declaración del problema: Los tumores humanos son heterogéneos y provocan diferentes respuestas a diferente..60117"/> declaración del problema: Los tumores humanos son heterogéneos y provocan diferentes respuestas a diferentes tratamientos. Los modelos animales actuales utilizados en la investigación del cáncer son xenoinjertos que no imitarían los tumores humanos. Una modalidad de imagen no invasiva para evaluar la muerte celular en órganos diana y no diana simultáneamente puede ayudar a superar la heterogeneidad y puede identificar un biomarcador que puede usarse para predecir la eficacia y la toxicidad de los tratamientos. El índice de apoptosis (AI) es la medida de la muerte celular en el tumor, cuya modulación refleja cómo responde a la terapia. Por ejemplo, nosotros y otros hemos demostrado que al disminuir la IA espontánea, disminuye la respuesta y viceversa de los tratamientos, independientemente de la naturaleza de los tratamientos. Hemos desarrollado una tecnología novedosa “Activación a priori de las vías de apoptosis del tumor” (AAAPT) que aumenta la IA de los tumores espontáneos por encima de un nivel de umbral para evocar una mejor respuesta de la terapia. Metodología & Orientación teórica: Las células cancerosas tienen la capacidad de mejorar las vías de supervivencia (por ejemplo, NF-kB y PARP) y regular a la baja las vías de muerte celular (por ejemplo, CD95, ASK1) para su supervivencia. Por lo tanto, hemos diseñado una nueva tecnología para apuntar a estas vías para sensibilizar a las células tumorales resistentes mediante la tecnología de activación dirigida. Hemos utilizado técnicas de imágenes por ultrasonido y SPECT con orientación clínica para evaluar la IA como biomarcador predictivo de la eficacia y la toxicidad de la quimioterapia, respectivamente. Resultados: Las imágenes SPECT del carcinoma de pulmón de Lewis (LLC) mostraron una muerte celular mejorada (IA más alta) después del tratamiento con ciclofosfamida, mientras que las imágenes de EE. UU. revirtieron la cardiotoxicidad de la doxorrubicina mediante el uso de AAAPT como neoadyuvante de la doxorrubicina. Conclusión & Importancia: Se puede utilizar la evaluación no invasiva de AI (medida de muerte celular) mediante SPECT combinada con imágenes de EE. UU. para estratificar el riesgo de los pacientes en términos de quién responde a qué terapia antes en comparación con los plazos de regresión del tumor.">
Revista de Nanomedicina y Descubrimiento Bioterapéutico

Revista de Nanomedicina y Descubrimiento Bioterapéutico
Acceso abierto

ISSN: 2155-983X

abstracto

Estratificación de riesgo no invasiva de los pacientes utilizando el índice predictivo de apoptosis de biomarcadores de tumores

Raghu Pandurangi

S< span lang="EN-US" style="font-size:10.0pt">declaración del problema: Los tumores humanos son heterogéneos y provocan diferentes respuestas a diferentes tratamientos. Los modelos animales actuales utilizados en la investigación del cáncer son xenoinjertos que no imitarían los tumores humanos. Una modalidad de imagen no invasiva para evaluar la muerte celular en órganos diana y no diana simultáneamente puede ayudar a superar la heterogeneidad y puede identificar un biomarcador que puede usarse para predecir la eficacia y la toxicidad de los tratamientos. El índice de apoptosis (AI) es la medida de la muerte celular en el tumor, cuya modulación refleja cómo responde a la terapia. Por ejemplo, nosotros y otros hemos demostrado que al disminuir la IA espontánea, disminuye la respuesta y viceversa de los tratamientos, independientemente de la naturaleza de los tratamientos. Hemos desarrollado una tecnología novedosa “Activación a priori de las vías de apoptosis del tumor” (AAAPT) que aumenta la IA de los tumores espontáneos por encima de un nivel de umbral para evocar una mejor respuesta de la terapia.

Metodología & Orientación teórica: Las células cancerosas tienen la capacidad de mejorar las vías de supervivencia (por ejemplo, NF-kB y PARP) y regular a la baja las vías de muerte celular (por ejemplo, CD95, ASK1) para su supervivencia. Por lo tanto, hemos diseñado una nueva tecnología para apuntar a estas vías para sensibilizar a las células tumorales resistentes mediante la tecnología de activación dirigida. Hemos utilizado técnicas de imágenes por ultrasonido y SPECT con orientación clínica para evaluar la IA como biomarcador predictivo de la eficacia y la toxicidad de la quimioterapia, respectivamente.

Resultados: Las imágenes SPECT del carcinoma de pulmón de Lewis (LLC) mostraron una muerte celular mejorada (IA más alta) después del tratamiento con ciclofosfamida, mientras que las imágenes de EE. UU. revirtieron la cardiotoxicidad de la doxorrubicina mediante el uso de AAAPT como neoadyuvante de la doxorrubicina.

Conclusión & Importancia: Se puede utilizar la evaluación no invasiva de AI (medida de muerte celular) mediante SPECT combinada con imágenes de EE. UU. para estratificar el riesgo de los pacientes en términos de quién responde a qué terapia antes en comparación con los plazos de regresión del tumor.

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