FAQ: Conjuntos genéticos em oncologia

7 fatos sobre os genes em cancro e o uso de terapia visada

O processo de transformação neoplastic de células, isto é transformação de células de normal a canceroso, acompanhado por uma reestruturação muito ampla dos genes de célula de trabalho, assim chamado transcriptome. Isto modifica o trabalho de milhares de genes. Se uma pessoa tiver só aproximadamente 25,000 genes codificam a proteína, as modificações no cancro normalmente trabalham pelo menos cada décimo gene.

• 1. Modificações em gene em cancro

Entre eles são genes cuja função deve conter a supressão de crescimento de tumor que não é nenhuma divisão controlada, e há genes cuja função, ao contrário, se associa com a divisão. Em uma célula normal para manter um equilíbrio entre morte celular e divisão. As células cancerosas caracterizam-se pelo desequilíbrio destes princípios fundamentais, isto é, a divisão começa a prevalecer claramente sobre diferenciação celular e morte celular. É o sistema quebrado de freios e contrapesos que existem em células normais. Isto é devido a que os genes que ajudam células a dividir-se, trabalham mais ativamente do que trabalharam em uma célula normal, e ao contrário, inibiram a atividade de genes que os controlam e não se permitem trabalhar mais duramente do que deve estar bem.

• 2. Caminhos sinalizadores intracelulares

A razão primária disto é as modificações de genomic, mutações ou as assim chamadas modificações de epigenetic. Assim há uma reorganização maciça do trabalho da genoma. Se imaginarmos uma pilha de três mil genes que trabalham diferentemente, isto em si mesmo não diz nada. Contudo, o trabalho de todos os genes pode classificar-se para que os genes não possam considerar-se em si mesmo, mas no contexto de processos biológicos pelos quais são responsáveis, porque os genes podem dividir-se em bandas - caminhos sinalizadores intracelulares. Pode processar Tiramin.

• 3. Análise dos conjuntos genéticos

Cada caminho de sinal tem certo sinal de entrada e uma ação que dirige no momento da produção. Por exemplo, a entrada pode estar atando ao fator de crescimento celular ou um hormônio, e a variação de produção ocorre, por exemplo, em um grande número de genes. Os genes podem decompor-se no caminho de sinal, analisando o trabalho que pode ser muito mais exatamente representam o que acontece na célula do que na análise de genes específicos, individuais, únicos.

Imagine um caminho sinalizador, que tem aproximadamente cem membros. Cada um destes membros pode alterar-se no cancro, a variabilidade é muito alta, mas a produção obteremos o mesmo efeito. É uma modificação de cada uma de centenas de participantes pode levar à mesma investigação. Assim, analisar o trabalho de conjuntos genéticos parece a aproximação muito mais apropriada do que analisam cada gene individualmente.

• 4. Novos métodos para analisar grandes montantes de dados

A ciência Bioinformatics, que flore nos últimos anos e se forma na interface de biologia, física, matemáticas e as Ciências da Computação, resolve um número de problemas ficados em frente por pesquisadores, biologia clássica, a saber como analisar montantes maciços de dados? Por exemplo, o trabalho de três mil e trezentos genes em amostras de tecido. Os métodos convencionais da biologia com isto, naturalmente, não serão capazes de dar-se.

Bioinformatics permite-lhe criar algoritmos da análise de um tão grande conjunto de genes, para que o lucro de produção informação valiosa sobre o que aconteceu à célula e, o mais importantemente, que processos não podem suprimir-se a umas células cancerosas já se sinta cômodo. Isto é, sabendo que tipo de caminhos reguladores se ativam mais fortemente do que em células normais, é possível apanhar estas medicações que bloquearão seletivamente este caminho sinalizador, que muito complicam a vida de umas células cancerosas e ajudam a terapia.

• 5. Tratamento de cancro

Cada jogo paciente de caminhos sinalizadores que se ativam precisamente nas suas células, indivíduo, e quando é uma pergunta da medicina personalizada, entende-se que cada paciente deve escolher um curso da terapia que o matará as suas células cancerosas e não algum paciente de células secundário, o diâmetro de um metro e uma massa de um quilograma, que é não existente na natureza. Assim, é óbvio que é a análise detalhada da expressão gênica, ligado com métodos bioinformatics pode fornecer uma verdadeira ruptura das linhas inimigas na saúde do XXI século que inspira e pesquisadores encorajantes no campo da oncologia molecular.

• 6. A eficácia de terapia visada

É notável que nos últimos anos há terapia visada cada vez mais assim chamada, isto é, drogas projetadas para suprimir qualquer produto genético específico, mas não afeta nada mais. As drogas visadas podem, por exemplo, para bloquear a passagem do sinal por caminhos sinalizadores intracelulares em células cancerosas. Tais formulações podem selecionar para cada um de caminhos sinalizadores específicos, a saber para bloqueá-lo quando necessário. Recentemente houve um boom de tais drogas como entre aqueles que estão em pesquisas clínicas, bem como entre aqueles que entram no mercado. Agora, por exemplo, entrou no mercado quase cem drogas visadas para tratar o cancro, mas as pesquisas clínicas já são vários milhares de produtos. Naturalmente, um número deles, estas pesquisas clínicas não são bem sucedidas, mas que o número da terapia visada do tratamento do cancro continuará crescendo exponencialmente, ao que parece.

• 7. Efeitos de lado de terapia visada

Ao mesmo tempo há uma dificuldade muito grande. Está no fato que a maioria destas drogas têm os seus próprios efeitos de lado, e a vida do paciente muitas vezes é demasiado curta para tentá-lo em muitas opções diferentes. Por isso é importante destinar imediatamente o paciente a estas drogas, que lhe ajudam. Isto é, da variedade de drogas que já estão lá e aparecerão logo no mercado, é necessário selecionar conveniente para um determinado paciente. O mais racional, parece-me, pode fazer-se usando métodos do sistema de medicina molecular, generosamente usando métodos de bioinformatics, uma espécie de futuro de oncologia molecular.