tämän vuoden huhtikuussa, olemme todistamassa yksi monumentaalinen saavutukset biologiassa: täydellinen sekvensointi ihmisen genomin. Dekoodaus ja tietokanta laskeuman miljardeja perustaa sekvenssi on lähtökohta postsequence toiminnallinen genomiikka. Jaksollisen järjestelmän löytymisellä oli merkittävä vaikutus kemiaan., Samoin ihmisen perimän täydellisellä selvittämisellä on vaikuttavia vaikutuksia ihmisten terveyteen ja elämänlaatuun. Tällä hetkellä ymmärrämme vain rajoitetun määrän ihmisen geenejä. Kaikkien ihmisen geenien toiminnan tutkiminen on teknologinen haaste. Haasteeseen vastaamiseksi on kehitetty uusia suuritehoisia työkaluja. Se microarray-analyysi on tehokas molekyyli-teknologiaa, joka mahdollistaa samanaikaisen tutkimuksen ilmaisun tuhansia geenejä tai niiden RNA-tuotteita, antaa tarkan kuvan geenien ilmentyminen solussa tai näyte, jolloin tutkimus tehtiin.,
esimerkiksi, ilmaus kaikki geenit huumeiden vastustuskyky ja aineenvaihdunta tai kaikki tunnettuja onkogeenejä solussa voidaan havaita ja mitata samassa ajassa (Ruskea ja Botstein, 1999; Collins, 1999; Lander, 1999). Että mikrosiru voidaan määritellä järjestetty kokoelma microspots (luotaimet), jokainen spot, joka sisältää yhden lajin nukleiinihappojen ja edustavat geenit kiinnostavat. Tämä tekniikka perustuu hybridisaation merkitty vapaa tavoitteet on johdettu biologinen näyte ja joukko monet DNA-koettimia, jotka ovat liikkumattomaksi matriisi (Etelä-et al.,, 1999). Kohteet ovat valmistettu käänteinen transkriptio ja samanaikainen merkintöjä RNA otteita biologinen näyte hybridisoitu DNA-fragmentti antureista. Jokaisella luotaimella tuotettu hybridisaatiosignaali on näytteen vastaavan geenin mRNA-ekspressiotaso tutkimuksen tekohetkellä. Signaalit havaitaan, arvioidaan, integroitu ja normalisoitu omistettu ohjelmisto ja heijastavat ’geenin ilmentyminen profiili” tai ” molekyyli muotokuva kunkin biologinen näyte.,
useita tuhansia tai kymmeniätuhansia erillisiä täpliä voidaan painaa pii-tai lasiliukuun tai nailoniseen Solid-state-alustaan. Mikrojärjestelmistä on pääasiassa kaksi varianttia: cDNA-ja oligonukleotidimikroarakenteet (Schena et al., 1995, 1996; Lockhart ym., 1996). Vaikka kumpaakin mikrosirutyyppiä käytetään geenien ilmentymäkuvioiden analysointiin, nämä muunnokset ovat oleellisesti erilaisia (Lipshutz et al., 1999). CDNA-mikrorakenteissa suhteellisen pitkät DNA-molekyylit immobilisoituvat kiinteälle pinnalle. Tämäntyyppistä Mikrosirua käytetään enimmäkseen laajamittaisissa seulonta-ja ilmaisututkimuksissa., Se oligonukleotidi microarray on valmistettu paikan päällä valo-ohjaus kemiallinen synteesi tai tavanomaisilla synteesi seuraa liikkumattomuudesta lasi matriisi. Tämä mikrosiru käytetään havaitsemiseen mutaatioiden geenin kartoitus ja ilme tutkimukset ja mahdollistaa ero havaitseminen geeniperheen jäseniä tai vaihtoehtoisia selostukset, jotka eivät ole erotettavissa cDNA microarray.
