 , особенно перспективен, так как его белок участвует в слиянии синаптических пузырьков с пресинаптической мембраной. Ниже приведены клеточные локализации VAMP1 в соответствии с UniProt и его трехмерная структура, предсказанная AlphaFold.

ИДЕНТИФИКАТОР Квалифицированный термин GO
GO:0005739 митохондрия
GO:0005741 расположен в наружной мембране митохондрий
GO:0005829 расположен в цитозоле
GO:0005886 is_active_в плазматической мембране
GO:0005887 плазматическая мембрана

Рисунок 4: Аннотации клеточных компонентов и структура белка для VAMP1 (как предсказано AlphaFold).

Изучая VAMP1 во внешних наборах данных, чтобы подтвердить его важность, мы обнаружили, что он в значительной степени связан со статусом курения у пациентов с раком легких (через cBioPortal ) . В нашем более раннем исследовании мы рассмотрели специфические для курения микроРНК, которые могут регулировать VAMP1 (согласно данным нашего портала данных mirDIP ). Интересно, что hsa-miR-1262, микроРНК, специфичная для бывших курильщиков, регулирует VAMP1. Ни одна из микроРНК, специфичных для нынешних курильщиков или никогда не куривших, по-видимому, не имеет значения. Важно отметить, что VAMP1 защищает от общей выживаемости при раке легкого (высокая экспрессия приводит к увеличению выживаемости), что делает его потенциальным прогностическим маркером.

Рисунок 5. График Каплана-Мейера показывает, что люди с высокой экспрессией VAMP1 (красные) выживают значительно дольше по сравнению с людьми с низкой экспрессией VAMP1 (черные). Это показывает, что VAMP1 является прогностическим маркером.

Защитное значение VAMP1 дополнительно подтверждается экспрессией гена в двух основных гистологиях рака легкого, как показано на рисунке 6. Нормальные образцы экспрессируют гораздо более высокий уровень VAMP1 по сравнению с образцами рака. Это подчеркивает, что VAMP1 также является потенциальным диагностическим маркером.

Рисунок 6. Экспрессия VAMP1 в нормальных образцах и образцах рака легких.

Распространяя наше наблюдение за пределы рака легких, как описано в нашем первоначальном описании проекта WCG, мы обнаружили, что VAMP1 ведет себя аналогичным образом в большинстве протестированных видов рака, как показано на рисунке 7. Это предполагает, что VAMP1 является ключевым игроком в канцерогенезе и может участвовать в механизме, связанном с признаками рака.

Рисунок 7. Экспрессия VAMP1 в норме и при раке для 22 различных типов или подтипов рака. (Красным шрифтом выделены достоверные различия по U-критерию Манна-Уитни).

Мы в восторге от этих результатов и поделимся ими в будущем, поскольку мы продолжаем проверять наши результаты анализов рака легких.

Опубликовано: 20 марта 2023 г.
hoarfrost, Pavel Kirpichenko и Шмяка отреагировали на эту запись.
hoarfrostPavel KirpichenkoШмяка

Обновление исследования от команды MCM (апрель 2023 г.)

Исследование биомаркеров рака легких, проведенное командой MCM, выявило 26 генов, которые имеют наивысшие оценки по всем рассмотренным размерам сигнатур. Это обновление посвящено потенциальному гену биомаркера под названием FARP1, который связан с метастазированием рака легких.

Фон

Проект Mapping Cancer Markers направлен на определение маркеров, связанных с различными типами рака, с целью определения биомаркеров для раннего выявления рака, выявления пациентов с высоким риском и индивидуального лечения для отдельных пациентов. На сегодняшний день волонтеры WCG со всего мира пожертвовали проекту более 818 200 лет ЦП. Спасибо всем за вашу поддержку.

В нашем предыдущем обновлении проекта MCM мы начали вводить предполагаемые биомаркеры рака легких, которые имеют наивысшие оценки по всем рассмотренным размерам сигнатур. Первое обновление касалось VAMP1, гена, связанного с выживанием пациентов и по-разному экспрессируемого в нормальном легком по сравнению с раком легкого. В этом обновлении подчеркивается потенциальный ген биомаркера под названием FARP1, который связан с метастатическим развитием.

Новые разработки

Белок, кодируемый FARP1, представляет собой фактор обмена гуаниновых нуклеотидов, который играет роль в формировании и росте дендритов. FARP1 можно обнаружить в клеточных мембранах, цитоплазме, синапсах и дендритах ( Uniprot ). Поскольку и VAMP1, и FARP1 связаны с синапсами, мы исследовали, взаимодействуют ли эти два белка вместе. Хотя они не взаимодействуют напрямую ( IID ; интегрированная база данных взаимодействий), у них есть два взаимодействующих партнера, RAB6A и APBA1 . RAB6A играет роль в развитии проекций нейронов, в то время как APBA1 регулирует APP (белок-предшественник амилоида при болезни Альцгеймера) и, как полагают, играет роль в секреции синаптических пузырьков.

Ни RAB6A, ни APBA1 не присутствуют в верхнем 99-м процентиле, но они предполагают, что действительно существует нейронный сигнал, связанный с двумя интересующими нас белками — VAMP1 и FARP1. Важность этого открытия связана с трудной для изучения связью между раком легкого и одним из наиболее частых мест его метастазирования: головным мозгом [1] . Более того, было показано, что FARP1 является одним из ключевых факторов миграции и инвазии при раке легкого [2] .

