Cancer Research

Bình thường hóa chính xác là điều kiện tiên quyết tuyệt đối để đo lường đúng biểu hiện gene. Đối với PCR sao chép ngược định lượng thời gian thực (RT-PCR), chiến lược bình thường hóa phổ biến nhất bao gồm tiêu chuẩn hóa một gene kiểm soát được biểu hiện liên tục. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, đã trở nên rõ ràng rằng không có gene nào được biểu hiện liên tục ở tất cả các loại tế bào và dưới mọi điều kiện thí nghiệm, ngụ ý rằng sự ổn định biểu hiện của gene kiểm soát dự kiến phải được xác minh trước mỗi thí nghiệm. Chúng tôi đã trình bày một chiến lược mới, sáng tạo và mạnh mẽ để xác định các gene được biểu hiện ổn định trong một tập hợp các gene ứng cử viên để bình thường hóa. Chiến lược này bắt nguồn từ một mô hình toán học về biểu hiện gene cho phép ước lượng không chỉ sự biến đổi tổng thể của các gene nghị biểu bình thường mà còn sự biến đổi giữa các nhóm mẫu bộ của tập hợp mẫu. Đáng chú ý, chiến lược này cung cấp một thước đo trực tiếp cho sự biến đổi biểu hiện ước tính, cho phép người dùng đánh giá lỗi hệ thống được tạo ra khi sử dụng gene này. Trong một so sánh trực tiếp với một chiến lược đã được công bố trước đó, cách tiếp cận dựa trên mô hình của chúng tôi có hiệu suất mạnh mẽ hơn và ít nhạy cảm hơn đối với điều chỉnh đồng biến của các gene bình thường hóa ứng cử viên. Chúng tôi đã sử dụng chiến lược dựa trên mô hình để xác định các gene phù hợp để bình thường hóa dữ liệu RT-PCR định lượng từ ung thư ruột kết và ung thư bàng quang. Các gene này bao gồm UBC, GAPD, và TPT1 cho ruột kết và HSPCB, TEGT, và ATP5B cho bàng quang. Chiến lược được trình bày có thể được áp dụng để đánh giá độ thích hợp của bất kỳ ứng cử viên gene bình thường hóa trong bất kỳ loại thiết kế thí nghiệm nào và nên cho phép bình thường hóa dữ liệu RT-PCR đáng tin cậy hơn.

Tình trạng mắc ung thư và tử vong tại Hoa Kỳ đã được dự đoán cho các loại ung thư phổ biến nhất trong các năm 2020 và 2030 dựa trên sự thay đổi nhân khẩu học và tỷ lệ thay đổi trung bình hàng năm về tỉ lệ mắc và tử vong. Ung thư vú, tuyến tiền liệt và phổi sẽ tiếp tục là những loại ung thư hàng đầu trong suốt khoảng thời gian này, nhưng ung thư tuyến giáp sẽ thay thế ung thư đại trực tràng trở thành loại ung thư chẩn đoán đứng thứ tư vào năm 2030, và ung thư hắc tố cùng ung thư tử cung sẽ trở thành các loại ung thư phổ biến thứ năm và thứ sáu, tương ứng. Ung thư phổi được dự đoán sẽ vẫn là nguyên nhân gây tử vong ung thư hàng đầu trong khoảng thời gian này. Tuy nhiên, ung thư tụy và gan dự kiến sẽ vượt qua ung thư vú, tuyến tiền liệt và ung thư đại trực tràng để trở thành nguyên nhân gây tử vong liên quan đến ung thư đứng thứ hai và thứ ba vào năm 2030, tương ứng. Những tiến bộ trong sàng lọc, phòng ngừa và điều trị có thể làm thay đổi tình trạng mắc và/hoặc tỷ lệ tử vong do ung thư, nhưng điều này sẽ đòi hỏi sự nỗ lực hợp tác của cộng đồng nghiên cứu và y tế ngay bây giờ để mang lại sự thay đổi đáng kể cho tương lai. Cancer Res; 74(11); 2913–21. ©2014 AACR.