kemia mikrosiru itsessään ei ole uusi, koska hybridisaatio tekniikka on vakiintunut vuosikymmeniä., Tuhansien geenien samanaikainen tutkimus kuitenkin muuttaa mikrosirutekniikan tehokkaaksi koko järjestelmän analyyttiseksi työkaluksi. Lähes 10 vuotta on kulunut siitä, kun ensimmäinen microarray luotiin, ja kuitenkin tämä tekniikka on edelleen parantaa ja edistää. Mikropiirisovellusten määrä on alkuperäisen käyttöönoton jälkeen kasvanut (Kuva 1). Alkaen niiden käyttö geenien seulonta ja kohteen tunnistaminen, tämä tekniikka on löytää uusia sovelluksia, kuten kehitysbiologia, sairaus luokitus, reitti tutkimukset, lääkekehityksen ja toksikologia., Teknologian mukana tuotannon ja käytön microarray ei kuulu tämän tarkastelun, mutta on ollut laajasti läpi muualla (Schena et al., 1995; Niemeyer ja Blohm, 1999; Bowtell, 1999; Brown ja Botstein, 1999; Celis et al., 2000; Cheung ym., 1999; Duggan et al., 1999; Graves, 1999; Khan et al., 1999; Hegde ym., 2000; Meldrum, 2000). Kuvaamme täällä jotkut viimeaikainen kehitys ja tulokset microarray-tekniikalla cancer research, keskustella mahdollisista ongelmista, kuvata kliinisiä sovelluksia ja kommentoida tulevaisuudessa tämän teknologian.,
– viittausten Määrä löytyy MEDLINE lisäämällä ’microarray’ (harmaa palkki) tai ’microarray+syöpä’ (valkoinen palkki) ja PubMed-haku. Artikkelit oli julkaistu vuosina 1995 ja 2002.
tärkeää mitata globaalia geenien ilmentyminen ihmisen syöpiä
Kuvaavat väestön puhtaaksi geenit on johtanut siihen, että luodaan uusi termi, transcriptome (Su ym., 2002)., Tämä käsite määrittelee kokonaisen joukon translitteroituja geenejä ilmaistuna tietyn lajin sanansaattajana RNAs. Transcriptome edustaa siis RNA-sanansaattajien universumia, joka saattaa koodata proteiineja. Vain noin 5% geeneistä toimii tietyssä solussa tiettynä ajankohtana. Suurin osa geeneistä on tukahdutettu, ja tämä kontrolli voi tapahtua joko transkriptionaalisella tai translationaalisella tasolla. Koska asetuksen proteiinin ilmentymisen tasolla transkriptio on tehokkaampaa, useimmat valvonta tapahtuu tällä tasolla., Solun geeniekspressioprofiili määrittää sen toiminnan, fenotyypin ja vasteen ulkoisille ärsykkeille. Siksi geeniekspressioprofiilit voivat auttaa solujen toimintojen, biokemiallisten reittien ja säätelymekanismien selvittämisessä. Lisäksi geeniekspressioprofiilit taudin solujen/kudosten verrattuna normaali valvonta, voi edistää ymmärrystä taudin patologian ja tunnistaa uusia terapeuttisia pistettä intervention, parantaa diagnoosin ja selkeyttää ennuste.,
viime vuosina on syntynyt useita geeniekspression profilointimenetelmiä, joita on sovellettu menestyksekkäästi syöpätutkimukseen. Näitä ovat differentiaali-näyttö -, sarja-analyysi geenien ilmentyminen ja microarray (Velculescu et al., 1995; Granjeaud ym., 1999; Cheng ym., 2002). Mikrorakenteet ovat tulleet tärkeiksi, koska niitä on helpompi käyttää, ne eivät vaadi laajamittaista DNA-sekvensointia ja mahdollistavat tuhansien geenien rinnakkaisen kvantifioinnin useista näytteistä., Geeniekspressioprofilointi syöpien edustaa suurin luokka tutkimusta käyttäen microarray-teknologia ja näyttää olevan hyvin kokonaisvaltaista lähestymistapaa luonnehtivat syöpä molekyylisesti. Vaikka syövän fenotyyppi määräytyy vain osittain sen transkriptomin perusteella, se antaa silti selkeän kuvan solun fysiologisesta tilasta. Valtaa tämän lähestymistavan on osoitettu tutkimuksissa suoritetaan laaja erilaisia pahanlaatuisia kasvaimia, mukaan lukien rinta -, pään ja kaulan, maksa -, keuhko -, munasarja -, haima -, eturauhas -, ja mahan (Bhattacharjee et al.,, 2001; Dhanasekaran et al., 2001; Garber ym., 2001; Tonin ym., 2001; Al Moustafa ym., 2002; Belbin ym., 2002; Chen et al., 2002; Han et al., 2002; Hedenfalk ym., 2002; Hippo ym., 2002; Luo ym., 2002a).,verrattuna sen vastaava ohjaus näyte, jotta voidaan mitata eroja ja yhtäläisyyksiä sekä fenotyypit, syöpä ositus, jossa geeniekspressioprofiilit eri näytettä samasta syövän tyyppi verrataan paljastaa eri alaryhmissä määritellä paremmin molekyylien luokittelu yhteinen histologinen syöpätyyppi, ja lopulta ajallinen arviointi kasvain, jossa geenien ilmentyminen malleja kasvain näytteitä, jotka on johdettu eri vaiheissa etenemistä verrataan valaista erot alussa ja myöhemmissä vaiheissa taudin., Vaikka monet tutkimukset mikroarray analyysi ihmisen tauti on julkaistu, esittelemme täällä joitakin niistä, joilla on kliininen kiinnostus onkologiaan.