Поэтому мы решили дополнительно исследовать важность этого гена, используя внешние наборы данных. FARP1 является потенциальным диагностическим биомаркером, подобным VAMP1, как показано на рисунке 1. Кроме того, FARP1 по-разному экспрессируется в метастатических образцах, что усиливает связь между молекулярной функцией этого белка и фенотипом, который он может способствовать развитию.

Рисунок 1. Экспрессия FARP1 в нормальных образцах, образцах рака легкого и метастатических образцах.

cBioPortal показывает, что FARP1 в значительной степени связан со статусом курения пациентов, и, согласно mirDIP , на него нацелены hsa-mir-105 (микроРНК, специфичная для бывших курильщиков, аналогично VAMP1) и hsa-mir-150 (микроРНК, специфичная для курильщиков). никогда не курить) [3] . Связь между курением и развитием рака легких хорошо известна, но молекулярный ландшафт, лежащий в основе такого развития, до сих пор полностью не изучен. Наши сигнатуры, полученные из набора данных пациентов с историей курения, могут пролить свет на молекулярные механизмы и поддержать исследователей, изучающих связь.

Пока мы продолжаем проверять наши результаты, мы рады тому влиянию, которое наши результаты могут оказать на жизнь пациентов и исследования, рассчитанные тысячами добровольцев. Спасибо за вклад в это исследование.

Использованная литература:

  1. Се М., Су С. Микроокружение и прогресс иммунотерапии в клинической практике метастазов НМРЛ в головной мозг. Фронт Онкол. 2023 24 января; 12:1006284. doi: 10.3389/fonc.2022.1006284. PMID: 36761422; PMCID: PMC9902941.
  2. Кук М., Крайдер-Леттерман Г., Бейкер М.Дж., Чжан С., Салливан Н.Т., Ерусланов Э., Абба М.С., Гойкоэчеа С.М., Гарсия-Мата Р., Казаниец М.Г. FARP1, ARHGEF39 и TIAM2 являются важными эффекторами рецепторной тирозинкиназы для Rac1-зависимой подвижности клеток при аденокарциноме легкого человека. Cell Rep. 2 ноября 2021 г .; 37 (5): 109905. doi: 10.1016/j.celrep.2021.109905. PMID: 34731623; PMCID: PMC8627373.
  3. Вучич Э.А., Чт. К.Л., Пикор Л.А., Энфилд К.С., Йи Дж., Инглиш Дж.К., Маколей К.Е., Лам С., Юриска I, Лам В.Л. Статус курения влияет на микроРНК-опосредованный прогноз и биологию аденокарциномы легких. БМК Рак. 2014 24 октября; 14:778. дои: 10.1186/1471-2407-14-778. PMID: 25342220; PMCID: PMC4216369.

Источник: https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/article.s?articleId=794

hoarfrost и Pavel Kirpichenko отреагировали на эту запись.
hoarfrostPavel Kirpichenko

Команда MCM изучает GSDMB

Мы продолжаем работу по характеристике биомаркеров рака легких, выявленных в проекте MCM1. Это обновление посвящено GSDMB, гену, связанному с выживаемостью при раке легких и дифференциально экспрессируемому в различных типах рака по сравнению с нормальными тканями.

Распознавание паттернов у онкологических больных может иметь много преимуществ, таких как возможность обнаружения признаков рака у других пациентов и персонализация лечения каждого пациента в соответствии с его специфическим онкологическим профилем. С ноября 2013 года волонтеры World Community Grid пожертвовали проекту более 820 800 лет процессорного времени, помогая анализировать данные исследований рака и саркомы с невероятной скоростью. Мы безмерно благодарны волонтерам, которые продолжают жертвовать на этот проект и помогают нам ускорить поиск лучших биомаркеров.

Мы продолжаем анализ наиболее распространенных биомаркеров среди больных раком легкого. После обсуждения генов VAMP1 и FARP1, которые были описаны в наших за март и апрель , здесь мы сосредоточимся на GSDMB. обновлениях.

Исследования GSDMB

Гасдермин B (GSDMB) представляет собой белок семейства GSDM, который имеет сходную структуру и обычно играет роль в пролиферации и дифференцировке клеток. [1] . Семейство GSDM известно своей ролью в запуске пироптоза, сильно воспалительного типа гибели клеток, которого они достигают, образуя поры в клеточных мембранах. [1] . Также было установлено, что GSDMB регулирует рост эпителиальных клеток независимо от его роли в пироптозе ( Uniprot ). GSDMB считается уникальным среди других членов своего семейства, и его роль в различных типах заболеваний и рака относительно мало изучена. Было показано, что генетические варианты в GSDMB связаны с повышенной восприимчивостью к таким заболеваниям, как астма и воспалительное заболевание кишечника (ВЗК). [2] .

Подобно генам VAMP1 и FARP1, мы исследовали роль GSDMB при раке легкого и обнаружили, что его присутствие играет защитную роль при раке легкого, как показано на рисунке 1 (данные KMplotter ) .

Рисунок 1. Кривые выживания для пациентов с высокой и низкой экспрессией GSDMB.

