Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
ZeptoMetrix an Antylia scientific company

Deascargar La Aplicación Móvil




Atlas de proteínas acelera la medicina personalizada en los pacientes con leucemia

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 08 May 2019
Print article
Imagen: Frotis de sangre de un paciente con leucemia mieloide aguda definida por la presencia de más de 90% de mieloblastos en sangre y/o médula ósea (Fotografía cortesía de Pathpedia).
Imagen: Frotis de sangre de un paciente con leucemia mieloide aguda definida por la presencia de más de 90% de mieloblastos en sangre y/o médula ósea (Fotografía cortesía de Pathpedia).
La leucemia mieloide aguda se asocia con factores de riesgo que son, en gran parte, desconocidos y con una respuesta heterogénea al tratamiento. Solo alrededor de una de cada cuatro personas diagnosticadas con leucemia mieloide aguda (LMA) sobreviven cinco años después del diagnóstico inicial.

Para mejorar esa tasa de supervivencia, los científicos han creado un atlas en línea para identificar y clasificar las firmas de proteínas presentes en el diagnóstico de LMA. Las nuevas clasificaciones de proteínas ayudarán a los médicos a recomendar un mejor tratamiento y una medicina personalizada para los pacientes que padecen este cáncer agresivo, que se produce en la sangre y la médula ósea.

Un equipo de científicos de la Universidad de Texas en San Antonio (UTSA, San Antonio, TX, EUA) y el Centro de Cáncer MD Anderson de la Universidad de Texas (Houston, TX, EUA) examinó la diversidad genética, epigenética y ambiental que se produce en las células cancerosas debido a la LMA. Analizaron las pruebas proteómicas de 205 biopsias de pacientes y desarrollaron un método computacional nuevo llamado MetaGalaxy (www.leukemiaatlas.org) para clasificar las firmas de proteínas en 154 patrones diferentes según sus funciones celulares y vías.

Al abordar este desafío a través de la lente única de desarrollar un mapa cuantitativo para cada paciente de leucemia a partir de la expresión de proteínas en su sangre y médula ósea, en lugar de la lente estándar de métricas cualitativas y riesgos genéticos solos, los colaboradores podrán categorizar a los pacientes con mayor precisión en grupos de riesgo y predecir mejor sus resultados de tratamiento. El equipo encontró 11 constelaciones de patrones funcionales correlacionados y 13 firmas que estratifican los resultados de los pacientes. Los científicos encontraron una superposición limitada entre los datos de proteómica y tanto de la citogenética como de las mutaciones genéticas. Además, las líneas celulares de la leucemia muestran similitudes proteómicas limitadas con las células de pacientes con LMA, lo que sugiere que se necesita un enfoque más profundo en las muestras derivadas de pacientes para obtener información relevante para la enfermedad.

Amina Qutub, PhD, profesora asociada e ingeniera bioquímica y autora principal del estudio dijo: “La leucemia mieloide aguda se presenta como un cáncer tan heterogéneo que a menudo se describe no como una, sino como una colección de enfermedades. Para descifrar las pistas que se encuentran en las proteínas de la sangre y la médula ósea de los pacientes con leucemia, desarrollamos un nuevo análisis computarizado, MetaGalaxy, que identifica las características moleculares de la leucemia. Estos distintivos son análogos a la forma en que las constelaciones guían la navegación de las estrellas: proporcionan un mapa de los cambios de proteínas para la leucemia”. El estudio se publicó el 15 de abril de 2019 en la revista Nature Biomedical Engineering.

Enlace relacionado:
Universidad de Texas en San Antonio
Centro de Cáncer MD Anderson de la Universidad de Texas


Miembro Oro
ENSAYOS TDM PARA ANTIPSICÓTICOS
Saladax Antipsychotic Assays
Verification Panels for Assay Development & QC
Seroconversion Panels
New
C-Reactive Protein Assay
OneStep C-Reactive Protein (CRP) RapiCard InstaTest
New
Total Thyroxine Assay
Total Thyroxine CLIA Kit

Print article

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: la QIP-MS podría predecir y detectar la recaída del mieloma más temprano en comparación con las técnicas utilizadas actualmente (foto cortesía de Adobe Stock)

Monitorización con espectrometría de masas predice e identifica recaída temprana del mieloma

El mieloma, un tipo de cáncer que afecta la médula ósea, es actualmente incurable, aunque muchos pacientes pueden vivir más de 10 años tras el diagnóstico.... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: la prueba de células madre del cáncer puede elegir con precisión tratamientos más efectivos (fotografía cortesía de la Universidad de Cincinnati)

Prueba de células madre predice resultado del tratamiento en cáncer de ovario resistente al platino

El cáncer de ovario epitelial suele responder inicialmente a la quimioterapia, pero con el tiempo, el tumor desarrolla resistencia a la terapia, lo que provoca su recrecimiento. Esta resistencia... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: Ziyang Wang y Shengxi Huang han desarrollado una herramienta que permite ideas precisas sobre proteínas virales y marcadores de enfermedades cerebrales (foto cortesía de Jeff Fitlow/Universidad Rice)

Algoritmo de firma ligera permite diagnósticos médicos más rápidos y precisos

Cada material o molécula interactúa con la luz de forma única, creando un patrón distintivo, similar a una huella dactilar. La espectroscopia óptica, que consiste en... Más
Copyright © 2000-2025 Globetech Media. All rights reserved.