Microarray ja eturauhasen syöpä
Useat tutkimukset käyttäen microarray luonnehtia eturauhasen syöpä geeniekspressioprofiilit on äskettäin julkaistu. Näissä tutkimuksissa on käytetty microarray-teknologia geenin discovery tool tunnistaa geneettisiä markkereita, jotka syrjiä normaali ja syöpä eturauhasen kudoksia., Yksinkertainen microarray tutkimus on tehty käyttäen huomasi kalvo taulukot analysoida normaali ja cancerous kudosten ja solujen linjat (Bull et al., 2001). Kalvo microarray havainnot ovat rajalliset suhteellinen välinpitämättömyys tätä tekniikkaa havaita selostukset ilmaisi alhaisella tasolla ja pieni määrä pisteitä, jotka voidaan sijoittaa kalvot; kuitenkin, tämä tutkimus on tuottanut ehdokas merkkiaineet eturauhasen syövän tarkemman arvioinnin., Viisi julkaistut tutkimukset ovat analysoineet geeniekspressioprofiilit useita tuhansia geenejä normaali-ja eturauhasen kudoksia ja käyttää ilman valvontaa hierarkkinen klusterointi analyysi lajitella yksilöt (Dhanasekaran et al., 2001; Luo ym., 2001, 2002b; Welsh et al., 2001a; Singh et al., 2002). Dhanasekaran ym. (2001) eivät pysty erottamaan normaalin eturauhasen hyvänlaatuisen liikakasvun (BPH), lokalisoitu eturauhasen syöpä ja etäpesäkkeisen eturauhassyövän näytteitä käyttäen 9,984 elementti-täplikäs microarray. Hierarkkisen ryhmittelyanalyysin avulla Luo et al., (2001) pystyivät erottamaan 16 eturauhasen syövän näytteitä yhdeksästä BPH näytteiden perusteella erot geeniekspressioprofiilit mitattuna 6,500 elementti-täplikäs cDNA microarray. Welsh ym. (2001a) raportoi samanlaisesta normaalien ja pahanlaatuisten eturauhaskudosnäytteiden lajittelusta käyttäen oligonukleotidimikroarakenteita. Mielenkiintoista, kaikki viisi ryhmää tunnistaa läpäisevä seriini proteaasi-hepsin kuin näyttämällä merkittävästi lisääntynyt ilmaisun pahanlaatuinen kudosten verrattuna normaali eturauhasen kudosta (Dhanasekaran et al., 2001; Luo ym., 2001, 2002b; Welsh et al.,, 2001a; Singh et al., 2002). Monet muut ehdokas merkkejä eturauhasen syöpä, kuten proto-onkogeeni PIM1 on noussut esille muissa tutkimuksissa ja ovat edelleen tutkitaan mahdollisina diagnostisia markkereita. Vähentynyt PIM1-ilme immunohistokemia eturauhasen kasvain näytteitä siirretään lisääntynyt riski toistumisen leikkauksen jälkeen (Dhanasekaran et al., 2001). Muut ryhmät käyttävät yhdistelmiä vähentävä hybridisaatio ja microarray-analyysi on tunnistettu useita potentiaalisia ehdokkaita eturauhasen syöpä immunomodulatorinen hoito, mukaan lukien prostein (Xu et al.,, 2001), STEAP (Hubert et al., 1999)ja P504s / Alfa-Metyylikyyli-CoA-Rasemaasi (Jiang et al., 2001). Hyvin tuoreessa tutkimuksessa Virolle et al. (2003) käytetään eturauhassyövän solu line, joka ilmaisee korkea perustava taso Egr1 proteiinia, transkriptio tekijä yliekspressoituu suurin osa aggressiivisia kasvaimia eturauhasen syöpäsoluja. He arvioivat Egr1 transkription asetuksen, suorittamalla oligonukleotidi, microarray-analyysi, jossa käytetään soluja, sulatettu puutteellinen Egr1 kuin vertailun näytteen tunnistamista varten Egr1 kohde geenit., Ensimmäistä kertaa eturauhasen kudoksiin, tämä tutkimus vahvisti kasvua tehostajana rooli Egr1 aiemmin havaittu muissa cellular järjestelmät, ja tunnistaa useita uusia kohde-geenien erityisesti valvoa kasvu, solusyklin etenemisen ja apoptoottisen väyliä.