Расширяя наше наблюдение за пределами рака легких, поскольку это является целью нашего проекта WCG, мы обнаруживаем, что GSDMB ведет себя аналогичным образом в большинстве протестированных видов рака, как видно на рисунке 2. Это предполагает, что GSDMB играет важную роль в канцерогенезе. и может играть роль в признаках рака. Это было подтверждено в литературе, где была обнаружена связь между уровнями экспрессии GSDMB и раковыми заболеваниями, такими как рак желудка, рак молочной железы. [3] и рак мочевого пузыря [4] .

Рисунок 2. Экспрессия GSDMB в нормальных и раковых тканях при множественных типах рака.

Используя Атлас белков человека ( HPA ), мы также определили сильное прогностическое значение белка GSDMB, как показано на рисунке 3.

Рисунок 3. Прогностическое значение белка GSDMB при раке почки (неблагоприятное), уротелиальном раке и раке шейки матки (благоприятное).

Изучая экспрессию GSDMB с помощью портала GTEx ( GTEx ), мы определяем, какие клетки в легких ее экспрессируют, как показано на рисунке 4.

Рисунок 4. Данные по отдельным клеткам с портала GTEx показывают сильную экспрессию как в эпителиальных, так и в иммунных клетках.

Если у вас есть какие-либо комментарии или вопросы, пожалуйста, оставьте их в этой теме , чтобы мы ответили. Спасибо за вашу постоянную поддержку.


Использованная литература:

  1. Li L, Li Y, Bai Y. Роль GSDMB в пироптозе и раке. Рак Манаг Рез. 2020 30 апр;12:3033-3043. DOI: 10.2147/CMAR.S246948. PMID: 32431546; PMCID: PMC7201009.
  2. Лягушка Н., Привитера Г., Кондольф Х.К., Булек К., Леттук С., Де Сальво К., Корридони Д., Антанавичюте А., Мэйвальд Р.Л., Уртадо А.М., Чжао Дж., Хуан Э.Х., Ли Х, Чан Э.Р., Симмонс А., Бамиас Г., Эбботт Д.У., Хини Д.Д., Иванов А.И., Писарро Т.Т. GSDMB повышается при ВЗК и регулирует восстановление/восстановление эпителия независимо от пироптоза. Клетка. 2022 20 января;185(2):283-298.e17. doi: 10.1016/cell.2021.12.024. Epub 2022, 11 января. PMID: 35021065; PMCID: PMC8879997.
  3. Xia X, Wang X, Cheng Z, Qin W, Lei L, Jiang J, Hu J. Роль пироптоза в раке: про-рак или про-«хозяин»? Гибель клеток и болезни. 2019;10(9). дои: 10.1038/s41419-019-1883-8. PMID: 31501419; PMCID: PMC6733901.
  4. He H, Yi L, Zhang B, Yan B, Xiao M, Ren J, Zi D, Zhu L, Zhong Z, Zhao X, Jin X, Xiong W. Комплекс USP24-GSDMB способствует пролиферации рака мочевого пузыря посредством активации пути STAT3 . Int J Biol Sci. 2021 11 июня; 17 (10): 2417-2429. doi: 10.7150/ijbs.54442. PMID: 34326684; PMCID: PMC8315027.

Источник: https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/article.s?articleId=797

hoarfrost и Pavel Kirpichenko отреагировали на эту запись.
hoarfrostPavel Kirpichenko

Обновление команды MCM: ADH6

Мы продолжаем работу по характеристике биомаркеров рака легких, выявленных в рамках проекта MCM1. Это обновление посвящено ADH6, гену, связанному со статусом курения и прогнозом рака легких.



Фон

Распознавание закономерностей у онкологических больных может иметь множество преимуществ, например, позволяя выявлять признаки рака у других пациентов и персонализировать лечение каждого пациента в соответствии с его генетическим профилем. Проект Mapping Cancer Markers анализирует базы данных с миллионами точек данных, собранных у пациентов с раком и саркомой, чтобы найти такие диагностические, прогностические и прогностические признаки.

С ноября 2013 года волонтеры World Community Grid пожертвовали проекту более 820 800 процессоров в год, помогая анализировать данные исследований рака и саркомы значительно быстрее и более тщательно, чем это было бы возможно в противном случае. Мы безмерно благодарны волонтерам, которые продолжают делать пожертвования на этот проект.

Мы продолжаем работу над общими биомаркерами рака легких. VAMP1, FARP1 и GSDMB обсуждались в наших за март , апрель и июль обновлениях . Здесь мы представляем информацию о ADH6.

Исследование ADH6

Алкогольдегидрогеназа 6 (ADH6) является членом семейства цинксодержащих алкогольдегидрогеназ, группы ферментов, которые позволяют превращать спирты в альдегиды ( UniProt ). ADH6 представляет собой отдельный тип алкогольдегидрогеназы и не так хорошо изучен, как другие члены его семейства. Он имеет только предсказанную структуру (рис. 1) и только 27 взаимодействующих партнеров (рис. 2), но одним из них является хорошо известный и важный белок рака легких, KRAS.

Рисунок 1. Структура белка ADH6 ( UniProt ).

 

Рисунок 2. Физические белки-партнеры ADH6 ( IID )

Как показано на рисунке 3, ADH6 имеет значительно более низкую экспрессию в клетках рака легких по сравнению с нормальной тканью. Исследования определили ADH6 как прогностический маркер аденокарциномы легких, наиболее распространенного типа рака легких. [1] . Кроме того, было обнаружено, что экспрессия ADH6 связана со статусом курения. [2,3] . Другие исследования показали, что уровни экспрессии ADH6 также связаны с выживаемостью пациентов с раком печени. [4,5] .

