SNAPS-Brustkrebspatientenstudie Brustkrebspatienten

Effiziente RNA-Sequenzierungsplattformen der nächsten Generation haben die Erstellung von Profilen der Expression des gesamten Genoms einzelner Populationen von Immunzellen als neuartiges Mittel zur Suche nach Mustern der Genexpression ermöglicht, um die Identifizierung bedeutsamer Signale zu unterstützen, die für verschiedene Krankheitszustände einzigartig sind. Einzelzell-Sequenzierungstechniken haben zusätzliche Informationen bereitgestellt, die bei Dekonvolutionsstrategien nützlich sind, die auf die Modellentwicklung an gereinigten Populationen von Immunzellen angewendet werden. Das jüngste Interesse an Genexpressionsprofilen von Untergruppen von peripheren Leukozyten legt nahe, dass diagnostische Informationen für viele Erkrankungen darin enthalten sein können. Mononukleäre Fresszellen, einschließlich der verschiedenen CD14+-Untergruppen, wurden ausführlich in verschiedenen Krankheitszuständen, einschließlich einiger solider Tumore, untersucht. Frühere große klinische Studien bei Immunis.AI haben festgestellt, dass transkriptomische Profile von CD14+-Zellpopulationen, die durch Subtraktion von CD2+-Zellpopulationen normalisiert wurden, mit aggressiven Krankheitsphänotypen wie Prostatakrebs assoziiert waren. Tumorheterogenität, Multifokalität und Oligoklonalität waren ein signifikantes Hindernis für die Entwicklung aussagekräftiger gewebebasierter Multigensignaturen zur Vorhersage des biologischen Verhaltens von Krebs. Die Ergebnisse von Immunis.AI deuten stark darauf hin, dass die Analyse von RNA-Expressionsdaten aus den körpereigenen Immunüberwachungszellen das Potenzial hat, den gesamten heterogenen Tumor zusammenzufassen. Die Forscher glauben, dass das CD14/CD2-log-Verhältnis als Subtraktionsnormalisierung der Genexpression verstanden werden kann, die ein überlegenes Signal für Krebs im Frühstadium liefert.