RU2666911C2 - Способ для прогнозирования метастазирования рака яичников на основе группы генов микроРНК - Google Patents
Способ для прогнозирования метастазирования рака яичников на основе группы генов микроРНК Download PDFInfo
- Publication number
- RU2666911C2 RU2666911C2 RU2016146084A RU2016146084A RU2666911C2 RU 2666911 C2 RU2666911 C2 RU 2666911C2 RU 2016146084 A RU2016146084 A RU 2016146084A RU 2016146084 A RU2016146084 A RU 2016146084A RU 2666911 C2 RU2666911 C2 RU 2666911C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- mir
- ovarian cancer
- metastasis
- methylation
- genes
- Prior art date
Links
- 206010033128 Ovarian cancer Diseases 0.000 title claims abstract description 47
- 206010061535 Ovarian neoplasm Diseases 0.000 title claims abstract description 47
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 title claims abstract description 30
- 206010027476 Metastases Diseases 0.000 title claims abstract description 25
- 230000009401 metastasis Effects 0.000 title claims abstract description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 10
- 108091070501 miRNA Proteins 0.000 title description 9
- 230000011987 methylation Effects 0.000 claims abstract description 30
- 238000007069 methylation reaction Methods 0.000 claims abstract description 30
- 239000002679 microRNA Substances 0.000 claims abstract description 16
- 108091063348 miR-193 stem-loop Proteins 0.000 claims abstract description 15
- 108091036762 miR-193a stem-loop Proteins 0.000 claims abstract description 15
- 108091028141 MiR-203 Proteins 0.000 claims abstract description 10
- 108091028076 Mir-127 Proteins 0.000 claims abstract description 10
- 108091027966 Mir-137 Proteins 0.000 claims abstract description 10
- 108091025483 miR-1258 stem-loop Proteins 0.000 claims abstract description 10
- 108700011259 MicroRNAs Proteins 0.000 claims abstract description 9
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 abstract description 16
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 22
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 22
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 13
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 10
- 108020004414 DNA Proteins 0.000 description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 8
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 8
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 7
- 108091064138 miR-129-2 stem-loop Proteins 0.000 description 6
- 108091007774 MIR107 Proteins 0.000 description 5
- 108091075041 miR-124a-3 stem-loop Proteins 0.000 description 5
- 230000002611 ovarian Effects 0.000 description 4
- 108700028369 Alleles Proteins 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 3
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 3
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 3
- 108091029523 CpG island Proteins 0.000 description 2
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 2
- 210000001165 lymph node Anatomy 0.000 description 2
- 230000001394 metastastic effect Effects 0.000 description 2
- 206010061289 metastatic neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 125000002496 methyl group Chemical group [H]C([H])([H])* 0.000 description 2
- 210000001672 ovary Anatomy 0.000 description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 2
- QKNYBSVHEMOAJP-UHFFFAOYSA-N 2-amino-2-(hydroxymethyl)propane-1,3-diol;hydron;chloride Chemical compound Cl.OCC(N)(CO)CO QKNYBSVHEMOAJP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 102100034163 Alpha-actinin-1 Human genes 0.000 description 1
- 208000000058 Anaplasia Diseases 0.000 description 1
- LSNNMFCWUKXFEE-UHFFFAOYSA-M Bisulfite Chemical compound OS([O-])=O LSNNMFCWUKXFEE-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 108010079362 Core Binding Factor Alpha 3 Subunit Proteins 0.000 description 1
- 102000012666 Core Binding Factor Alpha 3 Subunit Human genes 0.000 description 1
- 102000007122 Fanconi Anemia Complementation Group G protein Human genes 0.000 description 1
- 108010033305 Fanconi Anemia Complementation Group G protein Proteins 0.000 description 1
- 108700039691 Genetic Promoter Regions Proteins 0.000 description 1
- 101000799406 Homo sapiens Alpha-actinin-1 Proteins 0.000 description 1
- 101000582929 Homo sapiens Plasmolipin Proteins 0.000 description 1
- 101000610604 Homo sapiens Tumor necrosis factor receptor superfamily member 10B Proteins 0.000 description 1
- 108091026807 MiR-214 Proteins 0.000 description 1
- 102100030265 Plasmolipin Human genes 0.000 description 1
- 229920001213 Polysorbate 20 Polymers 0.000 description 1
- 108010006785 Taq Polymerase Proteins 0.000 description 1
- 102000044209 Tumor Suppressor Genes Human genes 0.000 description 1