Microarray ja suun syöpä
tähän mennessä vain muutama microarray tutkimuksia, jotka ovat merkityksellisiä suun syöpä on julkaistu. Chang ym. (1998) havainnollisti cDNA-mikrorakenteiden käyttöä transformaatioon liittyvien geenien luonnehtimiseen suusyövässä. Villaret ym., käytetty yhdistelmä toisiaan täydentäviä DNA-vähennys-ja microarray-analyysi arvioimaan ainutlaatuinen geenejä erityisiä okasolusyöpä pään ja kaulan (HNSCC) kuin mahdollinen kasvain markkereita ja rokote-ehdokkaista. Yhdeksän tunnettua geeniä todettiin hnscc: ssä merkittävästi yliekspressoituneiksi normaaliin kudokseen verrattuna. Lisäksi neljä uutta geeniä yliekspressoitiin kasvainten alaryhmässä (Villaret et al., 2000). Alevizos ym. (2001) analysoitiin transkriptomi suuontelon levyepiteelikarsinooma., He löysivät noin 600 ehdokas geenit (onkogeenit, kasvain vaimentimet, transkriptio tekijät, eriyttäminen markkereita, metastaattinen proteiineja ja xenobiotic entsyymit), jotka olivat eri tavoin ilmaistuna suun syöpä -, validointi-vain nämä kolme geeniä PCR: llä.
Lu et al. (2001) käytetään microarray lähestymistapa arvioida geenien ilmentymisen profiilin muutokset aloittamisen ja etenemisen okasolusyöpä ruokatorven., He tutkivat geenin ilmentymisprofiileja ruokatorven syövän aloittamisen ja etenemisen eri vaiheissa tunnistaakseen näiden vaiheiden välillä eri tavoin ilmaistut geenit. Frierson ym. (2002) käyttää oligonukleotidi, microarray-analyysi tutkimuksen ilmaus 8,920 eri ihmisten geenit 15 adenoid kystinen karsinoomat (ACCs), yksi ACC solu line ja viisi normaalia suuret sylkirauhaset., Keskuudessa geenejä, joilla on muuttunut ilmaisun ACC olivat ne koodaus transkriptio tekijät SOX4 ja AP-2-gamma -, kaseiini kinaasi 1 sekä epsilon ja frizzled-7, jotka molemmat ovat jäseniä Wnt/β-catenin-signalointireitti. Hyvin tuoreessa tutkimuksessa, Leethanakul et al. (2003) syntyy korkea-monimutkaisuus cDNA-kirjastot laser capture microdissected normaali ja syöpä levyepiteeli. Tässä tutkimuksessa kirjoittajat kartoitti käytettävissä sekvenssi tietoja käyttäen bioinformatiikka-työkalut ja tunnistaa 168 romaani geenien eri tavoin ilmaistuna normaali ja pahanlaatuisen epiteelin., Lisäksi he saivat cDNA-matriiseja käyttäen todisteita siitä, että näiden uusien geenien osajoukko saattaa olla hyvin ilmaistu HNSCC: ssä.
