✖


Jump to content

Системная биология рака

Системная биология рака включает в себя применение подходов системной биологии к исследованию рака с целью изучения заболевания как сложной адаптивной системы с новыми свойствами в различных биологических масштабах. [1] [2] [3] Системная биология рака представляет собой применение подходов системной биологии к анализу того, как внутриклеточные сети нормальных клеток повреждаются во время канцерогенеза, для разработки эффективных прогностических моделей, которые могут помочь ученым и врачам в проверке новых методов лечения и лекарств. Опухоли характеризуются геномной и эпигенетической нестабильностью, которая изменяет функции множества различных молекул и сетей в одной клетке, а также изменяет взаимодействие с местной средой. Таким образом, подходы системной биологии рака основаны на использовании вычислительных и математических методов для расшифровки сложности онкогенеза, а также гетерогенности рака. [4]

Системная биология рака охватывает конкретные применения подходов системной биологии к исследованию рака, в частности: (а) необходимость в более эффективных методах извлечения информации из крупномасштабных сетей, (б) важность интеграции нескольких типов данных для построения более реалистичных моделей, (в) ) проблемы с воплощением представлений о онкогенных механизмах в терапевтические вмешательства и (г) роль микроокружения опухоли на физическом, клеточном и молекулярном уровнях. [5] Таким образом, системная биология рака принимает целостный взгляд на рак. [6] направлена ​​на интеграцию ее многочисленных биологических масштабов, включая генетику , сигнальные сети , [7] эпигенетика , [8] клеточное поведение, механические свойства, [9] гистология, клинические проявления и эпидемиология. В конечном счете, свойства рака на одном уровне, например, гистологическом, объясняются свойствами на более низком уровне, например, поведением клеток.

Системная биология рака объединяет традиционные фундаментальные и клинические исследования рака с «точными» науками, такими как прикладная математика , инженерное дело и физика . Он включает в себя спектр технологий «омики» ( геномика , протеомика , эпигеномика и т. д.) и молекулярной визуализации для создания вычислительных алгоритмов и количественных моделей. [10] которые проливают свет на механизмы, лежащие в основе ракового процесса, и прогнозируют реакцию на вмешательство. Применение системной биологии рака включает, помимо прочего, выяснение критических клеточных и молекулярных сетей, лежащих в основе риска, возникновения и прогрессирования рака; тем самым продвигая точку зрения, альтернативную традиционному редукционистскому подходу, который обычно фокусируется на характеристике одиночных молекулярных аберраций.

История

[ редактировать ]

Биология раковых систем уходит своими корнями в ряд событий и достижений биомедицинских исследований, а также в технологические достижения. Исторически рак выявлялся, понимался и лечился как монолитное заболевание. Его рассматривали как «чужой» компонент, который рос как однородную массу, и его лучше всего лечить путем иссечения. Помимо продолжающегося воздействия хирургического вмешательства, этот упрощенный взгляд на рак радикально изменился. Параллельно с достижениями молекулярной биологии исследования рака были сосредоточены на выявлении критических онкогенов или генов-супрессоров опухолей в этиологии рака. Эти открытия произвели революцию в нашем понимании молекулярных событий, способствующих прогрессированию рака. Таргетную терапию можно считать нынешней вершиной достижений, порожденных такими открытиями.

Несмотря на эти достижения, остается множество нерешенных проблем, в том числе отсутствие новых способов лечения многих типов рака или необъяснимые неудачи лечения и неизбежные рецидивы тех типов рака, при которых существует таргетное лечение. [11] Такое несоответствие между клиническими результатами и огромными объемами данных, полученных с помощью омической технологии, подчеркивает существование фундаментальных пробелов в наших знаниях об основах рака. Биология раковых систем постоянно совершенствует нашу способность систематизировать информацию о раке, чтобы заполнить эти пробелы. Ключевые события включают в себя:

  • Создание полных наборов молекулярных данных (геном, транскриптом, эпигеномика, протеом, метаболом и т. д.)
  • Атласа генома рака Сбор данных [12]
  • Вычислительные алгоритмы для извлечения факторов прогрессирования рака из существующих наборов данных [13]
  • Статистическое и механистическое моделирование сетей сигнализации [14]
  • Количественное моделирование эволюционных процессов рака [6]
  • Математическое моделирование роста популяции раковых клеток [15]
  • Математическое моделирование клеточных ответов на терапевтическое вмешательство [16]
  • Математическое моделирование метаболизма рака [10]

Практика системной биологии рака требует тесной физической интеграции между учеными разного происхождения. Также предпринимаются важные крупномасштабные усилия по подготовке новой рабочей силы, свободно владеющей языками биологии и прикладной математики. На трансляционном уровне биология раковых систем должна способствовать применению точной медицины для лечения рака.

