がん腫瘍は、まったく同じ遺伝子変異をほとんど共有しません。これは、がんの種類をより適切に分類し、より具体的かつ効果的な治療法を開発する科学的努力を混乱させている事実です。
「サブタイピングは、個別化医療の目標に向けた最も基本的なステップです」と、サンディエゴのカリフォルニア大学医学部の遺伝学部長であり、同学科の教授である主任研究者のTrey Idekerは述べました。同じ大学センターの医学と生物工学。
「患者のデータに基づいて、患者は治療に関連するサブタイプに分類されます。たとえば、がんのサブタイプは薬Aにはよく反応しますが、薬Bには反応しないことが知られています。アスペクト、定義により、私たちは異なる対処方法を知りません」と彼は説明しました。
知識と技術の最近の進歩により、特に遺伝子の病気である癌の治療において、個々のゲノムの配列決定がより簡単に（そしてより安価に）なりました。
しかし、これらの遺伝子は「非常に不均一」です、とIdeker氏は言いました。 他の要因の影響を受けた変異遺伝子は、がんなどの疾患、各患者で遺伝的にユニークな病理、臨床治療の有効性と結果に影響を与える可能性がある事実を引き起こします。
「遺伝子レベルで患者のデータを見ると、誰もが異なって見えます」とIdeker氏は言いました。 「しかし、ネットワークと影響を受けた生物学的システムを見ると、それらはクラスターのように見えます。同じ場所に変異遺伝子はありませんが、同じ遺伝子経路に変異が現れます」と、この専門家は言いました。
具体的には、科学者は、国立研究所の継続的なプログラムであるCancer Genome Atlasによってまとめられた肺がん、子宮がん、卵巣がんの患者のデータで、健康な組織ではなく腫瘍に存在する体細胞変異を観察しました数千人のがん患者のゲノムを収集し、カタログ化するアメリカの健康。
Ideker氏は、NBSアプローチには即時の臨床的有用性があると述べました。 がん患者のゲノムシーケンスは診断の標準的な部分に急速になりつつあるため、この科学者によると、医師はNBSを使用して、がんのサブタイプで治療をよりよく適応させ、治療の結果に応じて、結果をデータベースに戻して、がん治療を改善および改善し、個人自身に可能な限りパーソナライズされるようにします。
出典：www.DiarioSalud.net