Bài báo ngắn này tập trung vào những lỗi và cạm bẫy phổ biến nhất, cũng như những điều nên và không nên làm trong các nghiên cứu kết hợp thuốc, liên quan đến thiết kế thí nghiệm, thu thập dữ liệu, diễn giải dữ liệu và mô phỏng trên máy tính. Phương pháp Chou-Talalay cho kết hợp thuốc dựa trên phương trình tác động trung vị, được rút ra từ nguyên tắc luật hoạt động khối lượng, là lý thuyết thống nhất cung cấp liên kết chung giữa thực thể đơn và nhiều thực thể, cũng như động học bậc nhất và động học bậc cao hơn. Phương trình tổng quát này bao gồm các phương trình Michaelis-Menten, Hill, Henderson-Hasselbalch và Scatchard trong sinh hóa và sinh lý học. Định lý chỉ số kết hợp (CI) của Chou-Talalay cung cấp định nghĩa định lượng cho hiệu ứng cộng (CI = 1), tương tác cộng hưởng (CI < 1), và tương tác đối kháng (CI > 1) trong các kết hợp thuốc. Lý thuyết này cũng cung cấp các thuật toán cho mô phỏng máy tính tự động cho sự cộng hưởng và/hoặc đối kháng tại bất kỳ mức hiệu ứng và liều lượng nào, như được thể hiện trong biểu đồ CI và isobologram tương ứng. Tạp chí Nghiên cứu Ung thư; 70(2); 440–6

Radiomics nhằm định lượng các đặc điểm biểu hiện trên hình ảnh y tế thông qua việc sử dụng các thuật toán tự động. Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) trong radiomic, có thể dựa trên các thuật toán cứng đã được thiết kế hoặc các phương pháp học sâu, có thể được sử dụng để phát triển các dấu hiệu sinh học không xâm lấn dựa trên hình ảnh. Tuy nhiên, sự thiếu hụt trong việc định nghĩa chuẩn hóa các thuật toán và xử lý hình ảnh đã cản trở nghiêm trọng tính tái lập và khả năng so sánh của các kết quả. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đã phát triển PyRadiomics, một nền tảng mã nguồn mở linh hoạt có khả năng trích xuất một loạt các đặc trưng đã được kỹ thuật từ hình ảnh y tế. PyRadiomics được triển khai bằng Python và có thể được sử dụng độc lập hoặc thông qua 3D Slicer. Ở đây, chúng tôi thảo luận về quy trình làm việc và kiến trúc của PyRadiomics và chứng minh ứng dụng của nó trong việc đặc trưng hóa các tổn thương phổi. Mã nguồn, tài liệu và các ví dụ có sẵn công khai tại www.radiomics.io. Với nền tảng này, chúng tôi nhằm thiết lập một tiêu chuẩn tham chiếu cho các phân tích radiomic, cung cấp một nguồn tài nguyên đã được thử nghiệm và duy trì, và mở rộng cộng đồng các nhà phát triển radiomic nhằm đáp ứng những nhu cầu quan trọng trong nghiên cứu ung thư. Ung thư Res; 77(21); e104–7. ©2017 AACR.

MicroRNA (miRNA) là một lớp nhỏ các RNA không mã hóa có vai trò điều chỉnh biểu hiện gen bằng cách nhắm vào mRNA và kích hoạt hoặc là ức chế dịch mã hoặc là sự phân hủy RNA. Sự biểu hiện bất thường của chúng có thể liên quan đến các bệnh ở người, bao gồm cả ung thư. Thực tế, sự biểu hiện bất thường của miRNA đã được phát hiện trước đó trong các trường hợp bệnh bạch cầu lympho mạn tính ở người, nơi mà các dấu hiệu miRNA liên quan đến các đặc điểm lâm sàng sinh học cụ thể. Ở đây, chúng tôi cho thấy rằng, so với mô vú bình thường, các miRNA cũng được biểu hiện bất thường trong ung thư vú người. Biểu hiện tổng thể của miRNA có thể phân biệt rõ ràng mô bình thường và mô ung thư, với các miRNA bị điều chỉnh nhiều nhất là mir-125b, mir-145, mir-21 và mir-155. Kết quả được xác nhận qua phân tích microarray và Northern blot. Chúng tôi đã xác định được các miRNA có sự biểu hiện tương quan với các đặc điểm sinh học bệnh lý của ung thư vú cụ thể, chẳng hạn như biểu hiện của thụ thể estrogen và progesterone, giai đoạn khối u, xâm lấn mạch và chỉ số tăng sinh.

