암종 양은 암의 종류를 더 잘 분류하고보다 구체적이고 효과적인 치료법을 개발하려는 과학적 노력을 혼란스럽게했던 동일한 정확한 유전자 돌연변이를 거의 공유하지 않습니다.
샌디에고 캘리포니아 대학교 의과 대학 유전학 학부 책임자 인 Trey Ideker 교수는“서브 타이핑은 개인화 된 의학 목표를 향한 가장 기본적인 단계”라고 말했다. 같은 대학 센터의 의학 및 생명 공학.
"환자 데이터에 근거하여, 환자는 관련 치료와 함께 아형에 배치된다. 예를 들어, 암 아형은 약물 A에 대해서는 잘 반응하지만 약물 B에는 그렇지 않은 것으로 알려져있다. 아형이 없으면, 각 환자는 동일한 "어떻게 다른 측면을 다루는 방법을 모른다"고 그는 설명했다.
최근 지식과 기술의 발전으로 인해 근본적으로 유전자 질환 인 암 치료에서 개별 게놈을 서열화하는 것이 더 쉽고 저렴 해졌습니다.
그러나이 유전자는 "엄청나게 이질적"이라고 Ideker는 말했다. 다른 요인에 의해 영향을받은 돌연변이 된 유전자는 암, 각 환자마다 유 전적으로 고유 한 병리학, 임상 치료의 효능 및 결과에 영향을 줄 수있는 사실과 같은 질병을 유발합니다.
아이 데커 박사는“유전자 수준에서 환자 데이터를 보면 모두 다르게 보인다”고 말했다. "하지만 영향을받는 네트워크와 생물학적 시스템을 보면 그것들은 군집처럼 보인다. 같은 곳에 돌연변이 유전자가 없지만 돌연변이는 동일한 유전자 경로에 나타난다"고이 전문가는 말했다.
구체적으로, 과학자들은 암 조직 아틀라스에 의해 편집 된 폐, 자궁 및 난소 암 환자의 데이터에서 종양에는 존재하지만 건강한 조직에는 존재하지 않는 체세포 돌연변이를 관찰했다. 수천 명의 암 환자의 게놈을 수집하고 분류하는 미국 건강.
Ideker는 NBS 접근법이 즉각적인 임상 적 유용성을 가지고 있다고 말했다. 암 환자의 게놈 시퀀싱은 진단의 표준 부분이되고있다. 따라서이 과학자에 따르면, 의사는 NBS를 사용하여 암 아형으로 치료를 더 잘 적응시키고 치료 결과에 따라 연구 결과를 데이터베이스로 가져와 암 치료법을 개선하고 개선하여 개인이 가능한 한 개인화되도록하십시오.
출처 : www.DiarioSalud.net
