Skocz do zawartości
Forum Kopalni Wiedzy
KopalniaWiedzy.pl

Genom mikroorganizmów i badania krwi pozwolą na zdiagnozowanie nowotworu?

Rekomendowane odpowiedzi

W 2017 roku Gregory Poore przeczytał w Science artykuł, którego autorzy opisywali mikroorganizmy obecne u pacjentów z nowotworami trzustki i informowali, że mikroorganizmy te rozkładają lek powszechnie stosowany przy leczeniu tego rodzaju nowotworu. Młodego naukowca zaintrygował wówczas pomysł, że wirusy i bakterie mogą mieć większy niż się sądzi udział w rozwoju nowotworów.

Teraz Poore jako doktorant w University of California San Diego School of Medicine, pisze doktorat pod kierunkiem profesora Roba Knighta, dyrektora Center for Microbiome Innovation. Poore i Knight wraz z interdyscyplinarnym zespołem współpracowników stworzyli nowatorką metodę identyfikacji chorych na nowotwory. Ich metoda pozwala też często stwierdzić, jaki rodzaj nowotworu ma konkretna osoba. Diagnoza jest stawiana na podstawie analizy wzorców wirusowego i bakteryjnego DNA obecnych w krwi pacjenta.

Dotychczas niemal zawsze uznawano, że guzy nowotworowe to środowisko sterylne i nie brano pod uwagę złożonych wzajemnych wpływów pomiędzy komórkami nowotworowymi, bakteriami, wirusami i innymi mikroorganizmami zamieszkującymi nasze ciała, mówi Knight. W naszych ciałach mamy więcej genów różnych mikroorganizmów niż naszych własnych genów, więc nic dziwnego, że na ich podstawie możemy zdobyć istotne informacje dotyczące naszego zdrowia, dodaje uczony.

Naukowcy najpierw skorzystali z The Cancer Genome Atlas. To baza danych prowadzona przez amerykański Narodowy Instytut Raka i prawdopodobnie największa na świecie gaza zawierająca informacje na temat genów mikroorganizmów znalezionych z ludzkich guzach nowotworowych.

Naukowcy mieli tam dostęp do 18 116 próbek guzów pobranych od 10 481 pacjentów z 33 rodzajami nowotworów. Zespół Knighta i Poore'a przeanalizował te dane w poszukiwaniu wzorców. Obok wzorców znanych, takich jak np. związek wirusa brodawczaka ludzkiego z rakiem szyjki macicy czy związek między Fusobacterium, a nowotworami układu pokarmowego, zauważono inne sygnatury mikroorganizmów, które były specyficzne dla różnych nowotworów. Stwierdzono np. że obecność Faecaliabacterium jest tym, co odróżnia raka jelita grubego od innych nowotworów.

Na podstawie tych danych naukowcy wytrenowali setki modeli do maszynowego uczenia się i sprawdzali, czy są one w stanie powiązać wzorce genomu mikroorganizmów z konkretnymi nowotworami. Okazało się, że komputery są w stanie postawić diagnozę na podstawie samych tylko danych z genomu mikroorganizmów znalezionego we krwi pacjenta.

W kolejnym etapie badań naukowcy usunęli z bazy dane dotyczące III i IV stopnia rozwoju nowotworów. Mimo to modele komputerowe nadal stawiały prawidłową diagnozę, co oznacza, że były w stanie odróżnić nowotwory na wcześniejszych etapach rozwoju. Jakby tego było mało, modele działały nawet wówczas, gdy z wykorzystywanej przez nie bazy usunięto ponad 90% danych.

Uczeni postanowili pójść o krok dalej i sprawdzić, czy modele te przydadzą się do rzeczywistego diagnozowania chorych. W testach wzięło udział 59 pacjentów z nowotworem prostaty, 25 z nowotworem płuc i 16 z czerniakiem. Plazmę z krwi każdego z tych pacjentów porównano z innymi oraz z 69 zdrowymi osobami z grupy kontrolnej. Okazało się, że w większości przypadków modele były w stanie odróżnić osobę z nowotworem od osoby zdrowej. Komputery prawidłowo zidentyfikowało 86% osób z nowotworami płuc i 100% osób, których płuca były zdrowe. Często też były w stanie odróżnić typy nowotworów. Na przykład nowotwory płuc były w 81% przypadków prawidłowo odróżniane od nowotworu prostaty.

