Ez év áprilisában tanúi voltunk a biológia egyik legnagyobb eredményének: az emberi genom teljes szekvenálásának. A több milliárd bázisú szekvencia dekódolása és adatbázis-lerakódása a posztszequencia funkcionális genomika kiindulópontja. A periódusos rendszer felfedezése fontos hatással volt a kémiára., Tehát az emberi genom teljes megfejtése is lenyűgöző hatással lesz az emberi egészségre és az életminőségre. Jelenleg csak korlátozott számú emberi gén működését értjük. Az összes emberi gén működésének tanulmányozása technológiai kihívás. Ennek a kihívásnak a leküzdéséhez új, nagy áteresztőképességű eszközöket fejlesztettek ki. A microarray assay egy erőteljes molekuláris technológia, amely lehetővé teszi több ezer gén vagy RNS termék expressziójának egyidejű tanulmányozását, pontos képet adva a gén expressziójáról a sejtben vagy a mintában a vizsgálat idején.,
például a gyógyszerrezisztencia és a metabolizmus összes génjének vagy a sejt összes ismert onkogénjének kifejeződése azonos időkeretben detektálható és mérhető (Brown and Botstein, 1999; Collins, 1999; Lander, 1999). A microarray-t úgy lehet definiálni, mint egy rendezett mikrospot-gyűjteményt( a szondákat), minden egyes helyet, amely egyetlen nukleinsavfajt tartalmaz, és amely az érdeklődésre számot tartó géneket képviseli. Ez a technológia a biológiai mintából származó címkézett szabad célpontok és a mátrixon immobilizált számos DNS-szonda (Southern et al.,, 1999). A célpontokat reverz transzkripcióval állítják elő, és egy DNS-fragmentum szondákkal hibridizált biológiai mintából származó RNS-kivonatok egyidejű címkézésével. Az egyes szondákon előállított hibridizációs jel a mintában lévő megfelelő gén mRNS expressziós szintje a vizsgálat idején. A jeleket dedikált szoftverrel detektálják, számszerűsítik, integrálják és normalizálják, és minden egyes biológiai minta esetében tükrözik a “génexpressziós profilt” vagy a “molekuláris portrét”.,
sok ezer vagy több tízezer különböző folt nyomtatható szilícium-vagy üveglemezre vagy nylon szilárdtest alapra. A mikroarraysnak elsősorban két változata létezik: a cDNA és az oligonukleotid mikroarrays (Schena et al., 1995, 1996; Lockhart et al., 1996). Bár mindkét típusú mikroarray elemzésére használják génexpressziós minták, ezek a változatok alapvetően eltérő (Lipshutz et al., 1999). A cDNA mikroarrays-ban a viszonylag hosszú DNS-molekulák szilárd felületen immobilizálódnak. Az ilyen típusú mikroarray-t leginkább nagyszabású szűrővizsgálatokra és expressziós vizsgálatokra használják., Az oligonukleotid mikroarray-t in situ fényvezérelt kémiai szintézissel vagy hagyományos szintézissel állítják elő, amelyet egy üvegmátrixon immobilizálnak. Ez a microarray használt kimutatása mutációk, gene feltérképezése, valamint a véleménynyilvánítás tanulmányok, valamint lehetővé teszi, hogy a differenciál kimutatása gén család tagjai vagy alternatív átiratok, hogy nem megkülönböztethető által cdns microarrays.
