New Breast Cancer Genes Identified To Predict Patients Outcome 새로운 유방암 환자의 유전자를 예측 결과를 발견
Researchers from Research Institute of the MUHC and McGill University have identified environment surrounding breast cancer cells plays a crucial role in determining whether tumor cells grow and migrate or whether they fade away. muhc 연구소의 연구 및 맥길 대학에서 발견이 유방암 세포를 재생 환경을 주변 지역에서 매우 중요한 역할을 종양 세포 성장과 마이 그 레이션하는 것인지 여부를 결정하는 그들이 사라질합니다. The study, published in Nature Medicine, show that a tumor needs the support of the micro environment. 이 연구, 게시 자연 의학, 종양에 따르면 마이크로 환경을 지원을 필요로합니다. The study show different patients have distinct tumor micro environments at a gene level. 환자가 종양의 마이크로 별개의 연구 환경을 다르게 나타 납니까 유전자 수준에서합니다. The gene profile of these distinct micro environments can be used to determine clinical outcome. 마이크로 환경을 별개의 유전자 프로파일을 결정 임상 결과를 사용할 수있습니다.
The research team has examined 53 breast cancer patients. 연구팀은 유방암 환자의 검사 53. They used a unique technique, laser capture micro dissection (LCM), to separate tumor cells from micro environment tissue. 그들은 고유 기술을 사용하여, 레이저 캡처 마이크로 해부 (lcm)를 별도의 종양 세포를 마이크로 환경을 조직합니다. They compared the gene expression between the micro environment tissue and controls using micro-array analysis. 그들 사이의 유전자 발현에 비해 환경에 조직 및 제어를 사용하여 마이크로 마이크로 - 배열 분석합니다. From thousands of genes they identified 163, which correlated with patient outcome. 수천 개의 유전자를 발견에서 그들은 163, 환자의 상호 관계의 결과를합니다. A good outcome was defined as having no tumor metastasis and tumor migration and non-responsiveness to therapy was considered poor outcome. 좋은 결과를가없는 종양으로 정의되어 - 응답을 과도 및 종양 치료를 마이 그 레이션 및 아닌 가난한는 결과를 고려합니다.
From the original 163 genes, the team further identified a panel of 26 specific genes that could be used to accurately predict clinical outcome. 163를 원래의 유전자, 팀 더 확인은 패널의 26 특정 유전자가 임상 결과를 예측할를 정확하게 사용될 수있을 것이다. This 26 gene-profile, called the stromal derived prognostic predictor (SDPP), was used to predict outcome from a second set of beast cancer patients. 이 26 유전자 - 프로필, 파생 예측에 전화를 질 예측 (sdpp), 2 세트에서 결과를 예측할를 사용하여 암 환자의 짐승. The next step involves developing this 26-gene predictor into a functional test. 개발의 다음 단계에는 26 - 유전자 예측 기능을 테스트합니다.
The work involve a number of people including pathologists, surgeons, oncologists as well as researchers. 많은 사람들이 참여 등 작업 병리학, 외과 의사, 연구자뿐만 아니라 oncologists합니다. This research was funded by from the Quebec Breast Cancer Foundation, Genome Canada-Genome Quebec, Quebec Valorisation-Recherche Quebec. 이 연구는 퀘벡에서 출자 유방암 재단, 게놈 캐나다 - 게놈 퀘벡, 퀘벡 주 valorisation - 진기한 퀘벡합니다.
Source: Science Daily 출처 : 과학 데일리
Tags: 태그 : breast cancer 유방암 , microenvironment. 미세합니다.
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