Ресурсы

[ редактировать ]

Высокопроизводительные технологии позволяют проводить комплексный геномный анализ мутаций, перестроек, изменений числа копий и метилирования на клеточном и тканевом уровнях, а также надежный анализ данных об экспрессии РНК и микроРНК, уровней белка и уровней метаболитов. [17] [18] [19] [20] [21] [22]

Список высокопроизводительных технологий и данных, которые они генерируют, с репрезентативными базами данных и публикациями.

Технология Экспериментальные данные Репрезентативная база данных
ДНК-секвенирование, NGS Последовательности ДНК, последовательности экзома, геномы, гены ТКГА, [23] ГенБанк, [24] ДДБЖ, [25] Вместе [26]
Микрочип, РНК-секвенирование Уровни экспрессии генов, уровни микроРНК, транскрипты ГЕО, [27] Атлас выражений [28]
МС, iTRAQ Концентрация белка, фосфорилирование ГПМдб, [29] ГОРДОСТЬ, [30] Атлас человеческого белка [31]
Ц-МС, ГХ-МС, ЯМР Уровни метаболитов ХМДБ [32]
Чип-чип, Чип-сек. Взаимодействия белок-ДНК, сайты связывания факторов транскрипта ГЕО, [27] ТРАНСФАК, [33] ДЖАСПАР, [34] КОДИРОВАТЬ [35]
CLIP-seq, PAR-CLIP, iCLIP Правила микроРНК-мРНК Звездная база, [36] миРТарБаза [37]
Y2H, AP/MS, MaMTH, MAPPIT Белково-белковые взаимодействия HPRD, [38] БиоГРИД [39]
Белковый микрочип Взаимодействия киназы-субстрата ТКГА, [23] ФосфоПОИНТ [40]
SGA, E-MAP, RNAi Генетические взаимодействия HPRD, [41] БиоГРИД [42]
Массив генотипирования SNP Локусы GWAS, eQTL, аберрантные SNP Каталог ГВАС, [43] дбГАП, [44] дбСНП [45]
ЛЮМИЕР, интеграция данных Сигнальные пути, метаболические пути, молекулярные сигнатуры ТКГА, [23] КЕГГ, [46] Реактом [47]

Подходы

[ редактировать ]

Вычислительные подходы, используемые в системной биологии рака, включают новые математические и вычислительные алгоритмы, которые отражают динамическое взаимодействие между экспериментальной биологией и количественными науками. [48] Подход системной биологии рака может применяться на разных уровнях: от отдельной клетки до ткани, пациента с первичной опухолью и возможными метастазами или к любой комбинации этих ситуаций. Этот подход позволяет интегрировать молекулярные характеристики опухолей на разных уровнях (ДНК, РНК, белок, эпигенетический, визуализация). [49] и различные интервалы (секунды и дни) с междисциплинарным анализом. [50] Одна из основных проблем на пути к успеху, помимо проблемы, связанной с гетерогенностью рака как таковой, заключается в получении высококачественных данных, описывающих клинические характеристики, патологию, лечение и результаты, а также в интеграции этих данных в надежные прогностические модели. [51] [19] [20] [21] [22] [52] [53]