Możliwość uzyskanie z jednej fiolki krwi profilu DNA guza i profilu DNA mikrobiomu pacjenta to ważny krok w kierunku lepszego zrozumienia interakcji pomiędzy gospodarzem a nowotworem, mówi onkolog Sandip Pravin. Takie narzędzie może w przyszłości pozwolić nie tylko na prostszą i szybszą diagnostykę nowotworów, ale również na śledzenie postępów choroby.

Zanim jednak tego typu metoda wejdzie do użytku, konieczne będzie pokonanie wielu przeszkód. Przede wszystkim trzeba by ją przetestować na dużej grupie pacjentów. Ponadto konieczne będzie stworzenie definicji tego, jak wygląda skład genomu mikroorganizmów u zdrowych ludzi. Ponadto trzeba stworzyć metodę odróżniania, które z sygnatur genetycznych pochodzą od aktywnych mikroorganizmów, a które od nieaktywnych.

Sami naukowcy już mówią, że sama diagnostyka to dopiero początek możliwości. Lepsze zrozumienie tego, w jaki sposób  wraz z rozwojem różnych nowotworów zmienia się populacja mikroorganizmów zamieszkujących nasze ciała, może otworzyć nowe możliwości terapeutyczne. Moglibyśmy dowiedzieć się, co te mikroorganizmy naprawdę robią, a może nawet zaprząc je do pracy przy zwalczaniu nowotworów.

Ze szczegółowymi informacjami można zapoznać się na łamach Nature.


« powrót do artykułu

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

Jeśli chcesz dodać odpowiedź, zaloguj się lub zarejestruj nowe konto

Jedynie zarejestrowani użytkownicy mogą komentować zawartość tej strony.

Zarejestruj nowe konto

Załóż nowe konto. To bardzo proste!

Zarejestruj się

Zaloguj się

Posiadasz już konto? Zaloguj się poniżej.