Microarray ja rintasyöpä
Koska kliininen heterogeenisyys rintasyöpä, microarray-teknologia voi olla ihanteellinen väline luoda tarkempi luokitus. Alustavat tutkimukset käyttäen microarray-pohjainen ilmaisu profilointi osoittanut kykynsä oikein luokitella estrogeenireseptori-negatiivinen ja estrogeenireseptori-positiivisen rintasyövän (Perou et al., 2000; West et al.,, 2001) ja erottaa BRCA1-liittyvät kasvaimet BRCA2-liittyvän ja satunnaista kasvaimet (Hedenfalk et al., 2001; van ’ t Veer et al., 2002).
van ’ t Veer et al. se on ollut yksi laajimmista ja informatiivisimmista tähän mennessä tehdyistä tutkimuksista. Kirjoittajat tutkivat 117 ensisijainen rintojen näytteiden microarray-pohjainen geeniekspressioprofilointi kehittää ennustavia profiilit ja verrata näitä, joiden tiedetään ennusteen merkkejä rintasyövän. Niistä 5 000 geenistä, joiden ekspressioprofiilit vaihtelevat, 70 tunnistettiin optimaaliseksi tarkkuudella toistuvien sairauksien ennustamisessa., Tätä luokittelua käyttäen kirjoittajat ennustivat oikein sairauden todellisen lopputuloksen 65 potilaalle 78 potilaasta. Viisi potilasta, joilla ennuste oli hyvä ja kahdeksan potilasta, joilla ennuste oli huono, määrättiin väärin. Standard-ennusteen merkkejä rintasyövän käytettiin arvioida riski syövän uusiutumiseen ja auttaa tekemään päätöksiä siitä, adjuvanttihoito. Valitettavasti nykyiset ennustemerkit eivät tunnista potilaan parasta hoitoa riittävällä tavalla., Microarray-lähestymistavan ennakoiva teho on paljon suurempi kuin nykyisin käytetyt lähestymistavat, mutta se on validoitava prospektiivisemmissa kliinisissä tutkimuksissa. Jos prognostisia arvo tämä lähestymistapa on vahvistettu, ilmaisu-profilointi luokittelija johtaisi noin neljä-kertainen pieneneminen potilailla, jotka saavat adjuvanttihoito tarpeettomasti (Caldas ja Aparicio, 2002).
Martin et al. (2001) kuvattu menetelmä tunnistaa kiertävän rintasyövän kaksivaiheinen prosessi differentiaali näyttö ja korkean herkkyyden array-pohjainen lauseke profilointi., Vaikka mahdollisuuksia tämä tekniikka on lupaava, sen herkkyys ja spesifisyys on vielä parannettava ja enemmän työtä tarvitaan määrittämään kliinistä merkitystä geenien ilmentyminen profiilin tunnistus ääreisverenkierron. Joissakin artikkeleissa on nyt osoitettu yhteys kasvaimen ilmaisuprofiilien välillä mikrosirutekniikalla ja kliinisellä tuloksella. Esimerkiksi Sorlie et al. (2001) osoitti, että ekspression profiloinnin määrittelemät kasvaimen alaluokat voivat ennustaa taudista vapaata ja kokonaiselossaoloa, ja Sotiriou et al., (2002) osoitti, että esikäsittelyekspressioprofiilit ennustivat kliinisen vasteen kemoterapialle pienessä rintasyöpäkasvainnäytteessä. Vaikka tutkimus Sorlie et al. oli hyvin provosoiva, kirjoittajat eivät vertaa prognostisia arvo ryhmät tunnistetaan hierarkkinen klusterointi, jossa tällä hetkellä käytetään prognostic factors in breast cancer., Koska huumeiden vastarintaa syöpä on merkittävä este onnistuneen kemoterapiaa, toteutettavuus saada mahdollinen molekyyli-profiili tai sormenjälki syöpälääkkeiden syöpäsolujen jonka microarray-teknologia on kriittinen ennustaa vaste kemoterapiaa. Kudoh ym. (2000) osoittivat, tämä kyky määritellä muutoksia geenien ilmentyminen profiilit rintasyöpäsolulinja kemoterapiaa. He seurata ilmaus profiilit MCF-7 rintasyövän soluja, jotka olivat joko ohimenevästi käsitelty doksorubisiinin tai valittu vastus doksorubisiini., Tämä tutkimus osoitti, että ohimenevä hoito doksorubisiini muuttaa ilmaus monipuolinen joukko geenejä ajasta riippuva tavalla.
