Kassambara A, Gourzones-Dmitriev C, Sahota S, Rème T, Moreaux J, Goldschmidt H, Constantinou A, Pasero P, Hose D, Klein B. Un score de la voie de réparation de l'ADN prédit la survie dans le myélome multiple humain : Potentiel pour une stratégie thérapeutique. Oncotarget. 2014. Télécharger le PDF
Résumé de l’étude
La réparation de l’ADN est essentielle au maintien de l’intégrité génomique et à la régulation de la transcription et de la réplication. De multiples voies interconnectées existent pour traiter différents types de dommages à l’ADN, tels que les cassures double brin et les lésions nucléotidiques. Dans le cancer, la dérégulation de ces mécanismes de réparation contribue à l’instabilité génomique et à la résistance aux médicaments.
Dans cette étude, nous avons développé un ** score de réparation de l’ADN (DRscore)** en utilisant une liste consensuelle de 84 gènes de réparation de l’ADN. Parmi ceux-ci, 22 avaient une valeur pronostique significative à la fois pour la survie sans événement (EFS) et la survie globale (OS) chez les patients atteints de myélome multiple (MM) non traités:
- 17 gènes corrélés à un mauvais pronostic
- 5 gènes corrélés avec un bon pronostic
Le score composite DR a permis de stratifier efficacement les patients en fonction du risque de survie et peut aider à identifier les tumeurs dépendant de voies de réparation de l’ADN spécifiques. Cela ouvre la voie à des stratégies basées sur la léthalité synthétique ciblant ces vulnérabilités dans le MM.
Dans cette étude, Alboukadel Kassambara a été le premier auteur, effectuant l’analyse et l’interprétation des données. Il a développé le Réparation de l’ADN score (DRscore), effectué l’expression génique et l’analyse de survie, et a contribué à la rédaction du manuscrit, établissant un modèle pronostique avec des implications thérapeutiques pour le myélome multiple.
Citation
Publication: In Oncotarget
Date : 15 mai, 2014
Type : Article de revue
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Contributions scientifiques
Voici d’autres résumés scientifiques dont l’auteur ou le co-auteur est Alboukadel Kassambara. Ces contributions couvrent la biologie informatique, la bioinformatique, la biostatistique, l’apprentissage automatique et la multi-omique, avec un accent sur l’immuno-oncologie et la recherche translationnelle.