a mikroarray kémiája önmagában nem új, mivel a hibridizációs technológia évtizedek óta jól megalapozott., Azonban a több ezer gén egyidejű vizsgálata átalakítja a mikroarray technikát egy erőteljes egész rendszerelemző eszközré. Közel 10 év telt el az első mikroarrays létrehozása óta, de ez a technológia még mindig fejlődik és fejlődik. A kezdeti bevezetés óta a mikroarray alkalmazások száma bővült (1.ábra). Kezdve használatuk a gén szűrése célpont azonosítás, ez a technológia, hogy új alkalmazások, mint például a fejlődésbiológia, betegség-osztályozási, út, tanulmányok, drug discovery-toxikológiai., A microarray gyártásában és használatában részt vevő technológia nem tartozik e felülvizsgálat hatálya alá, de máshol széles körben megvizsgálták (Schena et al., 1995; Niemeyer and Blohm, 1999; Bowtell, 1999; Brown and Botstein, 1999; Celis et al., 2000; Cheung et al., 1999; Duggan et al., 1999; Graves, 1999; Khan et al., 1999; Hegde et al., 2000; Meldrum, 2000). Leírjuk itt a rákkutatás mikroarray technológiájának legújabb fejleményeit és eredményeit, megvitatjuk a lehetséges problémákat, leírjuk a klinikai alkalmazásokat, és kommentáljuk a technológia jövőjét.,
a globális génexpresszió mérésének fontossága az emberi rákokban
az átírt gének populációjának jellemzése új kifejezés létrehozásához vezetett, a transzkriptómához (Su et al., 2002)., Ez a koncepció meghatározza az átírt gének teljes készletét, amelyet egy adott fajhoz messenger RNS-ként fejeznek ki. A transzkriptóma tehát az RNS-hírvivők univerzumát képviseli, amelyek kódolhatják a fehérjéket. A géneknek csak körülbelül 5% – A Aktív egy adott sejtben egy adott időpontban. A gének többsége elnyomott, és ez a kontroll akár transzkripciós, akár transzlációs szinten is előfordulhat. Mivel a fehérje expressziójának szabályozása a transzkripció szintjén hatékonyabb, a legtöbb ellenőrzés ezen a szinten történik., Egy sejt génexpressziós profilja határozza meg működését, fenotípusát és külső ingerekre adott válaszát. Ezért a génexpressziós profilok segíthetnek a sejtfunkciók, a biokémiai utak és a szabályozási mechanizmusok tisztázásában. Ezenkívül a betegségsejtek/szövetek génexpressziós profiljai a normál kontrollokhoz képest elősegíthetik a betegség patológiájának megértését, valamint új beavatkozási pontokat azonosíthatnak, javítva a diagnózist és a tisztázó prognózist.,
az elmúlt években számos génexpressziós profilalkotási módszer alakult ki, amelyeket sikeresen alkalmaztak a rákkutatásban. Ezek közé tartozik a differenciált kijelző, a génexpresszió soros analízise és a mikroarrays (Velculescu et al., 1995; Granjeaud et al., 1999; Cheng et al., 2002). A mikroarraysok azért váltak fontossá, mert könnyebben használhatók, nem igényelnek nagyszabású DNS-szekvenálást, és lehetővé teszik több ezer gén párhuzamos számszerűsítését több mintából., A rákok génexpressziós profilozása a mikroarray technológiát alkalmazó kutatások legnagyobb kategóriája, és úgy tűnik, hogy a legátfogóbb megközelítés a rák molekulárisan történő jellemzésére. Bár a rák fenotípusát csak részben határozza meg a transzkriptóma, még mindig világos képet ad a sejt fiziológiai állapotáról. Ennek a megközelítésnek a hatásosságát számos rosszindulatú daganat, köztük a mell, a fej és a nyak, a máj, a tüdő, a petefészek, a hasnyálmirigy, a prosztata és a gyomor (Bhattacharjee et al.,, 2001; Dhanasekaran et al., 2001; Garber et al., 2001; Tonin et al., 2001; Al Moustafa et al., 2002; Belbin et al., 2002; Chen et al., 2002; Han et al., 2002; Hedenfalk et al., 2002; Hippo et al., 2002; Luo et al., 2002a).,összehasonlítva a megfelelő kontroll mintát annak érdekében, hogy az intézkedés a különbségek, hasonlóságok a két fenotípus, rák, csoportosítás, amelyben a génexpresszió profilok a különböző minták azonos rák típusú képest, hogy felfedje különböző alcsoportok, hogy jobb meghatározása molekuláris besorolása egy közös szövettani típusú rák, végül időbeli értékelése a daganat, amely a gén expressziós mintázata a tumor minták származnak, különböző szakaszaiban progresszió képest, hogy tisztázzák a különbség a korán fejlett szakaszában a betegség., Bár számos tanulmány a mikroarray elemzés humán betegség már megjelent, bemutatjuk itt néhány, akik a klinikai érdeklődés onkológiai.