Microarray-ja munasarjasyöpä
viime vuosina useat tutkijat ovat julkaisseet mielenkiintoisia tutkimuksia, jotka koskevat ilmaisun profilointi munasarjojen syöpiä. Martoglio ym. (2000) analysoitiin viiden normaalin munasarjojen ja neljän huonosti erilaistuneen seroosin papillaarisen munasarjojen adenokarsinooman geenien ilmentymäprofiilit., Käyttämällä pieni ”in-house” nylon kalvo cDNA microarray, he huomasivat, yleiseen kasvuun angiogeneesiä-liittyvät merkit (esim. angiopoietin-1, VEGF), apoptoottisten ja neoplastisia markkereita, immuunivasteen välittäjäaineiden ja uusia mahdollisia merkkejä munasarjojen syöpä (esim. cofilin, moesin ja neuron-rajoittavat äänenvaimennin tekijä proteiinia) syövän kudosta. Tutkimus oli mielenkiintoinen, koska he käyttivät edullisia ekspressio array räätälöity tutkimuksia on olemassa erityisiä koulutuslinjoja, kuten angiogeneesiä ja tuumorigeneesiin., Koska se on ongelmallista käyttää riittävä määrä alussa munasarjojen kasvain kudosta, tutkijat käyttivät erilaisia strategioita kiertää tarvitset kudosta määriä tyypillisesti edellytetään microarray-analyysi. Esimerkiksi Ismail et al. (2000) raportoitu tutkimus 864 DNA-elementtejä seulotaan vastaan 10 munasarjasyöpä soluja, rivejä ja viisi normaalia epiteelisolujen linjat käyttämällä lyhyen aikavälin cell culture laajentaa munasarjojen pinnalla epiteelin ennen RNA louhinta., Muut tutkijat puhdistettu epiteelin munasarjojen in vitro-menettelyjä, kuten noudattaminen lasi-tai immunomagnetic rikastamiseen (Ono et al., 2000; Welsh ym., 2001b). Nämä kaksi lähestymistapaa voivat kuitenkin aiheuttaa harhoja havaituissa geenien ilmentymissä. Itse asiassa ensimmäinen lähestymistapa (Ismail et al., 2000) käyttää viljellyt syöpäsoluja, jotka eivät välttämättä vastaa in vivo syöpää, koska mahdollisuutta toisen geenin ilmentymisen muutokset tapahtuvat in vitro seurauksena kulttuuri ehtoja. Toinen strategia (Ono et al., 2000; Welsh ym.,, 2001b) on hyvin pitkä ja voi johtaa vähemmän stabiilien RNA-sanansaattajien hajoamiseen. Joissakin tutkimuksissa käytettyjen in vitro-viljelmien (Ismail et al., 2000; Matei ym., 2002), muut tutkijat ovat tutkineet geenien ilmentyminen malleja suoraan kirurgisesti leikattu kasvaimia (Shridhar et al., 2001). Pieni, erikoistunut microarray on useita käytännön etuja, ja se voi paljastaa tietoja, jotka saattavat olla menetetty suurempi microarray. Sawiris ym., (2002) käyttivät erittäin erikoistunut cDNA microarray nimeltä ’Ovachip’, ja löysin tämän microarray erittäin herkkiä erottaa munasarjojen syöpä paksusuolen syöpä, joka perustuu geenien ilmentyminen malleja. Munasarjasyövän seulonta biomarkkerit ovat erittäin tärkeitä, koska diagnoosin myöhäinen vaihe ja tämäntyyppiseen syöpään liittyvä huono eloonjääminen., Äskettäin, kaksi tutkimusta käytetään microarray-teknologia tunnistaa kaksi yli-ilmennetään mahdollinen munasarjasyövän seerumin merkkiaineita kutsutaan osteopontin ja prostasin, ja ilmoitetaan alustava validointi niiden käytön varhainen havaitseminen tauti (Mok ym., 2001; Kim et al., 2002).
