Kassambara A, Hose D, Moreaux J, Rème T, Torrent J, Rossi JF, Goldschmidt H, Klein B. Identifizierung von Genen für pluripotente und adulte Stammzellen, die nichts mit dem Zellzyklus zu tun haben und mit einer schlechten Prognose beim multiplen Myelom in Verbindung stehen. PLOS ONE. 2012. PDF herunterladen
Zusammenfassung der Studie
Herkömmliche, auf Genexpression basierende Prognosewerte bei Krebs stützen sich häufig auf zellzyklusbezogene Gene. Diese Studie identifiziert eine neuartige Stammzell-assoziierte Transkriptionssignatur beim Multiplen Myelom (MM), die unabhängig vom Zellzyklusstatus ist und die Überlebenschancen der Patienten signifikant vorhersagt.
Wichtigste Ergebnisse
Identifizierung von 50 zellzyklusunabhängigen Genen, die in MM-Zellen im Vergleich zu normalen Plasma- und Plasmablastzellen überexprimiert sind
37 der 50 Gene wurden auch in menschlichen pluripotenten, hämatopoetischen oder mesenchymalen Stammzellen gefunden
Diese Gene wurden zur Entwicklung des Stem Cell Score (SCscore) verwendet, der:
- Validiert in zwei unabhängigen MM-Kohorten (n = 206 und n = 345)
- Unabhängig von klinischen Standard-Scores und bestehenden GEP-basierten Modellen
Der SCscore stratifiziert Patienten in unterschiedliche prognostische Gruppen, was darauf hindeutet, dass stammzellartige Merkmale zur Aggressivität des Myeloms beitragen
In dieser Studie war Alboukadel Kassambara der erste Autor, der die Datenanalyse und -interpretation durchführte. Er entwickelte den Stem Cell Score (SCscore), führte die Überlebensmodellierung durch und schrieb das Manuskript, das eine stammzellenähnliche prognostische Signatur unabhängig von der Zellzyklusaktivität beim Multiplen Myelom aufzeigt.
Zitat
Publication: In PLOS ONE
Datum: 31. Juli, 2012
Typ: Zeitschriftenartikel
PDF: Download der PDF
Wissenschaftliche Beiträge
Hier sind weitere wissenschaftliche Abstracts, die von Alboukadel Kassambara verfasst oder mitverfasst wurden. Diese Beiträge umfassen computergestützte Biologie, Bioinformatik, Biostatistik, maschinelles Lernen und Multi-Omics, mit Schwerpunkt auf Immuno-Onkologie und translationaler Forschung.