 

Рисунок 3. Экспрессия ADH6 в нормальных и раковых тканях легких человека (TNMPlot).

Мы и другие ученые показали, что многие раковые гены являются аберрантно реактивируемыми компонентами процессов, которые обычно активны во время развития органов и организмов. Белки и процессы, связанные с развитием мозга, особенно важны, поскольку метастазы из легких в мозг выявляются у 25% пациентов с раком легких при постановке диагноза, а риск развития метастазов в мозг от рака легких в течение жизни составляет 50%. ADH6 демонстрирует сильную сверхэкспрессию в сосудистом сплетении во время развития (рис. 4).

 

Рисунок 4. Сверхэкспрессия ADH6 в развивающемся мозге ( Атлас экспрессии ).

Хотя мы изучаем ADH6 в связи с раком легких, есть доказательства того, что этот ген играет роль во многих других видах рака и состояниях (рис. 5).

Рисунок 5. Сверхэкспрессия ADH6 при различных видах рака и заболеваниях ( Атлас экспрессии ).

Если у вас есть какие-либо комментарии или вопросы, пожалуйста, оставьте их в этой теме , чтобы мы могли ответить. Спасибо за вашу поддержку, терпение и понимание.

Использованная литература:

  1. Ли Д., Лян Дж., Чжан В., Ву С., Фань Дж. Отличительные признаки метаболизма глюкозы при аденокарциноме легких с прогностической ценностью. Фронт Генет. 9 мая 2022 г.; 13: 860677. doi: 10.3389/fgene.2022.860677. PMID: 35615380; PMCID: PMC9125243.
  2. Капорасо Н., Гу Ф., Чаттерджи Н., Шэн-Чи Дж., Ю К., Йегер М., Чен С., Джейкобс К., Уиллер В., Ланди М.Т., Зиглер Р.Г., Хантер DJ, Чанок С., Ханкинсон С., Крафт П., Берген А.В. Полногеномное исследование и исследование ассоциаций генов-кандидатов поведения, связанного с курением сигарет. ПЛОС Один. 2009;4(2):e4653. doi: 10.1371/journal.pone.0004653. Epub, 27 февраля 2009 г. PMID: 19247474; PMCID: PMC2644817.
  3. Ван П., Чжан Л., Хуан С., Хуан П., Чжан Дж. Отличительные прогностические значения членов семейства алкогольдегидрогеназы для немелкоклеточного рака легких. Мед Научный Монит. 2018 29 мая;24:3578-3590. дои: 10.12659/MSM.910026. PMID: 29808834; PMCID: PMC6003262.
  4. Лю X, Ли Т, Конг Д., Ю Х, Конг Ф., Тан Р. Прогностическое значение алкогольдегидрогеназ при гепатоцеллюлярной карциноме. БМК Рак. 7 декабря 2020 г.;20(1):1204. дои: 10.1186/s12885-020-07689-1. PMID: 33287761; PMCID: PMC7720489.
  5. Дин Л., Нин С., Ху В., Сюэ Ю., Ю С. Отличительные кластеры генов, связанные с метаболизмом, которые также имеют прогностическое значение при внутрипеченочной холангиокарциноме и гепатоцеллюлярной карциноме. Оксид Мед Селл Лонгев. 19 сентября 2022 г.; 2022 г.: 6595989. дои: 10.1155/2022/6595989. PMID: 36199423; PMCID: PMC9527115.

Источник: https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/article.s?articleId=800

hoarfrost и Pavel Kirpichenko отреагировали на эту запись.
hoarfrostPavel Kirpichenko

Обновление исследования от команды MCM (сентябрь 2023 г.)

Анализ команды MCM показал, что результаты рака яичников были неоднородными. С 25 сентября мы начнем проводить дополнительные отделения по работе с яичниками.



Терминология

  • Сигнатура гена: набор генов, которые, как показано, играют определенную роль в заболевании, называется сигнатурой гена. Когда такая сигнатура может предсказать наличие заболевания, ее называют диагностической генной сигнатурой. Когда сигнатура связана с выживанием, ее называют прогностической сигнатурой.
  • Коэффициент корреляции Мэтьюза: статистический метод, используемый для оценки эффективности прогнозной модели. Он измеряет разницу между фактическими значениями и прогнозируемыми.
  • Зонды: короткие последовательности ДНК, нацеленные на небольшую область транскрипта (гена). Чтобы сделать их более специфичными, зонды организованы в наборы зондов, которые используются для обнаружения и количественной оценки присутствия последовательностей генов посредством гибридизации из-за комплементарности между зондом и мишенью.

Фон

Проект Mapping Cancer Marker направлен на выявление биомаркеров, связанных с различными видами рака. Анализируя миллионы точек данных из наборов данных о тканях пациентов, мы можем выявить закономерности, которые могут обеспечить раннее выявление, выявление пациентов с высоким риском и настройку планов лечения для пациентов.