- 108700025716 Tumor Suppressor Genes Proteins 0.000 description 1
- 102100040112 Tumor necrosis factor receptor superfamily member 10B Human genes 0.000 description 1
- 230000001594 aberrant effect Effects 0.000 description 1
- 239000011543 agarose gel Substances 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 238000000137 annealing Methods 0.000 description 1
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000001962 electrophoresis Methods 0.000 description 1
- 230000001973 epigenetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000000499 gel Substances 0.000 description 1
- 230000006607 hypermethylation Effects 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 231100000518 lethal Toxicity 0.000 description 1
- 230000001665 lethal effect Effects 0.000 description 1
- 108091050539 miR-107 stem-loop Proteins 0.000 description 1
- 108091048120 miR-124-3 stem-loop Proteins 0.000 description 1
- 230000036457 multidrug resistance Effects 0.000 description 1
- 230000000683 nonmetastatic effect Effects 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 238000002205 phenol-chloroform extraction Methods 0.000 description 1
- 229920002401 polyacrylamide Polymers 0.000 description 1
- 235000010486 polyoxyethylene sorbitan monolaurate Nutrition 0.000 description 1
- 239000000256 polyoxyethylene sorbitan monolaurate Substances 0.000 description 1
- 239000013641 positive control Substances 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 239000011541 reaction mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6806—Preparing nucleic acids for analysis, e.g. for polymerase chain reaction [PCR] assay
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Zoology (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области биотехнологии, в частности молекулярной биологии и онкологии. Описан способ для прогнозирования метастазирования рака яичников на основе группы генов микроРНК путем выявления метилирования по крайней мере трех маркеров из пяти, способ отличается тем, что маркерами системы являются гены: miR-137, miR-193a, miR-1258, miR-203 и miR-127. Заявляемый способ позволяет выявить рак яичников и прогнозировать его метастазирование с высокой клинической чувствительностью и специфичностью. 2 ил., 3 табл., 3 пр.
Description
Системы маркеров на основе группы генов микроРНК для диагностики рака яичников и прогнозирования метастазирования
Настоящее изобретение относится к области биомедицины, в частности молекулярной и клинической онкологии и молекулярной биологии, и касается системы маркеров для диагностики рака яичников путем оценки статуса метилирования генов микроРНК (miR-124a-3, miR-129-2, miR-193a и miR-107, система №1), а также системы маркеров для прогнозирования метастазирования (miR-137, miR-193a, miR-1258, miR-203 и miR-127, система №2).
Выявление метилирования по крайней мере одного гена из заявленной системы маркеров №1 в предположительно пораженной раком ткани человека, по сравнению со здоровой тканью яичников служит диагностическим признаком рака яичников. Для прогноза метастазирования требуется выявление метилирования, по крайней мере, 3-х генов из заявленной системы маркеров №2 в пораженной раком ткани человека. Заявленная система маркеров на основе генов микроРНК, система №1, позволяет с высокой чувствительность и специфичностью диагностировать рак яичников. Заявленная система маркеров №2 позволяет с высокой чувствительность и специфичностью прогнозировать наличие метастазов в лимфатических узлах и/или других тканях пациентки.
Рак яичников - наиболее летальный среди онкогинекологических злокачественных опухолей женщин [1, 2]. Более 70% случаев рака яичников выявляют на поздних стадиях, и уровень 5-летней выживаемости в среднем составляет 30%. При выявлении опухолей яичников на I-II клинических стадиях уровень 5-летней выживаемости достигает 70-90% [1, 2]. Однако на ранних стадиях этот вид рака выявляются только в 20% случаев. Главная причина этих проблем - отсутствие методов ранней диагностики. Кроме того, рак яичников отличает высокий метастатический и инвазивный потенциал, причем метастазирование повышает множественную лекарственную устойчивость и резко снижает выживаемость пациенток. Эпигенетические маркеры, включая метилирование онко-супрессорных генов и профили экспрессии и метилирования микроРНК перспективны в диагностике и прогнозе течения рака, в частности рака яичников [3, 4]. Изменение уровня экспрессии некоторых генов, кодирующих белки или микроРНК, и метилирование CpG-островков промоторной области таких генов могут служить признаком наличия злокачественной опухоли или предсказания о возникновении рака, а также о возможном метастазировании, которое резко усугубляет заболевание.