Zaloguj się

  • Podobna zawartość

    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Dermatolog Harald Kittler z Uniwersytetu Medycznego w Wiedniu stanął na czele austriacko-australijskiego zespołu, który porównał trafność diagnozy i zaleceń dotyczących postępowania z przebarwieniami na skórze stawianych przez lekarzy oraz przez dwa algorytmy sztucznej inteligencji pracujące na smartfonach. Okazało się, że algorytmy równie skutecznie co lekarze diagnozują przebarwienia. Natomiast lekarze podejmują znacznie lepsze decyzje dotyczące leczenia.
      Testy przeprowadzono na prawdziwych przypadkach pacjentów, którzy zgłosili się na Wydział Dermatologii Uniwersytetu Medycznego w Wiedniu oraz do Centrum Diagnozy Czerniaka w Sydney w Australii.
      Testowane były dwa scenariusze. W scenariuszu A porównywano 172 podejrzane przebarwienia na skórze (z których 84 były nowotworami), jakie wystąpiły u 124 pacjentów. W drugim (scenariuszu B) porównano 5696 przebarwień – niekoniecznie podejrzanych – u 66 pacjentów. Wśród nich było 18 przebarwień spowodowanych rozwojem nowotworu. Testowano skuteczność dwóch algorytmów. Jeden z nich był nowym zaawansowanym programem, drugi zaś to starszy algorytm ISIC (International Skin Imaging Collaboration), używany od pewnego czasu do badań retrospektywnych.
      W scenariuszu A nowy algorytm stawiał diagnozę równie dobrze jak eksperci i był wyraźnie lepszy od mniej doświadczonych lekarzy. Z kolei algorytm ISIC był znacząco gorszy od ekspertów, ale lepszy od niedoświadczonych lekarzy.
      Jeśli zaś chodzi o zalecenia odnośnie leczenia, nowoczesny algorytm sprawował się gorzej niż eksperci, ale lepiej niż niedoświadczeni lekarze. Aplikacja ma tendencję do usuwania łagodnych zmian skórnych z zaleceń leczenia, mówi Kittler.
      Algorytmy sztucznej inteligencji są więc już na tyle rozwinięte, że mogą służyć pomocą w diagnozowaniu nowotworów skóry, a szczególnie cenne będą tam, gdzie brak jest dostępu do doświadczonych lekarzy. Ze szczegółami badań można zapoznać się na łamach The Lancet.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Kobiety, które mieszkają w miejscach zachęcających do spacerów, są mniej narażone na nowotwory związane z otyłością, a szczególnie na postmenopauzalne nowotwory piersi, nowotwory jajników, endometrium oraz szpiczaka mnogiego, informują naukowcy z Columbia University Mailman School of Public Health i NYU Grossman School of Medicine. Otyłość powiązana jest z 13 rodzajami nowotworów, a aktywność fizyczna zmniejsza ryzyko wystąpienia niektórych z nich. Dotychczas jednak brakowało badań nad architekturą miejsca zamieszkania, a występowaniem nowotworów powiązanych z otyłością.
      Amerykańscy naukowcy przez 24 lata przyglądali się 14 274 kobietom w wieku 34–65 lat, które w latach 1985–1991 wzięły udział w programie badań mammograficznych w Nowym Jorku. Naukowcy przeanalizowali okolicę, w jakiej każda z nich mieszkała, skupiając się przede wszystkim na tym, na ile zachęcała ona do spacerowania czy załatwiania codziennych rzeczy na piechotę. Ważna więc była nie tylko infrastruktura drogowa czy otoczenie przyrodnicze, ale też dostępność sklepów, kawiarni czy różnego typu usług w takiej odległości, by mieszkańcy chcieli przemieszczać się na własnych nogach. Okazało się, że tam, gdzie sąsiedztwo bardziej sprzyjało spacerom, panie rzadziej zapadały na nowotwory.
      Do końca roku 2016 na nowotwór powiązany z otyłością zapadło 18% badanych pań. Z tego 53% zachorowało na postmenopauzalny nowotwór piersi, 14% na raka jelita grubego, a 12% na nowotwór endometrium. To unikatowe długoterminowe badania, które pozwoliły nam określić związek pomiędzy otoczeniem sprzyjającym spacerom, a nowotworami, mówi doktor Yu Chen z NYU Grossman School of Medicine. Naukowcy zauważyli, że kobiety mieszkające w otoczeniu, które sprzyja spacerom, były narażone na o 26% mniejsze ryzyko rozwoju nowotworu powiązanego z otyłością. To kolejny dowód na to, jak architektura miejska wpływa na zdrowie coraz bardziej starzejących się społeczeństw, stwierdza profesor epidemiologii Andrew Rundle z Columbia Mailman School.