В нашем мартовском обновлении мы описали наше исследование биомаркеров рака легких, проведенное путем тестирования нескольких сигнатур в наборе данных тканей, принадлежащих пациентам, у которых в анамнезе был рак легких, чтобы найти любые группы зондов, которые могут указывать на рак легких на ранней стадии. Поскольку работа над признаками рака легких продолжается, мы начали интерпретировать данные о раке яичников, которыми делимся в этом обновлении.

Анализ рака яичников

Подобно нашему подходу к раку легких, для исследования биомаркеров рака яичников мы использовали коллекцию нескольких наборов данных, в общей сложности 711 образцов. Из образцов 410 имели короткую выживаемость менее 3 лет, а 301 имели длительную выживаемость более 4 лет. Наш анализ был сосредоточен на дифференциации пациентов с длительной выживаемостью от пациентов с короткой выживаемостью.

Благодаря помощи волонтеров WCG нам удалось протестировать более 160 миллиардов (1,626353x10 11 ) подписи кандидатов на рак яичников в нескольких размерах подписей. Затем мы рассмотрели подписи с коэффициентом корреляции Мэтьюза в процентиле 99,999 среди всех подписей того же размера. На рисунке 1 показано распределение биомаркеров в сигнатурах. Под счетчиком понимается количество раз, когда зонд присутствует в верхних сигнатурах своего размера.

Рисунок 1. Частота каждого подсчета (т. е. количество раз присутствия зонда) на размер сигнатуры для данных о раке яичников.

Результаты рака легких, показанные на рисунке 2, соответствуют нормальному распределению биомаркеров по сигнатурам, тогда как результаты рака яичников (рисунок 1) не являются нормальными. Из-за такой неоднородности результатов по раку яичников мы решили провести дополнительные исследования по раку яичников. Эти рабочие блоки будут отправлены начиная с понедельника, 25 сентября, и пока они выполняются, рабочие блоки саркомы будут приостановлены.

Рисунок 2. Частота каждого подсчета (т. е. количество раз присутствия зонда) на размер сигнатуры для данных о раке легких.

Спасибо за вашу постоянную поддержку. Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, пожалуйста, оставьте их в этой теме , чтобы мы могли ответить.

Источник: https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/article.s?articleId=802

hoarfrost и Pavel Kirpichenko отреагировали на эту запись.
hoarfrostPavel Kirpichenko

Обновление исследования от команды MCM (февраль 2024 г.)

Мы продолжаем работу по характеристике биомаркеров рака легких, выявленных в рамках проекта MCM1. Это обновление посвящено транскрипционному корепрессору TLE3.



Терминология

- Фактор транскрипции: белок, который связывается с ДНК и контролирует скорость транскрипции ДНК в информационную РНК.

- Транскрипционный корепрессор: белок, который косвенно подавляет экспрессию генов путем связывания с факторами транскрипции.

- Синдром Шихана: послеродовая недостаточность гормонов передней доли гипофиза из-за некроза гипофиза. Обычно это является результатом массивного кровотечения во время или после родов.

Фон

Идентификация молекулярных маркеров и их комбинаций (сигнатур) позволяет нам выявлять заболевание на более ранних стадиях (диагностические сигнатуры) и стратифицировать пациентов на подгруппы на основе закономерностей прогрессирования заболевания (прогностические сигнатуры), что потенциально приводит к определению того, какие пациенты могут получить пользу от какого лечения (прогностические сигнатуры). Проект Mapping Cancer Markers анализирует наборы данных с миллионами точек данных, собранных у пациентов с раком и саркомами, чтобы найти такие диагностические, прогностические и прогностические признаки.

С ноября 2013 года волонтеры World Community Grid пожертвовали проекту более 887 100 лет процессорного времени, помогая анализировать данные о раке и саркоме легких и яичников, гораздо более тщательно, чем это было бы возможно в противном случае. Мы безмерно благодарны за эту постоянную поддержку.

Далее характеризуя 26 генов с наибольшим количеством баллов при раке легких, мы уже обсуждали VAMP1 , FARP1 , GSDMB , ADH6 , IL13RA1 и PCSK5 в предыдущих обновлениях MCM. Здесь мы изложим информацию о TLE3.

TLE3 Исследования

TLE3 кодирует белок, называемый трансдуцин-подобным энхансерным белком 3, который является корепрессором транскрипции, который связывается с несколькими факторами транскрипции ( Uniprot ). TLE3 участвует в иммунных функциях. Исследования показали, что TLE3 способствует развитию B-клеток памяти. [1] участвует в поддержании иммунного гомеостаза кишечника. [2] . Одно исследование также показало, что экспрессия TLE3 была значительно увеличена у пациентов с синдромом Шихана по сравнению с контрольной группой. [3] .

Было обнаружено, что TLE3 играет защитную роль при раке легких, что соответствует генам, которые мы представили ранее (рис. 1).

 

Рисунок 1. Кривые выживаемости пациентов с высокой и низкой экспрессией TLE3 ( KMplot ).

Эта общая тенденция выживания еще сильнее проявляется у женщин, как показано на рисунке 2.

Рисунок 2. Кривые выживаемости женщин, больных раком легких, с высокой и низкой экспрессией TLE3 ( KMplot ) .

