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预测神经母细胞瘤与分子进化的结果

预测神经母细胞瘤与分子进化的结果
早期的基因组不稳定性与不利的结果。,浓缩的染色体畸变和临床参数和late-MRCA肿瘤早期预测有利和不利结果,分别。显示优势比(中心)和95%置信区间(误差)和晚期肿瘤早期MRCA特征显著富集(P < 0.05根据双边确切概率法)。7问获得的优势比是无限的,因此只显示下界。b,患病率在早期预防,late-MRCA神经母细胞瘤。c,累积的突变密度MRCA TMM的分层。显示两个组别的主要肿瘤和转移150人,不包括与多个TMM三个肿瘤。实线代表最大似然估计和阴影区域代表引导获得的95%置信区间。信贷:自然遗传学(2023)。DOI: 10.1038 / s41588 - 023 - 01332 - y

德国癌症研究中心领导的研究小组在海德堡,德国,发现肿瘤的基因序列可以读起来像分子钟,追溯到最近共同祖先细胞。提取肿瘤演化的时间能给一个准确的神经母细胞瘤预后预测指标。

在一篇发表在自然遗传学名为“神经母细胞瘤发生在早期胎儿发育及其进化时间预测的结果,”研究小组的细节他们识别基因组时钟的步骤与测试测序人口结合分析和数学建模,确定进化标记,可跟踪性和可能的起源点婴儿神经母细胞瘤。

癌细胞开始生活英雄健康组织,与人人为我,我为人人,把自己在一个手榴弹保存mates-type态度,每天都发生在整个身体。在某种程度上,出现错误,和良好的细胞会变质。

它开始于误解分裂或细胞的DNA损伤,全身发生的规律。通常这是处理之前麻烦可以开始修复机制。如果不能修复,它是参与细胞凋亡或的时候了

健康的细胞响应号召凋亡是把自己的“手榴弹”把所有周围的细胞和细胞组织的安全。如果一个细胞不能听到呼吁细胞凋亡,与染色体损伤可能发生,它没有任何行动。不符合行为增长或停止生长,细胞变成了对周围环境的威胁,一个流氓细胞,癌症细胞如果unchecked-a遍布

自己一个细胞,不再能够沟通与邻国因为失去了细胞之间的通信网络,仍然试图生存。计算单元内的最需要继续生活的使命生长,繁殖,茁壮成长。但从外部视角非常不同。外的孤立和受伤的细胞,癌症正在增长。根据癌症在哪里,以及它是如何构建的,结果可能非常不同。

在的情况下婴儿最常见的实体瘤,广泛的临床结果是可能的,从低风险的情况下要求光或没有治疗高危情况,大约50%的患者是致命的。

在目前的研究中,群主和神经母细胞瘤复发肿瘤进行回顾性分析。全基因组测序应用于100年86年一群独立的神经母细胞瘤和验证。选择中性单核苷酸变异和跟踪关键事件。

通过比较肿瘤克隆序列分子钟,研究人员发现,躯体的密度单核苷酸变异(SSNVs)克隆细胞相似的不同拷贝数,基本上在克隆分子钟的延续,因此,可追踪的最近共同祖先细胞。比较这个肿瘤抽样标准可以判断不同肿瘤细胞但缺乏时间进化相关连接,以及这种方法的重要性变得非常清楚。

研究人员进一步发现,进化的时间被发现一个精确的预测结果。迅速成为肿瘤细胞也没有能力维持增长,而另一些人,慢慢转变成肿瘤基础设施建造更多长期生存和侵略性的策略。知道了这一点,研究人员可以把神经母细胞瘤和良好的临床结果。

起源的故事

人员能够风回分子钟的模型和确定可能的起源神经母细胞瘤相结合分子钟分析和遗传建模完整涵盖所有亚型的队列。在整个肿瘤临床表现可能通过异常的有丝分裂开始发展早在怀孕的前三个月。这是当从交感肾上腺髓质形式成神经细胞,和建模表明,最初的致癌事件是有限的。神经母细胞瘤最相似的转录组高度的同情心的成神经细胞增殖在妊娠前三个月,这可能会使他们容易受到非整倍性(染色体异常)。

一个巨大的现在正在努力编译一个基因图谱,文档人体的每一个细胞,它们的功能和相互联系的通讯。科学揭示的一切,从基本的解剖发现的DNA和人类基因组计划。从解开DNA转录的方式,拼接,翻译,修改为表观遗传学和基因变异如何影响健康。它会导致一个平台,我们可以理解分子细胞进化预测足够采取积极主动的方法,预防和程序步骤,以确保持续的人类生活的长寿。

目前的研究是一个窗口,未来,预测和分子进化的时间理解单个肿瘤细胞类型。现代奇迹的时代不是我们生活的时代,但这是我们现在的年龄。

更多信息:Verena柯尔柏et al,神经母细胞瘤发生在早期胎儿发育及其进化时间预测的结果,自然遗传学(2023)。DOI: 10.1038 / s41588 - 023 - 01332 - y

朱里奥Caravagna,神经母细胞瘤associates的数学建模的进化模式的结果,自然遗传学(2023)。DOI: 10.1038 / s41588 - 023 - 01358 - 2

期刊信息: 自然遗传学

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引用:预测与分子进化神经母细胞瘤的结果(2023年3月29日)2023年5月13日从//www.puressens.com/news/2023-03-neuroblastoma-outcomes-molecular-evolution.html检索
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