Przełomowa „mapa raka” zmieni przyszłość leczenia nowotworów

Nadrzędna kategoria: Wiadomości Naukowe
w Nauki biologiczne i rolnicze

Ponad tysiąc naukowców z 37 krajów i 10 lat ciężkiej pracy w ramach projektu „Pan-Cancer”. Efekt? Niemal kompletny obraz wszystkich znanych nowotworów. Umożliwi on w przyszłości tworzenie indywidualnych terapii dla pacjentów oraz wcześniejsze wykrywanie raka. Wyniki badań zamieściło prestiżowe czasopismo „Nature”, a współautorem publikacji jest prof. Jan Komorowski z Instytutu Podstaw Informatyki PAN.

Wizualizacja komórki nowotworowej

Międzynarodowe konsorcjum Pan-Cancer przeanalizowało kompletny kod genetyczny dokładnie 2.658 typów raka. Naukowcy znaleźli 4-5 głównych mutacji, które sterują rozwojem nowotworu. To „czułe punkty” napędzające chorobę. Można w nie uderzyć, projektując odpowiednią terapię, dostosowaną indywidualnie do potrzeb pacjenta.

Badacze odkryli, że 20% mutacji powstaje wiele lat, a nawet dziesięcioleci przed rozwojem schorzenia. To otwiera furtkę do stworzenia narzędzi umożliwiających wcześniejsze wykrywanie raka.

W projekcie Pan-Cancer uczestniczył m.in. prof. Jan Komorowski z Instytutu Podstaw Informatyki PAN. Wkład jego zespołu to przede wszystkim wykrywanie istotnych mutacji w tzw. obszarach regulatorowych genomów za pomocą bioinformatycznej analizy dużych zbiorów danych.

Prof. Jan Komorowski jest współautorem 6 artykułów podsumowujących badania, które ukazały się w czasopismach „Nature”, „Nature Communications” i „Communications Biology”.

Publikacje naukowe

  1. Rheinbay, E., Nielsen, M.M., Abascal, F. et al.Analyses of non-coding somatic drivers in 2,658 cancer whole genomes. Nature 578, 102–111 (2020).
  2. Campbell, P.J., Getz, G., Korbel, J.O. et al.Pan-cancer analysis of whole genomes. Nature 578, 82–93 (2020).
  3. Carlevaro-Fita, J., Lanzós, A., Feuerbach, L. et al.Cancer LncRNA Census reveals evidence for deep functional conservation of long noncoding RNAs in tumorigenesis. Commun Biol 3, 56 (2020).
  4. Reyna, M.A., Haan, D., Paczkowska, M. et al.Pathway and network analysis of more than 2500 whole cancer genomes. Nat Commun 11, 729 (2020).
  5. Paczkowska, M., Barenboim, J., Sintupisut, N. et al.Integrative pathway enrichment analysis of multivariate omics data. Nat Commun 11, 735 (2020).
  6. Shuai, S., Abascal, F., Amin, S.B. et al.Combined burden and functional impact tests for cancer driver discovery using DriverPower. Nat Commun 11, 734 (2020).

Źródło informacji: Instytut Podstaw Informatyki PAN