Приложения

[ редактировать ]
  • Моделирование роста и развития рака

Математическое моделирование может обеспечить полезный контекст для рационального проектирования, проверки и определения приоритетности новых целевых препаратов против рака и их комбинаций. Сетевое и многомасштабное моделирование начали показывать многообещающие результаты в облегчении процесса открытия эффективных лекарств от рака. Используя подход системного сетевого моделирования, Schoerberl et al. [54] идентифицировали ранее неизвестный, дополнительный и потенциально превосходный механизм ингибирования сигнальной сети рецептора ErbB. ErbB3 оказался наиболее чувствительным узлом, приводящим к активации Akt; Akt регулирует многие биологические процессы, такие как пролиферация, апоптоз и рост, которые имеют отношение к прогрессированию опухоли. [55] Такое целевое моделирование проложило путь к первым в своем роде клиническим испытаниям. Беккал и др. представили нелинейную модель динамики клеточной популяции, разделенной на пролиферативный и покоящийся отсеки. Пролиферативная фаза представляет собой полный клеточный цикл (G (1)-SG (2)-M) популяции, готовой к делению в конце. Асимптотическое поведение решений нелинейной модели анализируется в двух случаях: тканевого гомеостаза или экспоненциального роста опухоли. Модель моделируется, и ее аналитические прогнозы подтверждаются численно. [56] Кроме того, достижения в области аппаратного и программного обеспечения позволили реализовать клинически осуществимую количественную мультимодальную визуализацию патофизиологии тканей. Более ранние усилия, связанные с мультимодальной визуализацией рака, были сосредоточены на интеграции анатомических и функциональных характеристик, таких как ПЭТ-КТ и однофотонная эмиссионная КТ (ОФЭКТ-КТ), тогда как более поздние достижения и применения включали интеграцию множества количественных методов. , функциональные измерения (например, несколько индикаторов ПЭТ, различные механизмы контрастирования при МРТ и ПЭТ-МРТ), тем самым обеспечивая более полную характеристику фенотипа опухоли. Огромное количество дополнительных количественных данных, полученных в результате таких исследований, начинает предлагать уникальное понимание возможностей оптимизации ухода за отдельными пациентами. Хотя необходима важная техническая оптимизация и улучшенная биологическая интерпретация результатов мультимодальной визуализации, этот подход уже может быть информативно применен в клинических исследованиях методов лечения рака с использованием существующих инструментов. [57]

  • Геномика рака
  • Статистическое и механистическое моделирование прогрессирования и развития рака
  • Модели клинического ответа / Моделирование клеточного ответа на терапевтические вмешательства
  • Подтип в Раке.
  • Системная онкология - Клиническое применение системной биологии рака

Усилия по национальному финансированию

[ редактировать ]

В 2004 году Национальный институт рака США запустил программу по интегративной системной биологии рака. [58] создать Центры биологии раковых систем, которые будут заниматься анализом рака как сложной биологической системы. Интеграция экспериментальной биологии с математическим моделированием приведет к новому пониманию биологии и новым подходам к лечению рака. Программа объединяет клинических и фундаментальных исследователей рака вместе с исследователями из области математики, физики, инженерии, информационных технологий, визуализации и информатики для работы над решением фундаментальных вопросов биологии рака. [59]

См. также

[ редактировать ]

