Postępy w kierunku molekularnej klasyfikacji nowotworów u dzieci*

Joanna Szczepanek 1, Jan Styczyński 2, Olga Haus 3, Andrzej Tretyn 4, Mariusz Wysocki 2
1 - Katedra i Klinika Pediatrii, Hematologii i Onkologii, Collegium Medicum im. Ludwika Rydygiera w Bydgoszczy oraz Zakład Biotechnologii, Instytut Biologii Ogólnej i Molekularnej UMK w Toruniu
2 - Katedra i Klinika Pediatrii, Hematologii i Onkologii, Collegium Medicum im. Ludwika Rydygiera w Bydgoszczy,
3 - Katedra i Zakład Genetyki Klinicznej, Collegium Medicum im. Ludwika Rydygiera w Bydgoszczy, Uniwersytet
4 - Zakład Biotechnologii, Instytut Biologii Ogólnej i Molekularnej UMK w Toruniu
Postepy Hig Med Dosw
2008; 62 222-240
ICID: 858027
Article type: Review article
 
 
Nowotwory najczęściej są klasyfi kowane zgodnie z charakterystyką histologiczną, lokalizacją lub występowaniem określonych markerów molekularnych. Rozwój nowych technologii spowodował potrzebę opracowania skutecznej i uniwersalnej metody analizy, umożliwiającej zarówno ustalanie typów nowotworów jak i przyporządkowywanie nowych przypadków do odpowiednich grup ryzyka. Technika mikromacierzy stanowi uzupełnienie konwencjonalnych metod analitycznych. Pozwala na znaczne skrócenie czasu od pobrania materiału do analiz do otrzymania precyzyjnej charakterystyki komórek nowotworowych. Molekularna klasyfikacja w oparciu o technikę mikromacierzy odzwierciedla biologiczną i kliniczną różnorodność chorób nowotworowych. Istnieje możliwość określenia profilu ekspresji pozwalającego na dokładną diagnozę, ocenę stopnia zaawansowana, stratyfikację pacjentów do grup ryzyka oraz dobór właściwego postępowania terapeutycznego dla poszczególnych nowotworów. Strategie takie zastosowano już w badaniach niektórych nowotworów dziecięcych, takich jak białaczki, chłoniaki i mięsaki. W pracy zaprezentowano możliwości zastosowania mikromacierzy w tworzenie nowych klasyfikacji najczęstszych chorób nowotworowych wieku dziecięcego.
PMID 18542043 - kliknij tu by zobaczyć artykuł w bazie danych PubMed
  PEŁNY TEKST STATS

Poleć artykuł

Nazwisko i Imię:
E-mail:
From:
Język:


Artykuły powiązane in IndexCopernicus™
     transcriptomic [0 powiązanych rekordów]
     cancers in children [0 powiązanych rekordów]
     Classification [609 powiązanych rekordów]
     microarrays [10 powiązanych rekordów]
     expression profile [3 powiązanych rekordów]