Je leest:

Verloop borstkanker beter te voorspellen

Verloop borstkanker beter te voorspellen

Auteur: | 2 februari 2009

Wetenschappers van het onderzoeksinstituut van het Mount Sinai Hospital in Toronto (Canada) hebben de DyNeMo ontwikkeld. Met dit apparaatje kunnen artsen de prognose en beste behandeling voor borstkanker veel beter inschatten. Binnen vijf jaar moet de DyNeMo beschikbaar zijn in ziekenhuizen.

Binnen vijf jaar is hij op de markt: de DyNeMo. Met dit apparaatje kunnen artsen de prognose en beste behandeling voor borstkanker beter inschatten dan met de huidige methoden. De DyNeMo werd ontwikkeld door wetenschappers van het onderzoeksinstituut van het Mount Sinai Hospital in Toronto (Canada). Zij beschreven de nieuwe technologie afgelopen weekend in Nature Biotechnology.

Eiwitnetwerken

DyNeMo analyseert het netwerk van bepaalde eiwitten die belangrijk zijn in borstkankercellen. Het gaat vooral om het eiwit BRCA1. Uit vooronderzoek bij 350 patiënten bleek dat de productie van BRCA1 anders is bij mensen die borstkanker overleven, dan bij mensen die aan de ziekte stierven. In de eerste groep is expressie van het BRCA1-gen gekoppeld aan dat van MRE11 en BRCA2. BRCA1, MRE11 en BRCA2 vormen samen één werkend complex. Bij mensen die aan borstkanker overleden, is dit complex verstoord.

De eiwitnetwerken van mensen met een goede prognose (links) en een slechte prognose (rechts). De groep met een goede prognose heeft een werkend BRCA1-complex (te zien aan de groene verbindingen tussen BRCA1, MRE11 en BRCA2). Bij mensen met een slechte prognose is dit complex uit elkaar gevallen (te zien aan de rode verbindingen tussen BRCA1, MRE11 en BRCA2). Afbeelding: Taylor et al. Klik op de afbeelding voor een grotere versie

Prognose

Om de voorspellende waarde van de DyNeMo te testen, werd deze uitgeprobeerd op een groep borstkankerpatiënten. Op basis van de vorm van het BRCA1 netwerk werden mensen ingedeeld in twee groepen: goede prognose (werkend BRCA1-complex) of slechte prognose (niet-werkend BRCA1-complex). Na vijf jaar was 85 procent van de patiënten uit de eerste groep nog in leven, in de andere groep was dit slechts 48 procent. Helaas werden mensen, alleen op basis van de werking van het BRCA1-complex, in 29 procent van de gevallen in de verkeerde groep ingedeeld.

Foutmarge

Om deze foutmarge te verbeteren, moest meer kennis over de patiënt aan de DyNeMo resultaten worden toegevoegd. De onderzoekers keken onder andere naar de leeftijd van de patiënt en de grootte en het stadium van de tumor. Met deze toevoegingen gaat de voorspelling beter. 80 procent van de mensen uit de goede diagnose groep waren tien jaar na de diagnose borstkanker nog in leven. Bij de groep met een slechte prognose was dit aantal minder dan 35 procent. Het analyseren van eiwitnetwerken vormt (in combinatie met aanvullende gegevens) dus een goede voorspeller voor het verloop van borstkanker.

De DyNeMo maakt op basis van eiwitnetwerken in borstkankercellen een goede voorspelling over het verloop van de ziekte.

Het Mount Sinai Hospital werkt op dit moment samen met partners in de biotechnologische industrie. Zij zijn druk bezig de DyNeMo verder te ontwikkelen, zodat deze ook het verloop van andere vormen van kanker kan voorspellen. Misschien is het zelfs mogelijk om met het apparaat te bepalen hoe een kankerpatiënt op bepaalde medicijnen zal reageren. In de komende vijf jaar moet de DyNeMo beschikbaar komen voor ziekenhuizen.

Bronnen

Dynamic modularity in protein interaction networks predicts breast cancer outcome (Ian Taylor et al.), Nature Biotechnology, 1 februari 2009

Dit artikel is een publicatie van NEMO Kennislink.
© NEMO Kennislink, sommige rechten voorbehouden
Dit artikel publiceerde NEMO Kennislink op 02 februari 2009

Discussieer mee

0

Vragen, opmerkingen of bijdragen over dit artikel of het onderwerp? Neem deel aan de discussie.

NEMO Kennislink nieuwsbrief
Ontvang elke week onze nieuwsbrief met het laatste nieuws uit de wetenschap.