Kassambara A, Hose D, Moreaux J, Walker BA, Protopopov A, Rème T, Pellestor F, Pantesco V, Jauch A, Morgan G, Goldschmidt H, Klein B. Les gènes à expression élevée sont regroupés sur des régions chromosomiques spécifiques ayant une valeur pronostique dans le myélome multiple. Hematologica. 2012. Télécharger le PDF
Résumé de l’étude
Les translocations chromosomiques dans le myélome multiple (MM) peuvent conduire à une expression anormalement élevée (‘spike expression’) de gènes liés à la survie et à la progression de la tumeur.
Cette étude:
Étude des gènes présentant une expression spike dans les plasmocytes malins de 206 patients atteints de MM nouvellement diagnostiqués
Identification de 2 587 gènes exprimés par spike
Il a été constaté que 36,7 % d’entre eux se regroupent de manière significative au sein de 149 (sous-)bandes chromosomiques
Développement d’un spike band score basé sur ces clusters, qui est fortement corrélé avec le pronostic du patient:
- 23,8% des patients ont eu une mauvaise survie en utilisant ce score
- Le score était indépendant des marqueurs connus tels que t(4;14) et del17p
- Les résultats ont été validés dans une cohorte indépendante de 345 patients
Ces travaux introduisent une méthode puissante de stratification du MM utilisant les pics d’expression génétique et les localisations chromosomiques.
Dans cette étude, Alboukadel Kassambara a été le premier auteur, réalisant l’analyse transcriptomique et l’interprétation des données. Il a identifié les gènes exprimés par les épis, développé le spike band score, et validé sa valeur pronostique. Il a également contribué à la rédaction du manuscrit, établissant un nouveau modèle de stratification basé sur l’expression chromosomique dans le myélome multiple.
Citation
Publication: In Hematologica
Date : 1er avril, 2012
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.