Microarray -, prosztata-rák
Több vizsgálatok segítségével microarrays jellemzik a prosztatarák génexpresszió profilok a közelmúltban tették közzé. Ezek a vizsgálatok a microarray technológiát használták génfeltáró eszközként olyan genetikai markerek azonosítására, amelyek megkülönböztetik a normál és a rákos prosztata szöveteit., Egy egyszerű mikroarray vizsgálatot végeztek foltos membrán tömbökkel a normális és rákos szövetek és sejtvonalak (Bull et al., 2001). Membrán microarray korlátozottak a lehetőségei a relatív érzéketlenség ezt a technikát, hogy érzékeli átiratok kifejezett alacsony szinten a kis foltok száma, hogy lehet helyezni a membránok; azonban ez a tanulmány hozott jelölt, jelölő a prosztatarák további értékelésre., Öt publikált tanulmány több ezer gén expressziós profilját elemezte a normál és a prosztata szöveteiben, és felügyelet nélküli hierarchikus klaszterezési analízist használt a minták rendezésére (Dhanasekaran et al., 2001; Luo et al., 2001, 2002b; Welsh et al., 2001a; Singh et al., 2002). Dhanasekaran et al. (2001) képesek voltak megkülönböztetni a normál prosztata, jóindulatú prosztata hiperplázia (BPH), lokalizált prosztatarák és metasztatikus prosztatarák minták segítségével 9,984 elem-foltos mikroarrays. Segítségével hierarchikus klaszterezés elemzés, Luo et al., (2001) képesek voltak megkülönböztetni 16 prosztatarák minták kilenc BPH minták alapján különbségek génexpressziós profilok mért 6500 elem-foltos cDNA mikroarrays. Welsh et al. (2001a) a normál és rosszindulatú prosztata szövetminták hasonló válogatásáról számolt be oligonukleotid mikroarrays alkalmazásával. Érdekes módon mind az öt csoport azonosította a transzmembrán szerin proteáz hepsin-t, amely jelentősen megnövekedett expressziót mutat a rosszindulatú szövetekben a normál prosztata szövetéhez képest (Dhanasekaran et al., 2001; Luo et al., 2001, 2002b; Welsh et al.,, 2001a; Singh et al., 2002). A prosztatarák számos más jelölt markere, mint például a proto-onkogén PIM1, más vizsgálatokból származik, és potenciális diagnosztikai markerként tovább vizsgálják. A csökkent PIM1 expresszió a prosztata tumorminták immunhisztokémiáján fokozott kockázatot jelentett a műtét utáni megismétlődésre (Dhanasekaran et al., 2001). A szubtraktív hibridizáció és a microarray analízis kombinációit alkalmazó más csoportok számos potenciális jelöltet azonosítottak a prosztatarák immunmoduláló terápiájára, köztük a prosteint (Xu et al.,, 2001), STEAP (Hubert et al., 1999) és a P504s/Alpha-Metilacil-CoA-Racemase (Jiang et al., 2001). Egy nagyon friss tanulmány, Virolle et al. (2003) használt prosztatarák sejtvonal, amely kifejezi a magas konstitutív Egr1 fehérje, transzkripciós faktor túlexpresszált a legtöbb agresszív tumorigén prosztatarák sejtek. Az egr1 transzkripciós szabályozását úgy értékelték, hogy oligonukleotid mikroarray analízist végeztek az Egr1-ben hiányos sejtek felhasználásával, mint az Egr1 célgének azonosítására szolgáló összehasonlító mintát., A prosztata szöveteiben ez a vizsgálat Először igazolta az Egr1 más sejtrendszerekben korábban megfigyelt növekedésfokozó szerepét, és számos új célgént azonosított, amelyek kifejezetten a növekedést, a sejtciklus-progressziót és az apoptotikus útvonalakat szabályozzák.
