临床医生越来越重视的诊断工具是可检测基因变化和蛋白表达等分子方法,这些改变的基因和蛋白表达促进了肿瘤的发生、发展、预后和异质性,并成为治疗方案选取的依据以及解释肿瘤药物抗性。
研究人员和临床医生利用测序技术,以及基因组学、蛋白质组学和代谢组学方法去识别生物标记分子,后者有望用在遗传诊断、药物研发和临床药物测试的患者分类。
在最近召开的美国癌症研究学会
(AACR)
上,
MizuhoSecurities
机构的分析师指出,分子诊断明显是肿瘤学的重要组成部分,即便大多数与会人士认为短期内分子诊断不能取代现存的诊断法,但是肿瘤基因组测序这一领域仍让多数人持乐观态度。报告提到了,更好的生物标记分子和诊断法被迫切需要,而那些处于研发阶段、较早使用的生物标记分子和诊断法仍是被低水平利用,此外,基因组学明显地驱动肿瘤学研发的许多方面。
成像检测法在肿瘤研究中应用
在
AACR
会议上几位演讲嘉宾强调了,分子诊断法应用于肿瘤学和肿瘤诊断产品的研发。来自
FlagshipBiosciences
和
Affymetrix/Panomics
公司的
MirzaPeljto
等人员,研发了一种定量方法可原位检测人体肿瘤样本中肿瘤
RNA
和蛋白的表达量,以供生物标记分子的识别和新诊断方法的研发。在乳腺癌中,
Her
癌基因的表达提高了约
30%
但是研究人员还不清楚乳腺癌中
Her2
基因表达和蛋白表达之间的关联。
研究人员利用发光
RNA
(在原位杂交法和免疫组化中使用的)研发出基于定量分析的成像检测法,其中
Her2
蛋白和
RNA
水平在不同组织之间进行原位比较。这一方法支持了在整个组织切片中检测
Her2RNA
并将其与膜蛋白表达进行关联。据
Peljto
称:“该方法以自动方式提高了诊断一致性,也提高了对整个切片上所用肿瘤细胞的评估可信度”。
研究者利用
CellMap
?
算法能区分处于高水平或低水平表达的活检样本,以分析生成的数字图像,识别肿瘤细胞(从周围正常细胞中),以及将图像转换成细胞中的标记分子图谱并定量标记分子
RNA
和蛋白质)的水平。