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Utilizzando un nuovo algoritmo di predizione, chiamato DORGE (Discovery of Oncogenes and tumor suppressoR genes using Genetic and Epigenetic features), i ricercatori sono stati in grado di identificare nuovi geni oncosoppressori (TSG) e oncogeni (OG), in particolare quelli con mutazioni rare, integrando il raccolta più completa di dati genetici ed epigenetici.
Lo studio è stato condotto da ricercatori dell’Università della California, a Irvine, ha approfondito la comprensione dei meccanismi epigenetici nella tumorigenesi e ha rivelato un repertorio di geni cancerogeni precedentemente non rilevato. Lo studio è stato pubblicato questa settimana su Science Advances .
“Gli algoritmi bioinformatici esistenti non sfruttano a sufficienza le caratteristiche epigenetiche per prevedere i geni cancerogeni, nonostante il fatto che le alterazioni epigenetiche siano note per essere associate ai geni cancerogeni”, ha affermato l’autore senior Wei Li, PhD, presidente di Grace B. Bell e professore di bioinformatica nel Dipartimento di Chimica Biologica della Facoltà di Medicina dell’UCI. “Il nostro algoritmo computazionale integra i dati pubblici sulle alternanze epigenetiche e genetiche, per migliorare la previsione dei geni cancerogeni”.
Il cancro deriva da un accumulo di alterazioni genetiche chiave che interrompono l’equilibrio tra divisione cellulare e apoptosi. I geni con mutazioni “driver” che influenzano la progressione del cancro sono noti come geni driver del cancro e possono essere classificati come TSG e oncogeni OG in base al loro ruolo nella progressione del cancro.
Questo studio ha dimostrato come i geni driver del cancro, previsti da DORGE, includessero sia geni driver del cancro noti sia nuovi geni driver non riportati nella letteratura corrente. Inoltre, i ricercatori hanno scoperto che i nuovi geni a doppia funzione, che DORGE prevedeva sia come TSG che come OG, sono altamente arricchiti negli hub nell’interazione proteina-proteina (PPI) e nelle reti farmaco/gene composto.
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