Cáncer

Cáncer: principal aplicación de secuenciamiento

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El congreso X-Gen, efectuado en marzo en la ciudad de San Diego, constituyó un importante foro de debate acerca de las aplicaciones reales y futuras de las tecnologías de secuenciamiento en la práctica clínica. El diagnóstico oncológico y las decisiones acerca de los esquemas de tratamiento en el cáncer recibieron el consenso como la utilidad más inmediata, lo que podría extenderse a la resistencia antirretroviral en la infección por el VIH y otras infecciones. Para la predicción de riesgo y el diagnóstico de las enfermedades complejas, sin embargo, las expectativas son más discretas.

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Facilitan comprensión de complejos macromoleculares

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Investigadores españoles han publicado el primer estudio que demuestra la capacidad de los programas computacionales comúnmente utilizados para estudiar el acoplamiento entre proteínas para predecir la estructura de complejos macromoleculares. Los autores utilizan programas que normalmente se emplean para predecir la estructura de complejos de proteínas que ya se sabe que interactúan, para detectar en grandes colecciones de estructuras de proteínas los posibles componentes de complejos macromoleculares. Tales resultados abren nuevas posibilidades para el modelado de los complejos de proteínas como paso previo a la interpretación de las mutaciones relacionadas con el cáncer. Puede leer el trabajo en  Molecular Systems Biology.

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Nuevo recurso para el análisis de CNVs

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Las variaciones en el número de copias (Copy Number Variants, CNV) son una reconocida fuente de diferencias interindividuales en el genoma humano y están implicados en un grupo creciente de enfermedades. CNV-WebStore es una plataforma en línea para el procesamiento y la interpretación de los datos de microarreglos en un contexto clínico, que posibilita la visualización de los datos, priorización de genes, búsquedas automatizadas en PubMed y anotación. Los autores consideran que puede ser útil tanto para investigadores en el laboratorio como en la práctica clínica diaria, según explican en BMC Bioinformatics.

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Modelo para diagnóstico de metástasis

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A partir de un método tipo Support Vector Machine (SVM) se construyó un modelo que mejora el diagnóstico preoperatorio de metástasis linfáticas en el cáncer de estómago. El estudio retrospectivo de imágenes tomográficas de 175 pacientes, 134 de ellos con metástasis, junto al empleo de varios indicadores como la invasividad, tipo tumoral, diámetro máximo, número de ganglios tomados y otros, y el entrenamiento con técnicas de aprendizaje automático, arrojó que el modelo SVM tuvo una sensibilidad del 88.5% y una especificidad de 78.5%, con resultados significativamente mejores que los radiólogos. El trabajo es publicado en BMC Cancer.

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Pronóstico en cáncer de mama con firmas genéticas

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Los perfiles de expresión de genes en el cáncer de mama, al ser combinados con variables clínicas, pueden mejorar las predicciones sobre la evolución y respuesta de las pacientes. Por medio de una colección de 323 módulos de expresión génica y elementos clínicos se identificaron modelos pronósticos para la supervivencia libre de recaídas a los siete años. La adición de otras variables, como el número de copias y el estado de las mutaciones, podrían incrementar la utilidad de tales modelos, en opinión de los autores del artículo en BMC Medical Genomics.

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Plataforma para la integración clínico-genómica

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La integración de los resultados de los proyectos de secuenciación genómica, la asignación de estructuras y funciones a los genes y sus productos, así como la información clínica detallada relacionada con los pacientes o sujetos investigados son un requisito imprescindible para el avance de la medicina personalizada y “ómica“. Científicos de la Universidad de Medicina Dental de Tokio, Japón, han desarrollado una plataforma para integrar información relacionada con manifestaciones clínicas, imágenes médicas (tomografías, ultrasonidos, rayos X), resultados de laboratorio clínico y de anatomía patológica y sobre estilos de vida de los pacientes, junto a datos de perfiles de expresión génica e hibridación genómica comparativa. En la actualidad la base de datos contiene 140 casos de carcinoma hepatocelular, de acuerdo con lo reportado en BMC Genomics.

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Nuevos resultados de sensibilidad a antitumorales

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pgx-1El proyecto sobre genómica de la sensibilidad medicamentosa en el cáncer busca una mejor comprensión de los genes implicados los procesos de malignización y de los aspectos genéticos que pueden predecir la respuesta de un paciente al tratamiento. Los fármacos son evaluados en líneas celulares caracterizadas de cáncer humano y los resultados pueden ser descargados para su análisis. Los últimos datos liberados corresponden a los medicamentos Docetaxel, Gefitinib, CI-1040, BIBW 2992 y PLX4720. Puede acceder a los datos publicados en el sitio de Genomics of Drug Sensitivity in Cancer.

