El modelo pGENMi se utiliz\u00f3 para integrar datos obtenidos de m\u00faltiples estudios para identificar v\u00edas de se\u00f1alizaci\u00f3n que posteriormente demostraron ser relevantes para los procesos asociados a la met\u00e1stasis (arriba a la derecha) y que muestran un potencial pron\u00f3stico en el c\u00e1ncer de colon supervivencia (abajo a la derecha). Cr\u00e9dito: Steven Offer <\/p>\n
Aunque el desarrollo de crecimientos cancerosos secundarios, llamados met\u00e1stasis, es la principal causa de muerte en la mayor\u00eda de los c\u00e1nceres, los cambios celulares que los impulsan son poco conocidos. En un nuevo estudio, publicado en Genome Biology, investigadores de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign han desarrollado un nuevo enfoque de modelado para comprender mejor c\u00f3mo los tumores se vuelven agresivos. <\/p>\n
\u00abLos investigadores han identificado varias v\u00edas celulares que cambian cuando un tumor se vuelve agresivo. Sin embargo, es dif\u00edcil entender c\u00f3mo afectan al tumor\u00bb, dijo Steven Offer, profesor asistente de farmacolog\u00eda molecular y terapia experimental en Mayo Clinic, Minnesota. . \u00abQuer\u00edamos desarrollar un sistema simple que pudiera modelar c\u00f3mo las c\u00e9lulas cancerosas forman un tumor agresivo\u00bb.<\/p>\n
Los investigadores combinaron los datos de sus propios experimentos y los datos disponibles p\u00fablicamente para desarrollar el modelo, que se bas\u00f3 en un modelo m\u00e1s simple de 2018 que investig\u00f3 los reguladores de la resistencia a los medicamentos contra el c\u00e1ncer. En este art\u00edculo, se centraron espec\u00edficamente en los factores de transcripci\u00f3n, que son prote\u00ednas que controlan la expresi\u00f3n g\u00e9nica al unirse al ADN.<\/p>\n
\u00abPodemos ver f\u00e1cilmente cu\u00e1ntos factores de transcripci\u00f3n hay en la c\u00e9lula cancerosa. Este modelo permiti\u00f3 para ver si las \u00e1reas objetivo a las que se unen est\u00e1n disponibles o no\u00bb, dijo Offer. Las \u00e1reas objetivo se pueden ocultar dependiendo de la organizaci\u00f3n del ADN. Al estudiar su disponibilidad, los investigadores pueden predecir qu\u00e9 factores de transcripci\u00f3n y objetivos son importantes.<\/p>\n
\u00abLa ventaja del modelo es que puede integrar diferentes tipos de datos experimentales, lo cual no es una tarea f\u00e1cil. Dio nosotros una lista de factores de transcripci\u00f3n, clasificados seg\u00fan su relevancia para la agresividad del c\u00e1ncer colorrectal\u00bb, dijo Saba Ghaffari, Ph.D. estudiante en el laboratorio de Sinha. El modelo es tan adaptable que tambi\u00e9n pudo analizar la uni\u00f3n de factores de transcripci\u00f3n en otros tipos de c\u00e9lulas.<\/p>\n
Los investigadores tambi\u00e9n probaron las predicciones del modelo utilizando l\u00edneas celulares de c\u00e1ncer humano. Examinaron los factores de transcripci\u00f3n que se identificaron y demostraron que estaban involucrados en el aumento de la agresividad de las c\u00e9lulas de c\u00e1ncer colorrectal.<\/p>\n
\u00abSin el modelo, habr\u00eda sido costoso y lento para nosotros analizar el factores de transcripci\u00f3n en todas estas diferentes l\u00edneas celulares\u00bb, dijo Offer. \u00abAhora podemos usar estos datos para mejorar la atenci\u00f3n del c\u00e1ncer. Cuanta m\u00e1s informaci\u00f3n tengamos sobre estos factores, m\u00e1s interrupciones podremos crear para interferir con el proceso y mejorar los tratamientos\u00bb.<\/p>\n
Los investigadores esperan poder mejorar a\u00fan m\u00e1s el modelo para hacerlo m\u00e1s sensible. \u00abAunque binarizamos los datos, los efectos de estos factores de transcripci\u00f3n cambian continuamente. Tambi\u00e9n asumimos que todos los genes funcionan independientemente unos de otros; en realidad, trabajan juntos\u00bb, dijo Ghaffari.<\/p>\n
\u00abCada vez m\u00e1s, estas tecnolog\u00edas nos brindan puntos de vista complementarios de los cambios celulares durante la progresi\u00f3n de la enfermedad. El trabajo de Ghaffari nos brinda una receta de prop\u00f3sito general para combinar esos diferentes puntos de vista en un todo significativo, brind\u00e1ndonos m\u00e1s de lo que cualquier punto de vista puede\u00bb, dijo Saurabh Sinha (BSD\/CABBI \/GNDP\/GSP), profesor de inform\u00e1tica. \u00abEsto es solo el comienzo. Lo estamos viendo como un modelo para muchos m\u00e1s an\u00e1lisis en el futuro, abordando diferentes desaf\u00edos biol\u00f3gicos\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Los mecanismos de control de genes juegan un papel clave en la progresi\u00f3n del c\u00e1ncer M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Saba Ghaffari et al, Un enfoque multi\u00f3mico integrado para identificar los mecanismos reguladores en los procesos metast\u00e1sicos del c\u00e1ncer, Genoma Biolog\u00eda (2021). DOI: 10.1186\/s13059-020-02213-x Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Genome Biology <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign Cita<\/strong>: Nuevos modelos computacionales para comprender colon cancer (2021, 29 de marzo) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-03-colon-cancer.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El modelo pGENMi se utiliz\u00f3 para integrar datos obtenidos de m\u00faltiples estudios para identificar v\u00edas de se\u00f1alizaci\u00f3n que posteriormente demostraron ser relevantes para los procesos asociados a la met\u00e1stasis (arriba a la derecha) y que muestran un potencial pron\u00f3stico en el c\u00e1ncer de colon supervivencia (abajo a la derecha). Cr\u00e9dito: Steven Offer Aunque el desarrollo … Continuar leyendo \u00abNuevos modelos computacionales para comprender el c\u00e1ncer de colon\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-17045","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17045","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=17045"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17045\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17045"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=17045"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=17045"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}