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ Ван, Эдвин. Системная биология рака . Чепмен и Холл, 2010 г.
  2. ^ Лю и Лауффенбургер. Системная биомедицина: концепции и перспективы . Академик Пресс, 2009.
  3. ^ Барийо, Эммануэль; Кальцоне, Лоуренс; Хюп, Филипп; Верт, Жан-Филипп; Зиновьев, Андрей (2012). Вычислительная системная биология рака . Чепмен и Холл/CRC Математическая и вычислительная биология. п. 461. ИСБН  978-1439831441 .
  4. ^ Вернер, HM; Миллс, Великобритания; Рам, ПТ (март 2014 г.). «Биология раковых систем: взгляд в будущее ухода за пациентами?» . Обзоры природы. Клиническая онкология . 11 (3): 167–76. дои : 10.1038/nrclinonc.2014.6 . ПМК   4321721 . ПМИД   24492837 .
  5. ^ Джентльс, Эй Джей; Галлахан, Д. (15 сентября 2011 г.). «Системная биология: лицом к лицу со сложностью рака» . Исследования рака . 71 (18): 5961–4. дои : 10.1158/0008-5472.CAN-11-1569 . ПМК   3174325 . ПМИД   21896642 .
  6. ^ Jump up to: а б Андерсон, Арканзас; Гаранта (2008). «Интегративная математическая онкология». Нат Преподобный Рак . 8 (3): 227–234. дои : 10.1038/nrc2329 . ПМИД   18273038 . S2CID   23792776 .
  7. ^ Кригер, ПК; Лауффенбургер (2010). «Системная биология рака: перспектива сетевого моделирования» . Канцерогенез . 31 (1): 2–8. дои : 10.1093/carcin/bgp261 . ПМК   2802670 . ПМИД   19861649 .
  8. ^ Хуанг, Ю.В.; Куо, Стоунер; Хуанг, Ван (2011). «Обзор эпигенетики и химиопрофилактики» . ФЭБС Летт . 585 (13): 2129–2136. дои : 10.1016/j.febslet.2010.11.002 . ПМК   3071863 . ПМИД   21056563 .
  9. ^ Спилл, Фабиан; Бакал, Крис; Мак, Майкл (2018). «Механическая и системная биология рака» . Журнал вычислительной и структурной биотехнологии . 16 : 237–245. arXiv : 1807.08990 . Бибкод : 2018arXiv180708990S . дои : 10.1016/j.csbj.2018.07.002 . ПМК   6077126 . ПМИД   30105089 .
  10. ^ Jump up to: а б Льюис, штат Невада; Абдель-Халим, AM (2013). «Эволюция геномных моделей метаболизма рака» . Передний. Физиол . 4 : 237. дои : 10.3389/fphys.2013.00237 . ПМЦ   3759783 . ПМИД   24027532 .
  11. ^ Гарравэй; Янне (2012). «Обход лекарственной устойчивости рака в эпоху персонализированной медицины» . Открытие рака . 2 (3): 214–226. дои : 10.1158/2159-8290.CD-12-0012 . ПМИД   22585993 .
  12. ^ Коллинз; Баркер (2007). «Картирование генома рака. Выявление генов, участвующих в развитии рака, поможет наметить новый курс в сложной картине злокачественных новообразований человека». Sci Am . 296 (3): 50–57. doi : 10.1038/scientificamerican0307-50 . ПМИД   17348159 .
  13. ^ Пеэр, Дана; Нир Хакоэн (2011). «Принципы и стратегии разработки сетевых моделей при раке» . Клетка . 144 (6): 864–873. дои : 10.1016/j.cell.2011.03.001 . ПМК   3082135 . ПМИД   21414479 .
  14. ^ Тайсон, Джей-Джей ; Бауманн, WT; Чен, К.; Вердуго, А.; Тавассоли, И.; Ван, Ю.; Вайнер, Л.М.; Кларк, Р. (2011). «Динамическое моделирование передачи сигналов эстрогена и судьбы клеток в клетках рака молочной железы» . Нат. Преподобный Рак . 11 (7): 523–532. дои : 10.1038/nrc3081 . ПМЦ   3294292 . ПМИД   21677677 .
  15. ^ Тайсон, доктор медицинских наук; Гарбетт, СП; Фрик, Польша; Куаранта, В (2012). «Фракционная пролиферация: метод деконволюции динамики клеточной популяции на основе данных об отдельных клетках» . Нат. Методы . 9 (9): 923–928. дои : 10.1038/nmeth.2138 . ПМЦ   3459330 . ПМИД   22886092 .