Microarray and Oralis cancer
eddig csak néhány, a szájüregi rákra vonatkozó mikroarray vizsgálatot tettek közzé. Chang et al. (1998) illusztrálta a cDNA mikroarrays használatát az orális rák transzformációval kapcsolatos génjeinek jellemzésére. Villaret et al., kiegészítő DNS-kivonás és mikroarray-analízis kombinációját alkalmazta a fej és a nyak laphámsejtes karcinómájára (HNSCC) jellemző egyedi gének potenciális tumormarkerekként és vakcina-jelöltként történő értékelésére. Kilenc ismert gént találtak a hnscc-ben szignifikánsan túlexpresszálva a normál szövethez képest. Ezenkívül négy új gént túlexpresszáltak a daganatok egy részhalmazában (Villaret et al., 2000). Alevizos et al. (2001) a szájüregi laphámsejtes karcinóma transzkriptómáját elemezte., Megtalálták 600 jelölt gének (onkogének, daganat tiltásai, transzkripciós faktor, a differenciálás markerek, áttétes, fehérjék, xenobiotic enzimek), hogy differentially kifejezve szájüregi rák, érvényesítése csak három ezek a gének által PCR.
Lu et al. (2001) a microarray megközelítést alkalmazta a nyelőcső laphámsejtes karcinóma kialakulásának és progressziójának során a génexpressziós profilváltozások értékelésére., Megvizsgálták a génexpressziós profilokat a nyelőcsőrák kialakulásának és progressziójának különböző szakaszaiban annak érdekében, hogy azonosítsák az e szakaszok között eltérő módon expresszált géneket. Frierson et al. (2002) oligonukleotid mikroarray analízist használt a 15 adenoid cisztás karcinómában (ACC), egy ACC sejtvonalban és öt normál fő nyálmirigyben lévő 8920 különböző emberi gén expressziójának tanulmányozására., Az ACC-ben megváltozott expresszióval rendelkező gének között voltak a SOX4 és az AP-2 gamma transzkripciós faktorokat kódoló gének, a kazein kináz 1, valamint az epszilon és a frizzled-7, amelyek mindketten a Wnt/béta-katenin jelátviteli út tagjai. Egy nagyon friss tanulmány, Leethanakul et al. (2003) generált nagy komplexitású cDNA könyvtárak lézeres capture microdissected normál és rákos laphám. Ebben a tanulmányban a szerzők bioinformatikus eszközökkel vizsgálták meg a rendelkezésre álló szekvencia-információkat,és 168 új gént azonosítottak, amelyek normál és rosszindulatú epitéliumban különböznek egymástól., Ezenkívül a cDNA-tömbök használatával bizonyítékot szereztek arra, hogy ezeknek az új géneknek egy részhalmaza erősen expresszálódik a HNSCC-ben.
Microarray and breast cancer
tekintettel az emlőrák klinikai heterogenitására, a microarray technológia ideális eszköz lehet A pontosabb osztályozás megállapításához. A mikroarray-alapú expressziós profilalkotást alkalmazó kezdeti vizsgálatok kimutatták, hogy képes helyesen osztályozni az ösztrogén receptor-negatív és ösztrogén receptor-pozitív emlőrákot (Perou et al., 2000; West et al.,, 2001) és a BRCA1-hez kapcsolódó tumorok BRCA2-vel összefüggő és szórványos daganatoktól való megkülönböztetése (Hedenfalk et al., 2001; van ‘ t Veer et al., 2002).