Mikroarray ja muut syövät
mikroarrayteknologian soveltaminen muihin ihmisen syöpiin laajenee nopeasti. Uraauurtava tutkimus Golub et al., (1999) osoittivat, että mahdollisuus erottaa akuutti myelooinen leukemia ja akuutti lymfaattinen leukemia (ALL), joka perustuu geenien ilmentyminen seuranta ja miten, simuloitu tilanne ’sokea’, että histologinen diagnoosi, kaksi luokkaa on voitu havaita geenien ilmentyminen malleja yksin. Alizadeh ym. (2000) tunnistivat kaksi erilaista hajanainen suuri B-solu lymfooma (DLBCL) perusteella geeniekspressioprofiilit, jotka ilmaisevat eri vaiheissa B-solujen erilaistumista., Kiinnostavaa kyllä, tämä molekyyli-luokitus on prognostisia arvo on riippumaton kerrostuneisuus tavanomainen kliininen luokittelu. Tutkia geenien ilmentymisen imukudoksen maligniteetteja, suuri yhteistyöryhmä on luonut erikoistunut microarray, nimeltään ’Lymphochip’, joka on rikastettu geenejä, jotka ovat valikoivasti ilmaistu lymfosyyttien ja geenit säännellään lymfosyyttien toiminto (Alizadeh et al., 1999). Tämä ryhmä käyttää tätä microarray tutkia DLBCL ja löysi kaksi molekyylisesti eri muotoja tämän kasvain., Lisäksi he osoittivat, että DLBCL alaryhmät määritellään potilaiden alaryhmällä, joiden alueella kliininen ennuste. Testata hypoteesi, että B-solujen krooninen lymfosyyttinen leukemia (CLL) on enemmän kuin yksi sairaus, Rosenwald et al. (2001) liitti KLL: n geenien ilmentymäkuviot niiden Ig-mutaatiostatukseen ja muuntyyppisiin normaaleihin ja pahanlaatuisiin B-soluihin. Mielenkiintoista, geenejä on tunnistettu hyvin ilmaistu KLL verrattuna DLBCL esitettiin vastaavasti kaikissa KLL näytteitä riippumatta heidän Ig-mutaation tilan., Tämä tutkimus ehdotti, että kaikki KLL-tapauksista oli yhteinen mekanismi transformaatio-ja/tai solujen alkuperä. Tuore tutkimus (Stratowa ym., 2001) on ehdottanut, luettelo mahdollisista uuden ennusteen merkkejä mukana lymfosyyttien ihmiskaupan ja liittyy sairaus, lavastus ja/tai potilaan selviytymistä.
hyvin tuoreessa tutkimuksessa, Gariboldi et al. (2003) analysoivat geeniekspressioprofiilit normaali kudos ihon kasvain-alttiita ja kestävä hiiret, jotta voidaan tunnistaa geenejä, jotka pelata toiminnallinen rooli geneettinen alttius., Tämä tutkimus on ehdottanut rooli Scca2 geeni, jäsen seriini proteaasi-inhibiittori-superperheen, geneettinen alttius ihon kasvaimia.
Microarray-tekniikkaa on käytetty myös melanooman (Bittner et al., 2000). Tämä tutkimus ehdotti, että geeniekspressioprofiilit sisällä yksittäisen potilaan kudos voi olla huomattavan säilytetty ajan ja että maailmanlaajuinen transkriptio analyysi voi tunnistaa tunnistamaton alatyyppejä ihon melanooma ja ennustaa kokeellisesti todennettavissa phenotypical characteristics.,
paksusuolen syöpäsoluja ja-kudoksia koskevat tutkimukset osoittivat, että kinaasigeeni WEE1Hu (Backert et al., 1999).
monet transcriptomit muuttuvat kasvaimeen liittyvien geenien spesifisen yliekspression jälkeen. Esimerkiksi, meillä on käytetty adenovirus-välitteisen ilmaus järjestelmä RB2/p130 kasvain-vaimennin geeni a ei-pienisoluinen keuhkosyöpä solu line, jotta voidaan tunnistaa geenejä, jotka säätelevät pRb2/p130 (Russo et al., 2003)., Meidän microarray tulokset ovat tunnistaneet useita geenejä mukana monissa solun prosesseja, kuten solujen jakautumista, solun signalointi/solun viestinnän, solun rakenne/liikkuvuutta ja geenien ilmentymisen ja aineenvaihdunnan. Nämä tulokset viittaavat uusiin mahdollisiin terapeuttisiin biomarkkereihin keuhkosyövässä. Lisäksi tulokset toisen cDNA microarray tutkimus osoittaa, että yliekspressio kasvain-vaimennin geeni PTEN voi estää keuhkosyövän hyökkäys downregulating paneeli geenit (Hong et al., 2000)., Edellä mainittujen tietojen valossa on selvää, että mikroarray lähestymistapa on erittäin tärkeä analyysi erilaisia kasvaintyyppejä.