  16. ^ Трейна, Тиффани А.; У. Дуган; Б. Хиггинс; К. Колинский; М. Теодулу; Калифорния Худис; Ларри Нортон (2010). «Оптимизация дозы и графика химиотерапии с помощью математического моделирования Нортона-Саймона» . Болезнь молочной железы . 31 (1): 7–18. дои : 10.3233/BD-2009-0290 . ПМЦ   3228251 . ПМИД   20519801 .
  17. ^ Исследование Атласа генома рака, Сеть. (4 июля 2013 г.). «Комплексная молекулярная характеристика светлоклеточного почечноклеточного рака» . Природа . 499 (7456): 43–9. Бибкод : 2013Natur.499...43T . дои : 10.1038/nature12222 . ПМЦ   3771322 . ПМИД   23792563 .
  18. ^ Исследование Атласа генома рака, Сеть.; Кандот, К; Шульц, Н; Черняк, А.Д.; Акбани, Р; Лю, Ю; Шен, Х; Робертсон, АГ; Паштан, я; Шен, Р; Бенц, CC; Яу, С; Лэрд, П.В.; Дин, Л; Чжан, В; Миллс, Великобритания; Кучерлапати, Р; Мардис, скорая помощь; Левин, Д.А. (2 мая 2013 г.). «Комплексная геномная характеристика рака эндометрия» . Природа . 497 (7447): 67–73. Бибкод : 2013Natur.497...67T . дои : 10.1038/nature12113 . ПМК   3704730 . ПМИД   23636398 .
  19. ^ Jump up to: а б Сумазин П; Ян, Х; Чиу, HS; Чанг, WJ; Айер, А; Льобет-Навас, защитник; Раджбхандари, П; Бансал, М; Гварниери, П; Сильва, Дж; Калифано, А. (14 октября 2011 г.). «Обширная сеть взаимодействий РНК-РНК, опосредованная микроРНК, регулирует установленные онкогенные пути при глиобластоме» . Клетка . 147 (2): 370–81. дои : 10.1016/j.cell.2011.09.041 . ПМЦ   3214599 . ПМИД   22000015 .
  20. ^ Jump up to: а б Тентнер, Арканзас; Ли, MJ; Остхаймер, Дж.Дж.; Самсон, Л.Д.; Лауффенбургер, Д.А.; Яффе, МБ (31 января 2012 г.). «Комбинированный экспериментальный и компьютерный анализ передачи сигналов о повреждении ДНК выявляет контекстно-зависимую роль Erk в апоптозе и аресте G1/S после генотоксического стресса» . Молекулярная системная биология . 8 : 568. дои : 10.1038/msb.2012.1 . ПМК   3296916 . ПМИД   22294094 .
  21. ^ Jump up to: а б Божич, я; Антал, Т; Оцуки, Х; Картер, Х; Ким, Д; Чен, С; Карчин, Р; Кинцлер, К.В.; Фогельштейн, Б; Новак, Массачусетс (26 октября 2010 г.). «Накопление мутаций водителя и пассажира во время прогрессирования опухоли» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 107 (43): 18545–50. arXiv : 0912.1627 . Бибкод : 2010PNAS..10718545B . дои : 10.1073/pnas.1010978107 . ПМЦ   2972991 . ПМИД   20876136 .
  22. ^ Jump up to: а б Гринман, К; Стивенс, П; Смит, Р; Дэлглиш, Г.Л.; Хантер, К; Бигнелл, Дж; Дэвис, Х; Тиг, Дж; Батлер, А; Стивенс, К; Эдкинс, С; О'Мира, С; Вастрик, я; Шмидт, Э.Э.; Авис, Т; Барторп, С; Бхамра, Дж; Бак, Дж; Чоудри, Б; Клементс, Дж; Коул, Дж; Дикс, Э; Форбс, С; Грей, К; Холлидей, К; Харрисон, Р.; Хиллз, К; Хинтон, Дж; Дженкинсон, А; Джонс, Д; Мензис, А; Мироненко Т; Перри, Дж; Рейн, К; Ричардсон, Д; Шеперд, Р; Малый, А; Тофтс, К; Вариан, Дж; Уэбб, Т; Запад, С; Видаа, С; Йейтс, А; Кэхилл, ДП; Луи, Д.Н.; Голдстроу, П; Николсон, АГ; Брассер, Ф; Лоойенга, Л; Вебер, БЛ; Чью, Ю.Е.; ДеФазио, А; Гривз, МФ; Грин, Арканзас; Кэмпбелл, П; Бирни, Э; Истон, DF; Ченевикс-Тренч, Г; Тан, Миннесота; Ху, СК; Тех, БТ; Юэнь, СТ; Люнг, Ю.Ю.; Вустер, Р.; Фуреал, Пенсильвания; Страттон, MR (8 марта 2007 г.). «Закономерности соматических мутаций в геномах рака человека» . Природа . 446 (7132): 153–8. Бибкод : 2007Natur.446..153G . дои : 10.1038/nature05610 . ПМЦ   2712719 . ПМИД   17344846 .
  23. ^ Jump up to: а б с «Домашняя страница Атласа генома рака» . Атлас генома рака – Национальный институт рака . 13.06.2018.