van ‘ t Veer et al. egyike volt az eddigi legszélesebb körű és informatív tanulmányoknak. A szerzők 117 elsődleges mellmintát vizsgáltak mikroarray-alapú génexpressziós profilozással, hogy prognosztikai profilokat fejlesszenek ki, és összehasonlítsák ezeket az emlőrák ismert prognosztikai markereivel. A változó expressziós profilokkal rendelkező 5000 gén közül 70-et azonosítottak a visszatérő betegség előrejelzésének optimális pontossága érdekében., Ezzel a besorolással a szerzők helyesen megjósolták a betegség tényleges kimenetelét a 78 beteg közül 65-re. Öt, jó prognózisú és nyolc rossz prognózisú beteget rendeltek rosszul. Standard prognosztikai markereket alkalmaztak az emlőrákban a rák kiújulásának kockázatának becslésére, és segítették az adjuváns terápiával kapcsolatos döntések meghozatalát. Sajnos a jelenlegi prognosztikai markerek nem azonosítják megfelelően a beteg legmegfelelőbb terápiáját., A mikroarray megközelítés prediktív ereje sokkal nagyobb, mint a jelenleg alkalmazott megközelítéseké, de ezt a prospektívabb klinikai vizsgálatokban validálni kell. Ha ennek a megközelítésnek a prognosztikai értéke megerősítést nyerne, az expressziós profilozó osztályozó az adjuváns kezelésben szükségtelenül részesülő betegek körülbelül négyszeres csökkenését eredményezné (Caldas and Aparicio, 2002).
Martin et al. (2001) leírt egy módszert a keringő emlőrák azonosítására egy kétlépcsős differenciál kijelző és nagy érzékenységű tömb-alapú expressziós profilalkotás segítségével., Még ha ez a technika is ígéretes, érzékenységét és specifikusságát még javítani kell, és több munkára van szükség a génexpressziós profil kimutatásának klinikai jelentőségének meghatározásához a perifériás vérben. Néhány cikk most a mikroarray technológiát alkalmazó tumorexpressziós profilok és a klinikai kimenetel közötti kapcsolatot mutatta ki. Például Sorlie et al. (2001) bebizonyította, hogy az expressziós profilalkotás által meghatározott tumoralosztályok megjósolhatják a betegségmentességet és a teljes túlélést, valamint a Sotiriou et al., (2002) azt mutatta, hogy az előkezelés expressziós profiljai a kemoterápiára adott klinikai választ jósolták az emlődaganatok kis mintájában. Bár a tanulmány Sorlie et al. nagyon provokatív volt, a szerzők nem hasonlították össze a hierarchikus klaszterezéssel azonosított csoportok prognosztikai értékét a mellrákban jelenleg alkalmazott prognosztikai tényezőkkel., Mivel a rákos gyógyszerrezisztencia a sikeres kemoterápia egyik fő akadálya, a rákellenes gyógyszerek potenciális molekuláris profiljának vagy ujjlenyomatának mikroarray technológiával történő megszerzésének megvalósíthatósága kritikus fontosságú a kemoterápiás válasz előrejelzéséhez. Kudoh et al. (2000) bizonyította, hogy képes meghatározni a génexpressziós profilok változásait egy kemoterápiával kezelt emlőrákos sejtvonalban. Megfigyelték az MCF-7 emlőrákos sejtek expressziós profilját, amelyeket vagy átmenetileg doxorubicinnel kezeltek, vagy doxorubicinnel szembeni rezisztenciára választottak ki., Ez a tanulmány kimutatta, hogy a doxorubicinnel végzett átmeneti kezelés időfüggő módon megváltoztatta a gének különböző csoportjának expresszióját.
