Naukowcom z Johns Hopkins Kimmel Cancer Center udało się opracować podejście, które wykorzystuje uczenie maszynowe do identyfikacji tych elementów w tkance nowotworowej, a także w bezkomórkowym DNA (cfDNA) – fragmentach wydalanych z guzów i unoszących się w krwiobiegu. Ta nowa metoda może zapewnić nieinwazyjny sposób wykrywania nowotworów i monitorowania odpowiedzi na terapię.
Jak wykryć raka
W testach laboratoryjnych metoda o nazwie ARTEMIS (Analytics of RepeaT EleMents in dISease) zbadała ponad 1200 typów powtarzających się elementów obejmujących prawie połowę ludzkiego genomu i zidentyfikowała, że duża liczba powtórzeń, o których wcześniej nie wiadomo było, że są powiązane z rakiem, została zmieniona w powstawaniu nowotworu.
Badaczom udało się także zidentyfikować zmiany w tych elementach w cfDNA, co umożliwiło wykrycie nowotworu i określenie, skąd w organizmie on pochodzi.
Czytaj więcej
Coraz więcej bakterii jest opornych na antybiotyki. Zniszczą je miniaturowe instrumenty, mniejsze...
- W genach nowotworowych jest mnóstwo powtórzeń – mówi Victor E. Velculescu, lekarz medycyny, profesor onkologii i współdyrektor Cancer the Cancer Genetics and Epigenetics. - Do czasu ARTEMIS ta ciemna materia genomu była w zasadzie ignorowana, ale teraz widzimy, że te powtórzenia nie pojawiają się przypadkowo – mówi Velculescu. Powtórzenia skupiają się wokół genów, które ulegają zmianom w przebiegu nowotworu na wiele różnych sposobów. Naukowcy są pewni, że sekwencje te mogą być kluczem do rozwoju nowotworu.