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ADN no codificador es útil en cáncer

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La región promotora del gen ERR-gamma (del inglés estrogen-related receptor gamma) contiene entre cinco y 21 copias de la secuencia AAAG. Un reciente estudio ha revelado que las pacientes que tienen más de 13 copias tienen un riesgo tres veces mayor de desarrollar cáncer de mama. El estudio, que muestra el papel cada vez mejor conocido de la mayoritaria porción del genoma que no codifica para proteínas, también encontró que las variaciones del número de esta secuencia no afectan la traducción pero puede influir en la cantidad de proteína producida. Lea el artículo completo en Breast Cancer Research and Treatment.

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Nuevos productos y tecnologías bioinformáticos para la medicina

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La empresa Novartis y Synthetic Genomics Vaccines Inc. han anunciado un proyecto para desarrollar cepas sintéticas del virus de la influenza con el objetivo de producir vacunas para la gripe estacional y la pandémica. El proceso comprende el diseño de los genomas en la computadora, su síntesis química en el laboratorio y la inserción en células para obtener las proteínas deseadas. De ese modo se reduce en al menos dos meses el tiempo de obtención de vacunas para este virus, lo cual es de gran utilidad en caso de brotes pandémicos.
Investigadores del Centro de Bioinformática y Biología Computacional de la Universidad de Maryland han desarrollado un método que evalúa el genoma individual en busca de mutaciones en los genes BRCA, conocidos por su influencia en la susceptibilidad al cáncer de mama y otros tumores malignos en el humano. El artículo es publicado por Genome Biology.
La Universidad de Emory creará un Centro de Vaccinología Sistémica, en el cual integrará tecnologías de alto flujo, informáticas y de modelación computacional con el objetivo de determinar los cambios dinámicos en la expresión de ARNm, microARN y proteínas durante la respuesta inmune a una vacuna. Se creará una base de datos de acceso abierto para los marcadores moleculares inducidos por las vacunas. El conocimiento más profundo de los mecanismos reguladores que intervienen en la inmunidad permitiría un diseño más racional de las vacunas, y ya se trabaja en la identificación de los marcadores de inmunogenicidad de las vacunas contra la influenza, pneumocócica y el zóster en poblaciones de adultos mayores.
Un software para integrar los resultados de los experimentos ChIP-seq y ChIP-chip, empleados para determinar el funcionamiento de los factores de transcripción que regulan los genes humanos, permitirá una mejor comprensión de las diferencias entre las células normales y las enfermas, y aplicarla al diseño de fármacos. El nuevo programa, denominado ChIP Enrichment Analysis (ChEA), integra en una base de datos los relativos a más de 100 proteínas con capacidad de unión al ADN para regular la expresión génica. Una vez reveladas las proteínas probablemente responsables de los cambios genéticos que subyacen a las enfermedades, los investigadores dispondrán de nuevas dianas para el desarrollo de medicamentos. El resumen está disponible en Bioinformatics.

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Variaciones en genoma de diferentes grupos humanos

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El genotipo de 1184 individuos de 11 poblaciones humanas diferentes reveló diversas variantes en alelos comunes y raros, tanto polimorfismos nucleotídicos como del número de copias; el 77% de los primeros son completamente nuevos para la ciencia. El reporte completo está disponible en Nature y los datos del proyecto se encuentran en HapMap.
La comparación del genoma de veinte individuos permitió identificar 165 mutaciones que conducen a proteínas truncadas en diversas vías. El número de variantes por genoma se estabiliza en alrededor de 144000, en tanto resultó fácil la identificación de la causa de la hemofilia A en la mitad de los casos. El trabajo aparece en PLoS Genetics.
Un nuevo algoritmo ha sido desarrollado para evaluar las variantes en el número de copias de genes en muestras tumorales. El nuevo programa, denominado ASCAT (del inglés Allele-Specific Copy number Analysis of Tumors), fue validado en cien muestras de cáncer de mama, en las que identificó adecuadamente la ploidía, los perfiles de variantes del número de copias y pudo separar las células normales de las aberrantes dentro del tumor. Lea el trabajo completo en The Proceedings of the National Academy of Sciences.

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