Microarray and ovarium cancer
az elmúlt években több kutató érdekes tanulmányokat tett közzé a petefészekrák expressziós profilozásáról. Martoglio et al. (2000) öt normál petefészek és négy gyengén differenciált, papilláris petefészek adenokarcinóma minta génexpressziós profilját elemezte., A kis “in-house” nylon membrán cdns microarray, találtak egy általános növekedése angiogenezis-kapcsolt markerek (pl. angiopoietin-1, VEGF), apoptotic, valamint daganatos markerek, immunválasz közvetítők, illetve új potenciális markerek a petefészek rák (pl. cofilin, moesin, valamint neuron-korlátozó hangtompító faktor fehérje) a rákos szöveteket. A vizsgálat azért volt érdekes, mert olyan alacsony költségű cDNA-tömböt használtak, amelyet speciális utak, például angiogenezis és tumorigenesis vizsgálatára szabtak., Mivel problémás a korai petefészek tumorszövet megfelelő mennyiségének elérése, a kutatók különböző stratégiákat alkalmaztak a mikroarray elemzéshez általában szükséges szövetmennyiségek megkerülésére. Például Ismail et al. (2000) számolt be egy tanulmány 864 DNS-elemek árnyékolt ellen 10 petefészek rákos sejtek vonalak öt normális epithelialis sejtvonalak a rövid távú sejtkultúra, hogy bővítse a petefészek felszíni hám, mielőtt RNS extrakció., Más kutatók in vitro eljárásokkal tisztították a petefészek epitéliumát, mint például az üveghez való tapadás vagy az immunomágneses dúsítás (Ono et al., 2000; Welsh et al., 2001b). Ez a két megközelítés azonban torzításokat vezethet be a megfigyelt gén expresszióban. Valójában az első megközelítés (Ismail et al., 2000) tenyésztett rákos sejteket alkalmaz, amelyek nem tükrözik az in vivo rákokat, mivel a tenyészet körülményei miatt in vitro másodlagos gén expressziós változások fordulhatnak elő. A második stratégia (Ono et al., 2000; Welsh et al.,, 2001B) nagyon hosszú, és a kevésbé stabil RNS-hírvivők lebomlását eredményezheti. Az egyes vizsgálatokban alkalmazott in vitro kultúrákban rejlő lehetséges torzítások elkerülése érdekében (Ismail et al., 2000; Matei et al., 2002), más kutatók a génexpressziós mintákat közvetlenül a műtéti úton resected tumorokból tanulmányozták (Shridhar et al., 2001). A kicsi, speciális mikroarraysnak számos gyakorlati előnye van, és felfedheti azokat az információkat, amelyek elveszhetnek a nagyobb mikroarrays-ban. Sawiris et al., (2002) használt egy nagyon specializált cDNA microarray nevű “Ovachip”, és megállapította, hogy ez a mikroarray rendkívül érzékeny megkülönböztetésére petefészekrák vastagbélrák alapuló gén expressziós minták. A petefészekrák biomarkereinek szűrése nagyon fontos a diagnózis késői stádiuma és az ilyen típusú rákhoz kapcsolódó rossz túlélés miatt., A közelmúltban két tanulmány microarray technológiát alkalmazott két túlexpresszált potenciális petefészekrák szérum markerének, az úgynevezett osteopontin és prostasin azonosítására, és beszámoltak a betegség korai felismerésére való felhasználásuk előzetes validálásáról (Mok et al., 2001; Kim et al., 2002).