  24. ^ Бенсон, Д.А.; Кларк, К; Карш-Мизрачи, я; Липман, диджей; Остелл, Дж; Сэйерс, EW (январь 2014 г.). «ГенБанк» . Исследования нуклеиновых кислот . 42 (Проблема с базой данных): D32–7. дои : 10.1093/нар/gkt1030 . ПМЦ   3965104 . ПМИД   24217914 .
  25. ^ Кодама, Ю; Машима, Дж; Косуге, Т; Катаяма, Т; Фудзисава, Т; Каминума, Э; Огасавара, О; Окубо, К; Такаги, Т; Накамура, Ю. (январь 2015 г.). «Японский генотип-фенотипический архив DDBJ генетических и фенотипических данных человека» . Исследования нуклеиновых кислот . 43 (Проблема с базой данных): D18–22. дои : 10.1093/nar/gku1120 . ПМЦ   4383935 . ПМИД   25477381 .
  26. ^ Каннингем, Ф; Амоде, MR; Баррелл, Д; Бил, К; Биллис, К; Брент, С; Карвалью-Сильва, защитник; Клэпхэм, П; Коутс, Дж; Фицджеральд, С; Гил, Л; Хирон, CG; Гордон, Л; Часовой, Т; Хант, ЮВ; Яначек, С.Х.; Джонсон, Н.; Ютманн, Т; Кяхари, АК; Кинан, С; Мартин, Ф.Дж.; Морел, Т; Макларен, В; Мерфи, DN; Наг, Р; Овердуин, Б; Паркер, А; Патрисио, М; Перри, Э; Пиньятелли, М; Риат, HS; Шеппард, Д; Тейлор, К; Торманн, А; Вулло, А; Уайлдер, СП; Задисса, А; Акен, БЛ; Бирни, Э; Харроу, Дж; Кинселла, Р.; Муффато, М; Руффье, М; Сирл, С.М.; Спудич, Г; Треванион, С.Дж.; Йейтс, А; Зербино, ДР; Фличек, П. (январь 2015 г.). «Ансамбль 2015» . Исследования нуклеиновых кислот . 43 (Проблема с базой данных): D662–9. дои : 10.1093/nar/gku1010 . ПМЦ   4383879 . ПМИД   25352552 .
  27. ^ Jump up to: а б Эдгар, Р; Домрачев М; Лэш, А.Е. (1 января 2002 г.). «Омнибус экспрессии генов: хранилище данных массива экспрессии генов NCBI и гибридизации» . Исследования нуклеиновых кислот . 30 (1): 207–10. дои : 10.1093/нар/30.1.207 . ПМК   99122 . ПМИД   11752295 .
  28. ^ Петришак, Р; Бердетт, Т; Фиорелли, Б; Фонсека, Северная Каролина; Гонсалес-Порта, М; Гастингс, Э; Хубер, В; Юпп, С; Кейс, М; Кривич, Н; Макмерри, Дж; Мариони, JC; Мэлоун, Дж; Меги, К; Рустичи, Г; Тан, AY; Тауберт, Дж; Уильямс, Э; Мэннион, О; Паркинсон, HE; Бразма, А (январь 2014 г.). «Обновление Атласа экспрессии - база данных экспрессии генов и транскриптов, полученная в результате экспериментов по функциональной геномике на основе микрочипов и секвенирования» . Исследования нуклеиновых кислот . 42 (Проблема с базой данных): D926–32. дои : 10.1093/нар/gkt1270 . ПМЦ   3964963 . ПМИД   24304889 .
  29. ^ «База данных протеомов GPMDB» .
  30. ^ «Архив ПРАЙД» .
  31. ^ Улен, М; Оксволд, П; Фагерберг, Л; Лундберг, Э; Йонассон, К; Форсберг, М; Цвален, М; Кампф, К; Вестер, К; Хобер, С; Вернерус, Х; Бьёрлинг, Л; Понтен, Ф (декабрь 2010 г.). «На пути к основанному на знаниях Атласу белков человека». Природная биотехнология . 28 (12): 1248–50. дои : 10.1038/nbt1210-1248 . ПМИД   21139605 . S2CID   26688909 .
  32. ^ «База данных метаболома человека» .
  33. ^ «Генная регуляция» . www.gene-regulation.com .
  34. ^ «JASPAR 2018: База данных с открытым доступом профилей связывания транскрипционных факторов» .
  35. ^ «КОДИРОВАТЬ: Энциклопедия элементов ДНК – КОДИРОВАТЬ» .
  36. ^ Ли, Дж. Х.; Лю, С; Чжоу, Х; Цюй, Л.Х.; Ян, Дж. Х. (январь 2014 г.). «starBase v2.0: декодирование сетей взаимодействия микроРНК-цРНК, микроРНК-нРНК и белок-РНК на основе крупномасштабных данных CLIP-Seq» . Исследования нуклеиновых кислот . 42 (Проблема с базой данных): D92–7. дои : 10.1093/нар/gkt1248 . ПМЦ   3964941 . ПМИД   24297251 .
  37. ^ «MiRTarBase: экспериментально подтвержденная база данных взаимодействий микроРНК-мишени» .