Отбор генов микроРНК, связанных с развитием опухолей и ассоциированных с CpG-островками, проводили с привлечением алгоритмов, содержащихся в базе данных miRWalk 2.0 (http://zmf.umm.uni-heidelberg.de/apps/zmf/mirwalk2/index.html), и CpGcluster (http://bioinfo2.ugr.es/CpGcluster/).
Оценка статуса метилирования генов: miR-124a-3, miR-129-2, miR-193a и miR-107 в 54 образцах рака яичников и в 18 образцах яичников от пост-мортальных женщин без онкопатологии в анамнезе позволила на их основе составить систему маркеров (система №1) для диагностики этого заболевания. Оценка статуса метилирования генов: miR-137, miR-193a, miR-1258, miR-203 и miR-127, в группе из 17 образцов метастазирующего и 37 образцов неметастазирующего рака яичников позволила составить систему маркеров (система №2) для прогнозирования метастазирования. Сведений о выявлении метилирования 7 генов, вошедших в системы №1 и №2, а именно, miR-124a-3, miR-193a, miR-107, miR-137, miR-1258, miR-203 и miR-127, - при раке яичников в источниках информации не обнаружено. Гиперметилирование miR-129-2 при раке молочной железы и яичников изучено ранее на меньшей выборке образцов и приведено в нашей статье [5].
Ранее в патенте США (U.S. Pat. No. 7,507,536 (2009)) был предложен набор генов (TM4SF11, TNFRSF10B, RUNX3, ACTN1, FANCG) для диагностики и прогноза рака яичников [6]. Выявление метилирования хотя бы в одном маркере этой группы генов рассматривается как идентификация раковой клетки или выявление предрасположенности к возникновению рака яичников. Значения клинической чувствительности и специфичности для данной системы не приведены.
В качестве ближайшего аналога рассмотрим патент США (U.S. Pat. No. 9,410,956 (2016)) [7]. В этом патенте описаны маркеры для идентификации рака яичников и предсказания клинической картины заболевания, основанные на анализе изменений экспрессии группы генов микроРНК. Аберрантная экспрессия 4 микроРНК (miR-214, -199а*, -200а и -100) была детектирована прибл. в половине или более случаев рака яичников, преимущественно на поздних стадиях и при высокой степени анаплазии. Значения клинической чувствительности и специфичности для данной системы не приведены.
Задача заявляемой группы изобретений - расширить арсенал маркеров на основе генов микроРНК для диагностики рака яичников и предсказания наличия метастазирования.
Задача решена путем:
- разработки системы маркеров №1 на основе группы 4 генов микроРНК: miR-124-3, miR-129-2, miR-193a и miR-107 - для диагностики рака яичников, путем выявления метилирования, по крайней мере, у одного гена из этой группы.
- разработки системы маркеров №2 на основе группы из 5 генов микроРНК: miR-137, miR-193а, miR-1258, miR-203 и miR-127 - для прогнозирования метастазирования рака яичников, путем выявления метилирования у каких-либо трех генов из этой группы.
Диагностику рака яичников и прогноз метастазирования осуществляют по методу:
Берут образцы ткани яичников у лиц, обследуемых для выявления онкологического заболевания или с установленным диагнозом. Выделение и очистку ДНК из образцов ткани яичников проводят методом фенол-хлороформенной экстракции. Качество и точную концентрацию ДНК определяют спектрофотометрически по соотношению оптической плотности при длинах волн 260 и 280 нм. Далее проводят бисульфитную конверсию ДНК с последующей метилспецифичной ПЦР (МС-ПЦР) [5]. Для анализа метилирования каждой микроРНК методом МС-ПЦР используют две пары праймеров, специфичных как к метилированному, так и к неметилированному аллелю (Таблица 1). Продукты МС-ПЦР, представляющие собой фрагменты ДНК, разделяют электрофорезом в 2% агарозном геле, либо в 10% полиакриламидном геле (при длине продукта ПЦР менее 160 н.п.). Далее анализируют на наличие или отсутствие продуктов МС-ПЦР для праймеров, специфичных к метилированному и неметилированному аллелю. В качестве контролей для неметилированных аллелей используют коммерческий препарат ДНК #G1471 (Promega, США). В качестве позитивного контроля 100%-ого метилирования используют коммерческий препарат ДНК #SD1131 (Thermo Scientific, США) Соответствие фрагментов МС-ПЦР исследуемым генам проверяют прямым секвенированием обеих цепей продуктов МС-ПЦР. Диагностику рака яичников осуществляют по наличию метилирования по крайней мере у одного маркера системы №1. Прогноз метастазирования рака яичников осуществляют по наличию метилирования по крайней мере у трех маркеров системы №2.