Đường dẫn tín hiệu RAS/RAF là một trung gian quan trọng trong sự phát triển tế bào khối u và sự hình thành mạch. BAY 43-9006, một hợp chất ure hai vòng mới, là một chất ức chế mạnh Raf-1, một thành viên của đường dẫn tín hiệu RAF/MEK/ERK. Các đặc tính bổ sung cho thấy BAY 43-9006 ức chế cả hoạt động BRAF kiểu hoang dã và đột biến V599E trong ống nghiệm. Hơn nữa, BAY 43-9006 cho thấy hoạt động đáng kể chống lại một số thụ thể protein kinase tyrosine tham gia vào sự tạo mạch và sự tiến triển của khối u, bao gồm thụ thể yếu tố tăng trưởng nội mô mạch máu (VEGFR)-2, VEGFR-3, thụ thể yếu tố tăng trưởng tiểu cầu β, Flt-3 và c-KIT. Trong các thử nghiệm cơ chế tế bào, BAY 43-9006 thể hiện sự ức chế con đường kinase được kích hoạt bởi chất gây tăng sinh trong các dòng tế bào khối u đại tràng, tụy và vú biểu hiện KRAS đột biến hoặc BRAF kiểu hoang dã hoặc đột biến, trong khi các dòng tế bào ung thư phổi không tế bào nhỏ biểu hiện KRAS đột biến không nhạy cảm với việc ức chế con đường kinase được kích hoạt bởi chất gây tăng sinh của BAY 43-9006. Sự ức chế mạnh mẽ của sự tự phosphoryl hóa thụ thể tế bào VEGFR-2, thụ thể yếu tố tăng trưởng tiểu cầu β và VEGFR-3 cũng được quan sát thấy đối với BAY 43-9006. Liều dùng BAY 43-9006 một lần mỗi ngày cho thấy hoạt động chống khối u phổ rộng trong các mô hình khối u giả lập đại tràng, vú và ung thư phổi không tế bào nhỏ. Khảo sát hóa mô miễn dịch cho thấy có sự liên quan chặt chẽ giữa việc ức chế sự phát triển khối u và việc ức chế sự phosphoryl hóa của các kinase ngoại bào có tín hiệu điều chỉnh (ERKs) 1/2 trong hai trong ba mô hình giả lập được kiểm tra, phù hợp với việc ức chế đường dẫn RAF/MEK/ERK trong một số nhưng không phải tất cả các mô hình. Phân tích bổ sung về mật độ vi mạch và diện tích vi mạch trong các lát mô khối u giống nhau bằng cách sử dụng kháng thể chống CD31 chuột cho thấy sự ức chế đáng kể sự tạo mạch trong cả ba mô hình giả lập. Dữ liệu này chứng minh rằng BAY 43-9006 là một chất ức chế kinase RAF và VEGFR hai hành động mới nhắm vào sự phát triển tế bào khối u và sự hình thành mạch khối u.