      Naukowcy zauważają, że zachęcanie ludzi do większej aktywności fizycznej jest często mało skuteczne. Wiele osób postanawia więcej się ruszać, jednak ich zapał trwa bardzo krótko i szybko wracają do starych zwyczajów. Zupełnie inaczej jest w sytuacji, gdy otoczenie sprzyja ruchowi. Wówczas bez zachęt, w sposób naturalny, wolą się przejść do sklepu, fryzjera czy kina, niż jechać samochodem, stać w korkach oraz szukać miejsca do zaparkowania.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Z każdym skutecznym lekarstwem związana jest historia jego wynalezienia. Badania takie jak nasze, stanowią glebę, z którego narodzą się nowe leki, mówi profesor Christopher Vakoc z Cold Spring Harbor Laboratory. Przez sześć ostatnich lat uczony i jego zespół pracowali nad zamianą komórek atakującego dzieci mięsaka w... prawidłowo funkcjonujące komórki mięśniowe. I w końcu się udało.
      Mięśniakomięsak prążkowanokomórkowy (RMS) to nowotwór złośliwy tkanek miękkich, atakujący przede wszystkim dzieci. Należy od do mięsaków, nowotworów pochodzących z tkanki łącznej. Ich leczenie wymaga często chemioterapii, zabiegu chirurgicznego oraz radioterapii. Jest szczególnie uciążliwe u dzieci. Vakoc i jego koledzy stwierdzili, że gdyby udało się zamienić komórki nowotworowe w zdrowe prawidłowo funkcjonujące, zaoszczędziliby dzieciom i ich rodzinom wiele cierpienia.
      Od wielu lat wiadomo, że w wyniku mutacji może dojść do fuzji dwóch genów kodujących czynniki transkrypcyjne PAX3 i FOXO1. Powstały w ten sposób gen fuzyjny PAX3-FOXO1 koduje białko, które upośledza miogenezę, czyli różnicowanie się komórek mięśniowych. W ten sposób pojawia się mięsak prążkowanokomórkowy.
      Naukowcy najpierw opracowali nową technikę genetycznych badań przesiewowych, a następnie wykorzystali technologie edycji genów do poszukiwania czynników, które współpracują z PAX3-FOXO1 przy blokowaniu miogenezy. Okazało się, że, że elementem, którego poszukują jest białko NF-Y. Gdy zablokowali jego działanie, doszło do zadziwiającej przemiany. Komórki nowotworowe po prostu zamieniły się w mięśnie. Straciły wszystkie cechy nowotworu. Przełączyły się z komórek, które po prostu chcą się namnażać, w komórki, których celem jest kurczenie się. Cała ich energia, całe zasoby, zostały skierowane na skurcze, nie mogły rozprzestrzeniać się w sposób niekontrolowany, mówi Vakoc. Szczegóły badań zostały opisane na łamach PNAS.
      Zaburzenie istniejącej zależności pomiędzy NF-Y a RMS wywołuje całą reakcję łańcuchową, która prowadzi do przemiany komórek nowotworowych. A na mięśniakomięsaku prążkowanokomórkowym się nie kończy. Naukowcy uważają, że ich technikę można będzie zastosować do innych rodzajów mięsaków, a może i w ogóle innych rodzajów nowotworów. "Można za jej pomocą wziąć pod lupę każdy nowotwór i sprawdzić, co powoduje, że staje się nowotworem. To może być kluczowym elementem do opracowania nowej terapii", stwierdza Vakoc.
      To nie pierwsze tego typu osiągnięcie Vakoca. Przed dwoma laty udało mu się zmienić komórki mięsaka Ewinga w zdrową tkankę. Prace te mogą doprowadzić do pojawienia się terapii różnicujących nowotworów.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Ryzyko zgonu na nowotwory spowodowane ekspozycją na niskie dawki promieniowania jonizującego jest znacznie wyższe, niż się obecnie przypuszcza, czytamy na łamach British Medical Journal. Ma to znaczenie zarówno dla osób wystawionych na promieniowanie jonizujące w pracy, jak i dla pacjentów poddawanych procedurom medycznym. Między rokiem 1985 a 2006 średnia dawka promieniowania jonizującego przyjęta przez mieszkańca USA zwiększyła się dwukrotnie, głównie za sprawą rozpowszechnienia takich technik medycznych jak tomografia komputerowa.
      Obecnie głównym źródłem informacji o wpływie promieniowania jonizującego na ludzkie zdrowie są dane uzyskane o osób, które przeżyły ataki za pomocą broni atomowej. Jednak sposób ekspozycji i przyjęte przez nie dawki znacząco różnią się od tego, w jaki sposób promieniowanie przedostaje się do organizmów pracowników, pacjentów i każdego z nas. Dlatego międzynarodowy zespół, w skład którego wchodzili m.in. specjaliści z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Irvine, brytyjskiej Agencji Ochrony Zdrowia, francuskiego Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire czy amerykańskiego Narodowego Instytutu Medycyny Pracy, przeprowadził analizy zdrowia osób, które w miejscu pracy mają styczność z promieniowaniem jonizującym.