Microarray és egyéb rák
a microarray technológia alkalmazása más emberi rákokra is gyorsan bővül. Az úttörő tanulmány Golub et al., (1999) a génexpresszió monitorozása alapján bizonyította az akut mieloid leukémia és az akut limfoblasztos leukémia (ALL) megkülönböztetésének lehetőségét, valamint azt, hogy a szövettani diagnózis szimulált helyzetében a két osztályt csak a génexpressziós minták fedezhették fel. Alizadeh et al. (2000) a diffúz nagy B-sejtes limfóma (DLBCL) két formáját azonosította olyan génexpressziós profilok alapján, amelyek a B-sejt differenciálódásának különböző szakaszaira utalnak., Érdekes, hogy ez a molekuláris osztályozás prognosztikai értékkel rendelkezik, függetlenül a rétegzéstől a szokásos klinikai osztályozással. Tanulni gén kifejeződése a lymphoid rosszindulatú daganatok, egy nagy együttműködő csoport létrehozott egy speciális microarray nevű ‘Lymphochip, amely gazdagodik a gének, amelyek szelektíven kifejezve limfociták, valamint a gének szabályozó limfocita funkció (Alizadeh et al., 1999). Ez a csoport ezt a mikroarray-t használta a DLBCL vizsgálatára, és ennek a tumornak két molekulárisan különböző formáját találta., Továbbá kimutatták, hogy a DLBCL alcsoportok meghatározták a betegek egy alcsoportját, külön klinikai prognózissal. Annak a hipotézisnek a tesztelésére, hogy a B-sejtes krónikus limfocitikus leukémia (CLL) egynél több betegség, Rosenwald et al. (2001) a CLL génexpressziós mintáit az Ig mutációs állapotukhoz, valamint a normál és rosszindulatú B-sejtek más típusaihoz kapcsolták. Érdekes módon a CLL-ben erősen expresszált géneket a DLBCL-hez képest minden CLL-mintában egyenértékűen fejezték ki, függetlenül az Ig mutációs státusától., Ez a tanulmány azt javasolta, hogy minden CLL-eset közös transzformációs mechanizmussal és/vagy származáscellával rendelkezzen. Egy nemrégiben készült tanulmány (Stratowa et al., 2001) javaslatot tett a lymphocyták kereskedelmében és a betegségmegelőzésben és/vagy a betegek túlélésében szerepet játszó lehetséges új prognosztikai markerek listájára.
egy nemrégiben készült tanulmányban, Gariboldi et al. (2003) elemezte a bőrdaganatokra fogékony és rezisztens egerek normál szövetében a génexpressziós profilokat annak érdekében, hogy azonosítsa azokat a géneket, amelyek funkcionális szerepet játszanak a genetikai érzékenységben., Ez a tanulmány az Scca2 gén szerepét javasolta, amely a szerin proteáz inhibitor szupercsalád tagja, a bőrdaganatok genetikai hajlamában.
Microarray technológiát is alkalmaztak a melanoma elemzésében (Bittner et al., 2000). Ez a tanulmány azt javasolta, hogy a génexpresszió profilok belül az egyén beteg szövetet lehet rendkívül konzervált idővel, hogy a globális transcript elemzés lehet azonosítani, ismeretlen altípusai cutan melanoma várható kísérletileg ellenőrizhető phenotypical jellemzők.,
a vastagbélrákos sejtekkel és szövetekkel végzett vizsgálatok a wee1hu (Backert et al., 1999).
sok transzkriptom megváltozik a tumorral kapcsolatos gének specifikus túlzott expressziója után. Például az RB2/p130 tumorszuppresszor gén adenovírus-mediált expressziós rendszerét használtuk egy nem kis tüdőrákos sejtvonalban annak érdekében, hogy azonosítsuk a pRb2/p130 által szabályozott specifikus géneket (Russo et al., 2003)., A microarray eredmények azonosított különböző gének részt vesz számos sejtszintű folyamatokat, beleértve a sejtosztódás, sejtek jelátviteli/sejt kommunikáció, mobil szerkezet/mozgékonysága, valamint a génexpresszió, valamint az anyagcserét. Ezek az eredmények a tüdőkarcinóma új potenciális terápiás biomarkereire utalnak. Ezenkívül egy másik cDNA mikroarray vizsgálat eredményei azt mutatják, hogy a pten tumorszuppresszor gén túlzott expressziója gátolhatja a tüdőrák invázióját egy génpanel szabályozásával (Hong et al., 2000)., A fenti adatok fényében egyértelmű, hogy a mikroarray megközelítés nagyon fontos a különböző tumortípusok elemzésében.