Пример 1. Анализ метилирования генов микроРНК, используемых в заявляемой системе №1 для диагностики рака яичников и в заявляемой системе №2 для прогноза рака яичников, в образцах опухолей и онкологически здоровых тканях яичников.
Для диагностики отобраны 4 гена (система №1), для прогноза метастазирования - 5 генов (система №2), в сумме отобраны 8 маркеров. Для 8 исследуемых генов микроРНК метил-специфичную ПЦР (МС-ПЦР) проводили в 20 мкл реакционной смеси, содержащей 67 мМ Трис-HCl, рН 8.8, 16,7 мМ (NH4)2SO4, 0.01% Tween-20; 1,5 мМ MgCl2, 0.25 мМ каждого dNTP; 10-20 нг ДНК; 25 пмолей каждого праймера; 0,5 ед. Hot Start Taq ДНК полимеразы («СибЭнзим», Новосибирск). Амплификацию проводили по программе: 95°С, 5 мин; 35 циклов {95°С, 10 с; Тотж (см. Табл. 1), 20 с; 72°С, 30 с}; 72°С, 3 мин. ПЦР проводили на амплификаторе DNA Engine Dyad Cycler фирмы Bio-Rad (США). Праймеры, температура отжига и размер продуктов МС-ПЦР приведены в Таблице 1.
Для 54 пациентов с морфологически установленным диагнозом - эпителиальные опухоли яичников и 18 доноров, онкологически здоровых в анамнезе, проведен анализ метилирования заявляемой системы маркеров №1. Данные по клинико-гистологической характеристики образцов рака яичников и по метилированию маркеров: miR-124a-3, miR-129-2, miR-193a и miR-107 (система №1) и miR-137, miR-193a, miR-1258, miR-203 и miR-127 (система №2) приведены в качестве примера для 14 образцов опухолей (Таблица 2). Данные по метилированию 4 маркеров заявляемой системы 1 для диагностики рака яичников приведены для 18 доноров в Таблице 3. Сопоставление данных по метилированию маркеров системы №1 в образцах опухолей и доноров позволило показать применимость этой системы для диагностики рака яичников с высокой чувствительностью и специфичностью (см. пример 2).
Пример 2. Оценка чувствительности и специфичности заявляемой системы маркеров №1 (miR-124a-3, miR-129-2, miR-193a и miR-107) для диагностики рака яичников.
Важным свойством заявляемой системы маркеров №1 является высокая клиническая чувствительность и специфичность при диагностике рака яичников. Так как метилирование 4 маркеров системы №1 не выявлено ни в одном из 18 исследованных образцов доноров (таблица 3), можно утверждать о возможности использовать заявляемую систему маркеров №1 для диагностики рака яичников со 100%-специфичностью. Наличие метилирования по крайней мере у одного маркера системы №1 выявлено у 47 из 54 пациенток с раком яичников (87%» случаев). В соответствии с этими данными клиническая чувствительность и специфичность заявляемой системы маркеров №1 (для диагностики рака яичников), рассчитанная методом ROC-анализа, составляют 87% и 100%, соответственно, AUC - 0,936. Таким образом, заявляемая система маркеров позволяет диагностировать рак яичников у пациенток истинно больных данным онкологическим заболеванием с высокой (в 87% случаев) клинической чувствительностью и строго специфично. Анализ системы №1 (для диагностики рака яичников) методом ROC-анализа показан на Фигуре 1. Согласно параметрам, оценивающим систему, достаточно выявления метилирования хотя бы одного из 4 маркеров данной системы для диагностирования злокачественных опухолей яичников у пациентки.
Пример 3. Оценка чувствительности и специфичности заявляемой системы маркеров №2 (miR-137, miR-193a, miR-1258, miR-203 и miR-127) для предсказания метастазирования рака яичников.