Мы продолжили исследование, чтобы выяснить, связана ли экспрессия TLE3 с другими видами рака. Как показано на рисунке 3, при сравнении рака с нормальной тканью, TLE3 дифференциально экспрессируется в большинстве видов рака (выделено красным шрифтом). В литературе экспрессия TLE3 связана с меланомой. [4] , рабдомиосаркома [5] , реакция рака яичников на лечение [6] , прогноз рака молочной железы [7] и отзывчивость на лечение [8] .

Рисунок 3. Экспрессия TLE3 в нормальной и раковой ткани при нескольких типах рака. Красный текст представляет значительную разницу между экспрессией в раковой ткани по сравнению с нормальной тканью ( TNMplot ).

Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, пожалуйста, оставьте их в этой теме , чтобы мы ответили!

Команда WCG

Рекомендации

  1. Лэйдлоу Б.Дж., Дуан Л., Сюй Ю., Васкес С.Е., Цистер Дж.Г. Фактор транскрипции Hhex взаимодействует с корепрессором Tle3, способствуя развитию B-клеток памяти. Нат Иммунол. 2020 сентября;21(9):1082-1093. дои: 10.1038/s41590-020-0713-6. Epub, 29 июня 2020 г. PMID: 32601467; PMCID: PMC7442689.
  2. Li X, Zhang B, Zhang X, Yu S, Xue HH, Hu X. TLE3 и TLE4-координированные перекрестные взаимодействия между макрофагами толстой кишки и CD4+ Т-клетками поддерживают иммунный гомеостаз кишечника. Мукозальный иммунол. 2023 фев;16(1):50-60. doi: 10.1016/j.mucimm.2022.12.005. Epub, 2 января 2023 г. PMID: 36801171.
  3. Дири Х., Сенер Э.Ф., Байрам Ф., Дундар М., Симсек Ю., Баспинар О., Заарсиз Г. Генетические нарушения развития гипофиза у пациентов с синдромом Шихана. Акта Эндокринол (Бучар). Октябрь–декабрь 2016 г.;12(4):413–417. дои: 10.4183/aeb.2016.413. PMID: 31149124; PMCID: PMC6535245.
  4. Огава М, Ягинума Т, Накатоми С, Накадзима Т, Тада-Сигэяма Ю, Аддисон В.Н., Урата М, Мацубара Т, Ватанабэ К, Мацуо К, Сато Т, Хонда Х, Хикиджи Х, Ватанабэ С, Кокабу С. Трансдукиноподобные энхансер расщепления 3 регулирует пролиферацию клеток меланомы посредством активности гистондеацетилазы. Онкотаргет. 8 января 2019 г.; 10(3): 404-414. doi: 10.18632/oncotarget.26552. PMID: 30719233; PMCID: PMC6349449.
  5. [ PubMed ] Калита Б., Саху С., Бхарадвадж А., Паннеерсельвам Л., Мартинес-Себриан Г., Агарвал М., Мэтью С.Дж. Корепрессор TLE3 Wnt-пути взаимодействует с гистон-метилтрансферазой KMT1A, ингибируя дифференцировку при рабдомиосаркоме. Онкоген. 2024 февраль;43(7):524-538. дои: 10.1038/s41388-023-02911-3. Epub, 4 января 2024 г. PMID: 38177411.
  6. Ринг БЗ, Мурали Р., Сослоу Р.А., Боутелл ДДЛ, Фередей С., деФазио А, Трафиканте Н, Кеннеди С.Дж., Брэнд А, Шарма Р., Харнетт П., Самими Г; Австралийское исследование рака яичников. Трансдуцин-подобный усилитель экспрессии Split 3 (TLE3) связан с чувствительностью к таксанам при несерозной карциноме яичников в трехгрупповом исследовании. Биомаркеры эпидемиологии рака Пред. 2018 июня;27(6):680-688. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-17-1101. Epub, 12 марта 2018 г. PMID: 29531130; PMCID: PMC5984690.
  7. Анстин Л.Дж., Маджмудар П.Р., Апонте А., Сингх С., Чжао Р., Вебер-Бонк К.Л., Абдул-Карим Ф.В., Валентайн М., Сикрист Д.Д., Греннел-Никельсон К.Е., Куэльяр-Вите Л., Сайзмор ГМ, Сайзмор С.Т., Уэбб Б.М., Томпсон КЛ, Кери РА. TLE3 поддерживает верность люминальной линии рака молочной железы, подавляя метастазы. Рак Рез. 2023 г., 4 апреля;83(7):997-1015. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-22-3133. PMID: 36696357; PMCID: PMC10089698.
  8. Кашиваги С., Фукусима В., Асано Й., Гото В., Такада К., Нода С., Такашима Т., Онода Н., Осава М., Хиракава К., Охира М. Идентификация прогностических маркеров терапевтического эффекта химиотерапии эрибулином при местно-распространенной или метастатической молочной железе рак. БМК Рак. 31 августа 2017 г.; 17 (1): 604. дои: 10.1186/s12885-017-3598-5. PMID: 28859615; PMCID: PMC5580315.

Источник: https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/article.s?articleId=807

hoarfrost, Pavel Kirpichenko и 2 отреагировали на эту запись.
hoarfrostPavel KirpichenkoV0d01eyШмяка

Обновление исследования от команды MCM (март 2024 г.)

Мы продолжаем характеризовать биомаркеры рака легких, выявленные в проекте MCM1. Это обновление посвящено HSD17B11, гену, связанному с выживаемостью при раке легких. HSD17B11 представляет собой ген, кодирующий белок, относительно повсеместно экспрессирующийся в органах и тканях. Это короткоцепочечная алкогольдегидрогеназа, которая метаболизирует вторичные спирты и кетоны.