  38. ^ Кешава Прасад, Т.С.; Гоэл, Р; Кандасами, К; Киртикумар, С; Кумар, С; Мативанан, С; Теликичерла, Д; Раджу, Р; Шафрин, Б; Венугопал, А; Балакришнан, Л; Маримуту, А; Банерджи, С; Соманатан, Д.С.; Себастьян, А; Рани, С; Рэй, С; Гаррис Кишор, CJ; Кант, С; Ахмед, М; Кашьяп, МК; Мохмуд, Р; Рамачандра, ЮЛ; Кришна, В.; Рахиман, бакалавр; Мохан, С; Ранганатан, П; Рамабадран, С; Черкадий, Р; Панди, А. (январь 2009 г.). «Справочная база данных по белкам человека – обновление 2009 г.» . Исследования нуклеиновых кислот . 37 (Проблема с базой данных): D767–72. дои : 10.1093/нар/gkn892 . ПМК   2686490 . ПМИД   18988627 .
  39. ^ Чатр-Арьямонтри, А; Брейткройц, Б.Дж.; Отред, Р; Баучер, Л; Хейнике, С; Чен, Д; Старк, К; Брейткройц, А; Колас, Н; О'Доннелл, Л; Регуля, Т; Никсон, Дж; Рэймидж, Л; Зима, А; Селлам, А; Чанг, К; Хиршман, Дж; Тисфельд, К; Раст, Дж; Ливстон, штат Массачусетс; Долински, К; Тайерс, М. (январь 2015 г.). «База данных взаимодействия BioGRID: обновление 2015 года» . Исследования нуклеиновых кислот . 43 (Проблема с базой данных): D470–8. дои : 10.1093/nar/gku1204 . ПМЦ   4383984 . ПМИД   25428363 .
  40. ^ «ФосфоСайтПлюс» .
  41. ^ Кешава Прасад, Т.С.; Гоэл, Р; Кандасами, К; Киртикумар, С; Кумар, С; Мативанан, С; Теликичерла, Д; Раджу, Р; Шафрин, Б; Венугопал, А; Балакришнан, Л; Маримуту, А; Банерджи, С; Соманатан, Д.С.; Себастьян, А; Рани, С; Рэй, С; Гаррис Кишор, CJ; Кант, С; Ахмед, М; Кашьяп, МК; Мохмуд, Р; Рамачандра, ЮЛ; Кришна, В.; Рахиман, бакалавр; Мохан, С; Ранганатан, П; Рамабадран, С; Черкадий, Р; Панди, А. (январь 2009 г.). «Справочная база данных по белкам человека – обновление 2009 г.» . Исследования нуклеиновых кислот . 37 (Проблема с базой данных): D767–72. дои : 10.1093/нар/gkn892 . ПМК   2686490 . ПМИД   18988627 .
  42. ^ Чатр-Арьямонтри, А; Брейткройц, Б.Дж.; Отред, Р; Баучер, Л; Хейнике, С; Чен, Д; Старк, К; Брейткройц, А; Колас, Н; О'Доннелл, Л; Регуля, Т; Никсон, Дж; Рэймидж, Л; Зима, А; Селлам, А; Чанг, К; Хиршман, Дж; Тисфельд, К; Раст, Дж; Ливстон, штат Массачусетс; Долински, К; Тайерс, М. (январь 2015 г.). «База данных взаимодействия BioGRID: обновление 2015 года» . Исследования нуклеиновых кислот . 43 (Проблема с базой данных): D470–8. дои : 10.1093/nar/gku1204 . ПМЦ   4383984 . ПМИД   25428363 .
  43. ^ NHGRI, Тони Бердетт, Эмма Гастингс, Дэни Велтер, SPOT, EMBL-EBI. «Каталог GWAS» . www.ebi.ac.uk. ​ {{cite web}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  44. ^ «Домой — dbGaP — NCBI» . www.ncbi.nlm.nih.gov .
  45. ^ «Домашняя страница dbSNP» . www.ncbi.nlm.nih.gov .
  46. ^ «База данных KEGG PATHWAY» . www.genome.jp .
  47. ^ «Главная — База данных путей Reactome» . http://reactome.org .
  48. ^ Карро, MS; Лим, ВК; Альварес, MJ; Болло, Р.Дж.; Чжао, X; Снайдер, EY; Сулман, ЕП; Энн, СЛ; Дётч, Ф; Колман, Х; Ласорелла, А; Альдапе, К; Калифано, А; Явароне, А. (21 января 2010 г.). «Транскрипционная сеть мезенхимальной трансформации опухолей головного мозга» . Природа . 463 (7279): 318–25. Бибкод : 2010Natur.463..318C . дои : 10.1038/nature08712 . ПМК   4011561 . ПМИД   20032975 .
  49. ^ Хуанг, СС; Кларк, округ Колумбия; Гослайн, SJ; Лабадорф, А; Шуинар, ЧР; Гордон, В; Лауффенбургер, Д.А.; Френкель, Э. (2013). «Связывание протеомных и транскрипционных данных через интерактом и эпигеном раскрывает карту передачи сигналов, индуцированной онкогенами» . PLOS Вычислительная биология . 9 (2): e1002887. Бибкод : 2013PLSCB...9E2887H . дои : 10.1371/journal.pcbi.1002887 . ПМЦ   3567149 . ПМИД   23408876 .