      Pod uwagę wzięto informacje z International Nuclear Workers Study, gdzie zgromadzone są dane 309 932 pracowników przemysłu atomowego. Znajdziemy tam informacje zarówno o osobach, które od początku pracowały przy Projekcie Manhattan, jak i pracownikach elektrowni atomowych i innych miejsc we Francji, Wielkiej Brytanii i USA. Osoby te nosiły przy sobie indywidualne monitory promieniowania, dzięki czemu wiemy, na jakie dawki były narażone. Naukowcy postanowili poszukać związku pomiędzy dawkami promieniowania o zgonami z powodu nowotworów.
      Dotychczas zmarło 103 533 badanych, a nowotwory inne niż białaczka były przyczyną 28 089 zgonów. Z analiz wynika, że ryzyko zgonu na nowotwór rośnie o 52% wraz z każdym grejem (Gy) skumulowanej dawki przyjętego promieniowania. Grej to bardzo duża dawka. W obrazowaniu medycznym używa się miligrejów. Dawki liczone w grejach otrzymują pacjenci podczas radioterapii. Ponadto okazało się, że szczególnie niedoszacowywano dotychczas wpływu najniższych dawek. Tam, gdzie badani byli wystawieni na promieniowanie rzędu 0–100 mGy, ryzyko zgonu z powodu nowotworu rosło o 130% z każdym przyjętym grejem.
      Wbrew trendowi redukcji lub eliminacji ekspozycji na znane kancirogeny, ekspozycja społeczeństwa na promieniowanie jonizujące zwiększyła się w ostatnich dekadach. Zrozumienie ryzykz związanego z niskimi dawkami tego promieniowania jest niezbędne do prowadzenia odpowiedniej polityki zdrowotnej, stwierdził główny autor badań, profesor David B. Richardson z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Irvine.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Roztapianie się wiecznej zmarzliny wiąże się z uwolnieniem z niej nieznanych nauce mikroorganizmów. Wciąż mamy niewiele informacji na ich temat, nie wiemy, czy tacy „podróżnicy w czasie” mogą po uwolnieniu z wiecznej zmarzliny się rozwijać i przystosować do obecnie panujących warunków. Giovanni Strona z Uniwersytetu w Helsinkach i Wspólnego Centrum Badawczego Komisji Europejskiej wraz z grupą naukowców z Finlandii, Australii i USA przeprowadzili cyfrowe symulacje zachowania mikroorganizmów uwalnianych z wiecznej zmarzliny.
      Przebudzone z lodu czy wiecznej zmarzliny bakterie i wirusy zagroziły ludzkości w niejednym filmie czy książce. W rzeczywistości jednak niewiele wiemy o potencjalnych ryzykach, jakie mogą wynikać z wpływu globalnego ocieplenia na mikroorganizmy uwięzione w glebie czy wodzie od wielu tysięcy lat.
      Zespół Strony ocenił ekologiczne ryzyko i skutki inwazji wirtualnych wirusów na istniejące społeczności bakterii. W przeprowadzonych symulacjach uwolnione z wiecznej zmarzliny patogeny podobne do wirusów wchodziły w interakcje z gospodarzami podobnymi do bakterii.
      Symulacje pokazały, że przebudzone wirusy są często w stanie przetrwać i ewoluować we współczesnym środowisku. W 3,1% analizowanych przypadków mogą zdominować bakteryjną społeczność, na którą dokonały inwazji. Jednak nawet wówczas wirusy takie mają pomijalny wpływ na zaatakowane bakterie. Problemem jest 1,1% przypadków, w których wirusy albo prowadziły do znacznych strat – sięgających 32% – albo do zwiększenia – do 12% – bioróżnorodności mikroorganizmów na zajmowanym przez siebie terenie. Mimo niewielkiego prawdopodobieństwa wystąpienia takiego scenariusza należy wziąć pod uwagę olbrzymią liczbę uśpionych mikroorganizmów regularnie uwalnianych do obecnego środowiska. To zwiększa prawdopodobieństwo spowodowania przez nie znaczących zmian w środowisku naturalnym. Nowe mikroorganizmy, uwolnione z topniejącej wiecznej zmarzliny czy lodu mogą być siłą napędową trudnych do przewidzenia procesów ekologicznych.
      Obecnie nie wiemy, co takie zmiany mogą spowodować. Nie można jednak wykluczyć, że nowe patogeny będą stanowiły zagrożenie dla ludzkiego zdrowia, czy to bezpośrednie, czy to w postaci zoonoz, zarażających nas za pośrednictwem zwierząt.

      « powrót do artykułu
  • Ostatnio przeglądający   0 użytkowników

    Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.

×
×
  • Dodaj nową pozycję...