CES desarrollado para ayudar a la medicina de precisión del cáncer

Pharmaceutical

Investigadores del FIMM de la Universidad de Helsinki desarrollaron un nuevo método computacional llamado Puntuación combinada de esencialidad (CES), que permite la identificación precisa de genes vitales en células cancerosas, para armonizar los datos de detección genética. Combined Essentially Scoring utiliza datos de las características moleculares de las células cancerosas y datos de las pantallas CRISPR-Cas9 y shRNA para predecir los genes esenciales del cáncer. Durante su investigación, los científicos pudieron demostrar que el CES es capaz de identificar genes esenciales con mayor precisión que los medios computacionales actuales, y de hecho, dos genes esenciales del cáncer predichos en realidad estaban vinculados a un diagnóstico para pacientes con leucemia y cáncer de mama independientemente uno del otro, un resultado positivo Firmar para el desarrollo de medicamentos contra el cáncer. El primer autor del estudio, Wenyu Wang, declaró: "shRNA y CRISPR-Cas9 son las dos técnicas comunes utilizadas para realizar el cribado genético de alto rendimiento. A pesar del control de calidad mejorado, los puntajes de esencialidad genética de estas dos técnicas difieren entre sí en el mismas líneas celulares de cáncer ". El profesor asistente Jing Tang, autor correspondiente del estudio, declaró: "Mejorar la puntuación de la esencialidad genética es solo un comienzo. Nuestro próximo objetivo es predecir las interacciones con el objetivo farmacológico integrando la sensibilidad a los medicamentos y los perfiles de esencialidad genética. Dado el volumen cada vez mayor de conjuntos de datos de detección funcional , esperamos ampliar nuestro conocimiento de los perfiles de objetivos de medicamentos que eventualmente beneficiarán el descubrimiento de medicamentos en medicina personalizada.

“Los investigadores han desarrollado un modelo computacional, CES, para ayudar a la medicina de precisión del cáncer.“
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