  50. ^ Паскаль, Дж; Бирер, Эль; Ван, З; Коай, Э.Дж.; Керли, ЮАР; Кристини, В. (27 августа 2013 г.). «Механистическая прогностическая корреляция реакции опухоли на лекарственное средство для конкретного пациента с измерениями микроокружения и перфузии» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 110 (35): 14266–71. Бибкод : 2013PNAS..11014266P . дои : 10.1073/pnas.1300619110 . ПМЦ   3761643 . ПМИД   23940372 .
  51. ^ Хилл, С.М.; Лу, Ю; Молина, Дж; Хейзер, LM; Спеллман, ПТ; Скорость, ТП; Грей, Дж.В.; Миллс, Великобритания; Мукерджи, С. (1 ноября 2012 г.). «Байесовский вывод топологии сигнальной сети в линии раковых клеток» . Биоинформатика . 28 (21): 2804–10. doi : 10.1093/биоинформатика/bts514 . ПМЦ   3476330 . ПМИД   22923301 .
  52. ^ Миллс, Великобритания (февраль 2012 г.). «Новый набор инструментов для таргетной терапии рака» . Геномные исследования . 22 (2): 177–82. дои : 10.1101/гр.136044.111 . ПМК   3266025 . ПМИД   22301131 .
  53. ^ Мецкар, Джон; Ван, Яфэй; Хейланд, Рэнди; Маклин, Пол (04 февраля 2019 г.). «Обзор клеточного компьютерного моделирования в биологии рака» . JCO Клиническая информатика рака . 3 (3): 1–13. дои : 10.1200/CCI.18.00069 . ПМЦ   6584763 . ПМИД   30715927 .
  54. ^ Шеберль, Б; Кудла, А; Массон, К; Калра, А; Керли, М; Финн, Г; Пейс, Э; Хармс, Б; Ким, Дж; Кернс, Дж; Фулэм, А; Буренкова О; Гранчарова, В; Ярар, Д; Парагас, В; Фицджеральд, Дж; Вайнзельбаум, М; Уэст, К; Мэтьюз, С; Неринг, Р; Адивиджая, Б; Гарсия, Дж; Кубасек, Б; Мойо, В; Чибере, А; Нильсен, ЮБ; Макбит, Дж. (2017). «Системная биология, способствующая разработке лекарств: от разработки до клинических испытаний антитела против ErbB3 серибантумаба (ММ-121)» . npj Системная биология и приложения . 3 : 16034. дои : 10.1038/npjsba.2016.34 . ПМК   5516865 . ПМИД   28725482 .
  55. ^ Ван, З; Дейсбоек, Т.С. (февраль 2014 г.). «Математическое моделирование при открытии лекарств от рака». Открытие наркотиков сегодня . 19 (2): 145–50. дои : 10.1016/j.drudis.2013.06.015 . ПМИД   23831857 .
  56. ^ Беккал Брикчи, форвард; Клерамбо, Дж; Рибба, Б; Пертем, Б. (июль 2008 г.). «Модель клеточной популяции со структурой возраста и циклина для здоровых и опухолевых тканей». Журнал математической биологии . 57 (1): 91–110. дои : 10.1007/s00285-007-0147-x . ПМИД   18064465 . S2CID   31756481 .
  57. ^ Янкилов Т.Е.; Абрамсон, Р.Г.; Куорлз, CC (ноябрь 2014 г.). «Количественная мультимодальная визуализация в исследованиях и терапии рака» . Обзоры природы. Клиническая онкология . 11 (11): 670–80. дои : 10.1038/nrclinonc.2014.134 . ПМЦ   4909117 . ПМИД   25113842 .
  58. ^ Бюллетень рака NCI. 24 февраля 2004. Т1, 8. стр. 5-6.
  59. ^ Джентльмены; Галлахан (2011). «Системная биология: лицом к лицу со сложностью рака» . Рак Рез . 71 (18): 5961–5964. дои : 10.1158/0008-5472.CAN-11-1569 . ПМК   3174325 . ПМИД   21896642 .
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Cancer_systems_biology&oldid=1188065951"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 1ccca433347bb602cdfad77971cae4dc__1701564840
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/1c/dc/1ccca433347bb602cdfad77971cae4dc.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Cancer systems biology - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)