Chứng cứ mới nổi đã chỉ ra rằng khả năng của một khối u để phát triển và lan truyền phụ thuộc vào một nhóm nhỏ các tế bào bên trong khối u, được gọi là tế bào gốc ung thư. Mặc dù đã có dữ liệu ủng hộ lý thuyết này trong các loại ung thư máu, não và vú của con người, nhưng danh tính của các tế bào gốc ung thư tụy vẫn chưa được xác định. Sử dụng mô hình xenograft trong đó các khối u tuyến tụy của con người được nuôi trong chuột không có miễn dịch, chúng tôi đã xác định được một phân nhóm tế bào ung thư tụy có khả năng gây u cao, biểu hiện các dấu ấn bề mặt tế bào CD44, CD24 và kháng nguyên đặc hiệu biểu mô (ESA). Các tế bào ung thư tụy có kiểu hình CD44+CD24+ESA+ (chiếm 0,2–0,8% các tế bào ung thư tụy) có tiềm năng gây u tăng gấp 100 lần so với các tế bào ung thư không có khả năng gây u, với 50% số động vật được tiêm chỉ với 100 tế bào CD44+CD24+ESA+ hình thành các khối u về mặt mô học không thể phân biệt với các khối u của con người mà chúng xuất phát từ đó. Khả năng tạo khối u được cải thiện của các tế bào ung thư tụy CD44+CD24+ESA+ đã được xác nhận trong một mô hình tiêm vào đuôi tụy nguyên phát. Các tế bào ung thư tụy CD44+CD24+ESA+ thể hiện các đặc tính của tế bào gốc như tự tái tạo, khả năng sản xuất thế hệ khác biệt và tăng cường biểu hiện của phân tử tín hiệu phát triển sonic hedgehog. Việc xác định các tế bào gốc ung thư tụy và việc làm sáng tỏ thêm các con đường tín hiệu điều chỉnh sự phát triển và sinh tồn của chúng có thể cung cấp các phương pháp điều trị mới để điều trị ung thư tụy, loại bệnh này nổi tiếng kháng lại hóa trị liệu và xạ trị tiêu chuẩn. [Cancer Res 2007;67(3):1030–7]

Các liệu pháp hiện có cho ung thư tuyến tiền liệt tiêu diệt phần lớn các tế bào trong khối u. Tuy nhiên, hầu hết bệnh nhân sẽ phát triển thành bệnh không phụ thuộc androgen mà hiện tại chưa thể điều trị bằng các chiến lược điều trị hiện có. Hiện có ngày càng nhiều bằng chứng ở một số loại ác tính rằng các tế bào khối u được tổ chức theo một hệ thống phân cấp xuất phát từ những tế bào gốc hiếm hoi có trách nhiệm duy trì khối u. Chúng tôi báo cáo ở đây việc xác định và đặc trưng hóa một quần thể tế bào gốc ung thư từ các khối u tuyến tiền liệt ở người, những tế bào này sở hữu khả năng tự tái sinh đáng kể. Những tế bào này cũng có khả năng tái tạo các quần thể tế bào không clonogen với đặc điểm phân loại khác nhau, như receptor androgen và phosphatase acid tuyến tiền liệt. Các tế bào gốc ung thư có kiểu hình CD44+/α2β1hi/CD133+, và chúng tôi đã khai thác các dấu hiệu này để phân lập các tế bào từ một loạt các khối u tuyến tiền liệt với các mức độ Gleason và trạng thái di căn khác nhau. Khoảng 0.1% tế bào trong bất kỳ khối u nào biểu hiện kiểu hình này, và không có sự tương quan giữa số lượng tế bào CD44+/α2β1hi/CD133+ và độ ác tính của khối u. Việc xác định một loại tế bào gốc ung thư tuyến tiền liệt cung cấp một công cụ mạnh mẽ để điều tra quá trình hình thành khối u và phát triển các liệu pháp nhắm vào tế bào gốc.

Các tế bào gốc biến đổi đã được tách biệt từ một số loại ung thư ở người. Chúng tôi báo cáo rằng, khác với các loại ung thư não khác, glioblastoma multiforme chết người chứa các tiền thân thần kinh có đủ tất cả các đặc điểm quan trọng mà chúng ta mong đợi từ các tế bào gốc thần kinh. Những tiền thân này tương tự, nhưng không giống hệt, với các tế bào gốc thần kinh bình thường; chúng xuất hiện như là đơn năng (tế bào sao) trong cơ thể và đa năng (thần kinh-tế bào sao-tế bào oligodendroglial) trong văn hóa. Quan trọng hơn, những tế bào này có thể đóng vai trò như các tế bào gốc gây khối u xuống cấp độ đơn dòng và có thể thiết lập các khối u giống hệt như các đặc trưng mô học, tế bào học và kiến trúc chính của căn bệnh ở người, ngay cả khi bị thách thức qua việc cấy ghép liên tiếp. Do đó, các tế bào sở hữu tất cả các đặc điểm mong đợi từ các tế bào gốc thần kinh trong khối u dường như có liên quan đến sự phát triển và tái phát của glioblastomas multiforme ở người lớn.