Терминология

- Стероидогенез: процесс, посредством которого холестерин превращается в различные стероидные гормоны.

- Идиопатическая необструктивная азооспермия: наиболее тяжелый тип мужского бесплодия, характеризующийся малым объемом яичек и очень низкой концентрацией сперматозоидов, причина которого не установлена.

Фон

Идентификация молекулярных маркеров и их комбинаций (сигнатур) позволяет нам выявлять заболевание на более ранней стадии (диагностические сигнатуры) и стратифицировать пациентов на подгруппы на основе закономерностей прогрессирования заболевания (прогностические сигнатуры), что потенциально может привести к определению того, какие пациенты могут получить пользу от различных вариантов лечения (прогностические сигнатуры). . Проект Mapping Cancer Markers анализирует наборы данных с миллионами точек данных, собранных у пациентов с раком и саркомами, чтобы найти такие диагностические, прогностические и прогностические признаки.

С ноября 2013 года волонтеры World Community Grid пожертвовали проекту более 894 000 лет процессорного времени, помогая анализировать данные о раке и саркоме легких и яичников гораздо более тщательно, чем это было бы возможно в противном случае. Мы безмерно благодарны за эту постоянную поддержку.

Далее описывая 26 генов, наиболее результативных при раке легких, мы уже обсуждали VAMP1 , FARP1 , GSDMB , AHD6 , IL13RA1 , PCSK5 и TLE3 в предыдущих обновлениях MCM. Здесь мы излагаем информацию о HSD17B11. Важно отметить, что на данный момент между всеми этими белками существует сильная связь, как показано на рисунке 1. HSD17B11 является четвертым по количеству связанных белков в нашем списке, при этом FARP1, TLE3, PCSK5 являются более связанными.

Рисунок 1. Физические взаимодействия белков, связывающие 8 белков, на которых мы сосредоточились до сих пор (розовые узлы). Данные из нашей базы данных IID .

HSD17B11 Исследования

HSD17B11 — это ген, который кодирует белок, называемый гидроксистероид-17-бета-дегидрогеназа 11. Гидроксистероид-17-бета-дегидрогеназа 11 может превращать андростан-3-альфа,17-бета-диол в андростерон in vitro , что позволяет предположить, что он может участвовать в выработке андрогена. метаболизм во время стероидогенеза ( Унипрот ). Учитывая его структуру (рис. 2), HSD17B11 имеет четыре известных лиганда, которые могут с ним связываться, включая андростерон, глицерин, сульфат-ион и хлорид-ион.

Рисунок 2. Структура белка HSD17B11 ( PDB ).

Крупный метаанализ показал, что однонуклеотидные полиморфизмы в HSD17B11 в значительной степени связаны с мышечной массой тела. [1] . Также было обнаружено, что HSD17B11 является потенциальным биомаркером ишемической болезни сердца. [2] идиопатическая необструктивная азооспермия [3] .

Было обнаружено, что HSD17B11 играет защитную роль при раке легких (рис. 3), как и другие гены, которые мы представили до сих пор.

в)

Рисунок 3. а) Кривые выживаемости пациентов с низкой и высокой экспрессией HSD17B11 ( KMplot ) . б) Еще более сильная связь обнаружена для аденокарциномы легких и в) для никогда не куривших.

Мы продолжили исследования, чтобы изучить связь между HSD17B11 и другими видами рака. Как показано на рисунке 4, при сравнении раковых тканей и нормальных тканей, HSD17B11 дифференциально экспрессируется при большинстве видов рака (обозначено красным текстом). При большинстве видов рака его активность повышена, за исключением рака молочной железы, толстой кишки, плоскоклеточного рака легких, рака яичников, почек, щитовидной железы и матки. В литературе HSD17B11 связан с прогнозом рака простаты. [4] и с выживаемостью при раке поджелудочной железы [5] .

Рисунок 4. Экспрессия HSD17B11 в нормальной и раковой ткани при нескольких типах рака. Красный текст представляет значительную разницу между экспрессией в раковой ткани по сравнению с нормальной тканью ( TNMplot ).

Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, пожалуйста, оставьте их в этой теме , чтобы мы ответили!