В соответствии с данными по клинико-гистологической характеристике 54 образца рака яичников разбили на две группы: без метастазирования - 37 образцов, с выявленным метастазированием в региональных лимфатических узлах или удаленных органах - 17 образцов. В табл. 2 в качестве примеров приведены данные по метилированию для 7 образцов без метастазирования и 7 образцов с метастазированием. Система маркеров №2 (miR-137, miR-193a, miR-1258, miR-203 и miR-127) позволяет различить уровень метилирования в этих двух группах и прогнозировать метастазирование у пациентки с высокой клинической чувствительностью 94% и специфичностью 81%, AUC - 0,892. Надежность системы определена методом ROC-анализа (Фигура 2). Согласно характеристикам данной системы, для предсказания метастазирования необходимо установление метилирования 3 из 5 маркеров (miR-137, miR-193a, miR-1258, miR-203 и miR-127) данной системы.
Заявляемые системы маркеров для диагностики рака яичников (система №1) и для прогноза метастазирования рака яичников (система №2) характеризуются тем, что
1. Система №1 позволяет диагностировать рак яичников с высокой клинической чувствительностью 87% и 100%-специфичностью; в источниках информации не обнаружено аналогичных систем с охарактеризованной чувствительностью и специфичностью.
2. Система №2 позволяет прогнозировать наличие или развитие метастазов у пациентов с раком яичников с высокой клинической чувствительностью 94% и специфичностью 81%; в источниках информации не обнаружено аналогичных систем с охарактеризованной чувствительностью и специфичностью.
Литература
1. Engelberth, S.A., Hempel, N., and Bergkvist, M. (2014) Development of nanoscale approaches for ovarian cancer therapeutics and diagnostics, Crit. Rev. Oncog., 19, 281-315.
2. Coward, J.I., Middleton, K. and Murphy, F. (2015) New perspectives on targeted therapy in ovarian cancer, Int. J. Womens Health, 7,189-203.
3. Kinose, Y., Sawada, K., Nakamura, K., and Kimura, T. (2014) The role of microRNAs in ovarian cancer, Biomed. Res. Int., 2014: 249393.
4. Dong, A., Lu, Y., Lu, B. (2016) Genomic/Epigenomic Alterations in ovarian carcinoma: translational insight into clinical practice, J. Cancer, 7, 1441-1451.
5. Pronina I.V., Loginov V.I., Burdennyy A.M., Fridman M.V., Kazubskaya T.P., Dmitriev A.A., Braga E.A. (2016) Expression and DNA methylation alterations of seven cancer-associated 3p genes and their predicted regulator miRNAs (miR-129-2, miR-9-1) in breast and ovarian cancers. Gene. 576(1 Pt 3): 483-491.
6. U.S. Pat. No. 7,507,536 (2009) Van Criekinge et al. Methylation markers for diagnosis and treatment of ovarian cancer.
7. U.S. Pat. No. 9,410,956 (2016) Cheng; Jin Q. Micro-RNA profiling in ovarian cancer.
Claims (1)
1. Способ для прогнозирования метастазирования рака яичников на основе группы генов микроРНК путем выявления метилирования по крайней мере трех маркеров из пяти, отличающийся тем, что маркерами системы являются гены: miR-137, miR-193a, miR-1258, miR-203 и miR-127.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016146084A RU2666911C2 (ru) | 2016-11-24 | 2016-11-24 | Способ для прогнозирования метастазирования рака яичников на основе группы генов микроРНК |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016146084A RU2666911C2 (ru) | 2016-11-24 | 2016-11-24 | Способ для прогнозирования метастазирования рака яичников на основе группы генов микроРНК |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018138755A Division RU2703399C1 (ru) | 2018-11-02 | 2018-11-02 | Способ для диагностики рака яичников на основе группы генов микроРНК |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2016146084A RU2016146084A (ru) | 2018-05-24 |
| RU2016146084A3 RU2016146084A3 (ru) | 2018-06-22 |
| RU2666911C2 true RU2666911C2 (ru) | 2018-09-13 |