Команда WCG

Рекомендации

  1. Зилликенс М.К., Демисси С., Сюй Ю.Х., Йергес-Армстронг Л.М., Чжоу В.К., Столк Л., Лившиц Г., Броер Л., Джонсон Т., Коллер Д.Л., Куталик З., Луан Дж., Малкин И., Рид Дж.С., Смит А.В., Торлейфссон Г., Ванденпут Л., Хуа Чжао Дж., Чжан В., Агдаси А., Окессон К., Амин Н., Байер Л.Дж., Баррозу И., Беннетт Д.А., Бертрам Л., Биффар Р., Бочуд М., Бенке М., Борецкий И.Б., Бухман А.С., Биберг Л., Кэмпбелл Х, Кампос Обанда Н., Коли Дж.А., Коутон П.М., Седерберг Х., Чен З., Чо Н.Х., Джин Чой Х., Клаусниццер М., Коллинз Ф., Каммингс С.Р., Де Ягер П.Л., Демут И., Донукше-Руттен РАМ, Дьяченко Л., Эйриксдоттир Г, Эннеман А.В., Эрдос М., Эрикссон Дж.Г., Эрикссон Дж., Эстрада К., Эванс Д.С., Фейтоса М.Ф., Фу М., Гарсия М., Гигер С., Гирке Т., Глейзер Н.Л., Граллерт Х., Гревал Дж., Хан Б.Г., Хэнсон Р.Л., Хейворд С, Хофман А, Хоффман ЭП, Хомут Г, Сюэ У.К., Хубал М.Дж., Хаббард А., Хаффман К.М., Хастед Л.Б., Иллиг Т., Ингельссон Э., Иттерманн Т., Янссон Дж.О., Джордан Дж.М., Джула А., Карлссон М., Хоу К.Т. , Килпеляйнен Т.О., Клопп Н., Клот Дж.С.Л., Койстинен Х.А., Краус В.Е., Кричевский С., Кууласмаа Т., Куусисто Дж., Лааксо М., Лахти Дж., Ланг Т., Лангдаль Б.Л., Лаунер Л.Дж., Ли Дж.Ю., Лерч М.М., Льюис Дж.Р., Линд Л, Линдгрен С, Лю Й, Лю Т, Лю Й, Юнггрен О, Лоренцон М, Любен Р.Н., Майкснер В, МакГиган Ф.Е., Медина-Гомез С, Мейтингер Т, Мелхус Х, Мельстрём Д, Мелов С, Михаэльссон К, Митчелл Б.Д., Моррис А.П., Мосекилде Л., Ньюман А., Нильсон С.М., О'Коннелл Дж.Р., Остра Б.А., Орволл Э.С., Палоти А., Паркер С.К.Пикок М., Перола М., Питерс А., Поласек О., Принс Р.Л., Райкконен К., Ралстон С.Х., Рипатти С., Роббинс Дж.А., Роттер Дж.И., Рудан И., Саломаа В., Саттерфилд С., Шадт Э.Е., Шипф С., Скотт Л., Семи Дж., Шен Дж., Су Шин С., Сигурдссон Г., Смит С., Соранзо Н., Станчакова А. , Штайнхаген-Тиссен Е , Стритен Е.А , Стиркарсдоттир Ю , Сварт КМА , Тан С.Т. , Тарнопольский М.А. , Томпсон П , Томсон К.А. , Торстейнсдоттир Ю , Тикканен Е , Трана Г.Дж. , Туомилехто Дж , ван Шор Н.М. , Верма А , Волленвейдер П , Фольцке Х., Вактавски-Венде Дж., Уокер М., Уидон М.Н., Уэлч Р., Вичманн Х.Э., Уайден Э., Уильямс ФМК, Уилсон Дж.Ф., Райт Н.С., Се В., Ю.Л., Чжоу Ю., Чемберс Дж.К., Дёринг А., ван Дуйн К.М., Эконс М.Дж., Гуднасон В., Кунер Дж.С., Псати Б.М., Спектор Т.Д., Стефанссон К., Риваденейра Ф., Уиттерлинден А.Г., Уэрхэм Н.Дж., Оссовски В., Уотерворт Д., Лоос Р.Дж.Ф., Карасик Д., Харрис Т.Б., Олссон С., Киль Д.П. Большой метаанализ полногеномных ассоциативных исследований выявил пять локусов мышечной массы тела. Нац Коммун. 2017, 19 июля;8(1):80. дои: 10.1038/s41467-017-00031-7. Ошибка в: Nat Commun. 7 ноября 2017 г.;8(1):1414. PMID: 28724990; PMCID: PMC5517526.
  2. Балашанмугам М.В., Шиванандаппа ТБ, Нагаретинам С., Вастрад Б., Вастрад С. Анализ дифференциально экспрессируемых генов при ишемической болезни сердца с помощью интегрированного микроматричного анализа. Биомолекулы. 2019 25 декабря;10(1):35. дои: 10.3390/biom10010035. PMID: 31881747; PMCID: PMC7022900.
  3. Ляо С., Пэн Т.В., Ли ХМ, Чен ЗК, Ван М.Ю., Йе Х, Лан Ю, Фу Х, Ан Г. Идентификация ферроптотических генов и фенотипов при идиопатической необструктивной азооспермии. Сист Биол Репрод Мед. Декабрь 2023 г.;69(6):410-422. дои: 10.1080/19396368.2023.2257352. Epub, 20 ноября 2023 г. PMID: 3778277.
  4. Накамура Й., Сузуки Т., Арай Й., Сасано Х. Экспрессия 17-бета-гидроксистероиддегидрогеназы типа 11 (Pan1b) при раке простаты человека. Новообразование. 2009;56(4):317-20. дои: 10.4149/neo_2009_04_317. PMID: 19469652.
  5. Бай Р., Ребело А., Клефф Дж., Сунами Ю. Идентификация прогностических генов, связанных с липидными каплями, у пациентов с раком поджелудочной железы с помощью биоинформатического анализа. Липиды здоровья дис. 2021 июня 2;20(1):58. doi: 10.1186/s12944-021-01476-y. PMID: 34078402; PMCID: PMC8171034.

Источник: https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/article.s?articleId=809

Pavel Kirpichenko отреагировал на эту запись.
Pavel Kirpichenko
BOINC.RU