Family
ID=62202192
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2016146084A RU2666911C2 (ru) | 2016-11-24 | 2016-11-24 | Способ для прогнозирования метастазирования рака яичников на основе группы генов микроРНК |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2666911C2 (ru) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011027019A3 (es) * | 2009-09-04 | 2011-04-28 | Fundacion Para La Investigacion Biomedica Del Hospital Universitario Ramon Y Cajal | Metodo para el diagnostico y/o pronostico de daño renal agudo |
| WO2011095623A2 (en) * | 2010-02-05 | 2011-08-11 | Febit Holding Gmbh | miRNA IN THE DIAGNOSIS OF OVARIAN CANCER |
| WO2011127219A1 (en) * | 2010-04-06 | 2011-10-13 | Caris Life Sciences Luxembourg Holdings | Circulating biomarkers for disease |
-
2016
- 2016-11-24 RU RU2016146084A patent/RU2666911C2/ru active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011027019A3 (es) * | 2009-09-04 | 2011-04-28 | Fundacion Para La Investigacion Biomedica Del Hospital Universitario Ramon Y Cajal | Metodo para el diagnostico y/o pronostico de daño renal agudo |
| WO2011095623A2 (en) * | 2010-02-05 | 2011-08-11 | Febit Holding Gmbh | miRNA IN THE DIAGNOSIS OF OVARIAN CANCER |
| WO2011127219A1 (en) * | 2010-04-06 | 2011-10-13 | Caris Life Sciences Luxembourg Holdings | Circulating biomarkers for disease |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Иващенко А.Т., Берилло О.А., Участие микро-РНК в онкогенезе, Вестник казахского национального медицинского университета, 2010г., с. 277. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2016146084A (ru) | 2018-05-24 |
| RU2016146084A3 (ru) | 2018-06-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Jardin et al. | Diffuse large B-cell lymphomas with CDKN2A deletion have a distinct gene expression signature and a poor prognosis under R-CHOP treatment: a GELA study | |
| CN108866192B (zh) | 基于甲基化修饰的肿瘤标记物stamp-ep1 | |
| CN113728115A (zh) | 侦测癌症、癌症来源组织及/或癌症细胞类型 | |
| JP2010535473A5 (ru) | ||
| CN104903468A (zh) | 用于帕金森氏病的新诊断MiRNA标志物 | |
| CN102666876B (zh) | 用于辅助诊断和/或监测乳腺癌进展的方法和组合物 | |
| Li et al. | Differential microRNA expression in signet-ring cell carcinoma compared with tubular adenocarcinoma of human gastric cancer | |
| JP2014519319A5 (ru) | ||
| CA2704062A1 (en) | Process for predicting the prognosis of squamous cell lung cancer | |
| JP2020527958A (ja) | 無細胞ウイルス核酸を用いる癌スクリーニングの強化 | |
| KR20210018189A (ko) | 암의 비침습적 검출 및 이의 용도를 위한 dna 메틸화 마커 | |
| CN104032001B (zh) | 用于胆囊癌预后评估的erbb信号通路突变靶向测序方法 | |
| CA3182993A1 (en) | Detection and classification of human papillomavirus associated cancers | |
| CN106676191A (zh) | 一种用于结肠腺癌的分子标志物 | |
| RU2703399C1 (ru) | Способ для диагностики рака яичников на основе группы генов микроРНК | |
| RU2666911C2 (ru) | Способ для прогнозирования метастазирования рака яичников на основе группы генов микроРНК | |
| US10815528B2 (en) | MiRNAs as non-invasive biomarkers for inflammatory bowel disease | |
| RU2683251C1 (ru) | Способ диагностики светлоклеточного почечно-клеточного рака и способ прогнозирования метастазирования на основе группы генов микроРНК | |
| JP5009289B2 (ja) | Ｍａｌｔリンパ腫の検査方法及びキット | |
| RU2507268C1 (ru) | Система маркеров на основе группы генов микрорнк для диагностики немелкоклеточного рака легкого, включая плоскоклеточный рак и аденокарциному | |
| RU2779550C1 (ru) | Способ для диагностирования рака яичников на основе набора генов длинных некодирующих РНК | |
| EP4234720A1 (en) | Epigenetic biomarkers for the diagnosis of thyroid cancer | |
| RU2723090C1 (ru) | Способ диагностики предрасположенности к почечно-клеточному раку на основе ПЦР-ПДРФ | |
| CN106434893A (zh) | 一种预测胃癌复发和铂类药物反应的lncRNA模型及其构建方法 | |
| Yigitoglu et al. | Bioinformatics in breast cancer research |