WCG - Mapping Cancer Markers : Mise à jour d'octobre
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- Écrit par : franky82
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Récapitulatif
Nous avons effectué avec succès un test bêta pour de nouvelles unités de travail sur les sarcomes en octobre.
Mon ordinateur et moi aidons les scientifiques à rechercher des marqueurs de cancer
Contexte
Mapping Cancer Markers vise à identifier les marqueurs associés à différents types de cancer. Le projet analyse des millions de points de données collectés à partir de milliers d'échantillons de tissus de patients sains et cancéreux. Ceux-ci comprennent les tissus atteints de cancer du poumon, de cancer de l'ovaire et de sarcome.
En comparant ces différents points de données, les chercheurs espèrent identifier des modèles de marqueurs pour différents cancers et les corréler avec différents résultats, y compris la réactivité à diverses options de traitement.
Informations sur les nouvelles unités de travail sur les sarcomes
Mapping Cancer Markers a commencé à exécuter des unités de travail sur le sarcome sur le World Community Grid plus tôt cette année. L'équipe de recherche dispose désormais de données comprenant sept sous-types de sarcome. Ils ont créé un nouveau type d'unité de travail avec un code qui leur permet d'identifier les différences entre ces sous-types.
Les résultats des unités de travail passées et actuelles sur les sarcomes seront toujours valides.
Test bêta sur de nouvelles unités de travail sur le sarcome
Les volontaires du World Community Grid et l'équipe technique ont récemment terminé un test bêta sur les nouvelles unités de travail décrites ci-dessus. Ces unités de travail bêta ont toutes été renvoyées à l'équipe de recherche et analysent les résultats.
État actuel des unités de travail
- Disponible pour téléchargement: 710 lots
- En cours: 1047 lots (9212542 unités de travail)
- Terminé: 66671 lots
934 lots au cours des 30 derniers jours
Moyenne de 31 lots par jour
- Reste-à-faire estimé: 22 jours
27 oct. 2020
traduction de l'article WCG : https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/viewNewsArticle.do?articleId=659
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OpenPandemics - COVID-19 : bientôt la première série de tests en laboratoire pour des traitements potentiels
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- Écrit par : franky82
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Récapitulatif
Dans cette mise à jour, l'équipe Forli Lab de Scripps Research nous donne un aperçu des trois protéines virales qu'ils étudient actuellement et décrit leurs projets pour un avenir proche.
Contexte
Notre équipe de Scripps Research effectue des simulations de modélisation moléculaire pour rechercher des candidats potentiels pour le développement de traitements contre la COVID-19. Pour réussir, nous nous sommes associés à World Community Grid pour la puissance de calcul massive dont nous avons besoin pour réaliser des millions d'expériences simulées en laboratoire.
Dans cette mise à jour, nous vous donnerons un aperçu des trois protéines virales que nous étudions actuellement, nous exposerons nos plans pour étudier plus de protéines avec l'aide du World Community Grid et nous vous indiquerons où nous en sommes pour fournir des traitements potentiels à nos collaborateurs de laboratoire en vue des derniers tests. (Nous sommes proches !)
Mais d'abord, le membre de l'équipe de recherche, le Dr Martina Maritan, a créé une infographie sur le projet pour aider à décrire le processus de recherche complet.
Vous pouvez cliquer ici pour voir les détails complets.
De plus, voici les définitions de quelques termes pour vous aider à mieux comprendre notre mise à jour.
- Pose de ligand : Une pose de ligand est l'un des arrangements possibles pour une molécule donnée. Dans le cadre de ce projet, nous avons plusieurs poses de ligand pour chaque composé chimique, et nous choisissons la meilleure.
- Amarrage moléculaire : Ce processus est l'étude de la façon dont deux molécules ou plus s'assemblent, comme la façon dont une protéine dans une cellule humaine ou dans un virus s'accorde avec un composé chimique. Dans OpenPandemics - COVID-19, nous pouvons tirer parti de ce processus à grande échelle, grâce à la puissance de calcul massive de World Community Grid, en criblant virtuellement des millions de composés chimiques pour voir lesquels pourraient être capables de se lier aux protéines du virus SARS-Cov2 qui cause la COVID -19.
- Protéines virales : Ce sont des protéines générées par un virus (dans ce projet, par SARS-Cov2).
Gestion et analyse des données
Dans la mise à jour précédente, nous avons détaillé comment nous avons réussi à compresser les résultats plus que possible avec la compression de données traditionnelle en ne transmettant que les variables de chaque pose de ligand (que nous appelons techniquement "génome"). Ceci est une brève mise à jour sur ce qui se passe après que nous «réhydratons» ces poses, ou en d'autres termes, comment nous analysons les résultats.
Les données que vous créez tous sont analysées en plusieurs étapes. La première étape se produit lorsque nous recevons des packages (ou des lots d'unités de travail) de World Community Grid. Nous analysons chaque pose de ligand qu'ils contiennent (chaque paquet contient environ un demi-million de poses) et capturons les interactions spécifiques avec la protéine cible. Ces interactions peuvent être des liaisons hydrogène, des interactions non polaires ou, surtout pour l'amarrage réactif, la survenue de la réaction chimique entre les ogives et les résidus ciblés.
Ces informations, ainsi que le génome des résultats, sont ce que nous stockons dans notre base de données de résultats pour la prochaine étape de l'analyse. Actuellement, grâce à votre effort dédié, vous avez créé un total d'environ 6,8 milliards de poses de ligands occupant environ 20 To de stockage. Bien qu'il s'agisse de beaucoup de données - et nous avons récemment mis à jour notre serveur de base de données avec plus de stockage (250 To !) Pour cette raison même - c'est encore à peu près autant que les coordonnées individuelles pour chaque pose le demanderaient. Bien que cette étape de l'analyse soit la plus coûteuse en calcul, nous sommes actuellement en mesure d'analyser environ quatre fois plus de paquets par jour que ce que nous recevons en utilisant un seul nœud de calcul.
La deuxième étape d'analyse comprend plusieurs niveaux de filtrage sur l'ensemble des résultats, en utilisant les interactions que nous avons capturées dans la première phase. Nous partons d'un large filtre basé sur les énergies des ligands et les interactions avec les résidus d'intérêt pour une cible donnée. Cette requête de base de données renvoie des identificateurs de pose individuels. Ces poses sont ensuite classées en fonction des critères de sélection qu'elles remplissent. Ces critères de sélection sont spécifiques à la cible et incluent des éléments tels que « a des interactions avec x mais aucune avec y », « des liaisons hydrogène avec z », et d'autres. Enfin, les poses de ligand qui répondent à tous les critères les plus importants sont réhydratées (c'est-à-dire que leurs coordonnées 3D réelles sont restaurées) et stockées en tant que candidats potentiels. Actuellement, cette étape de l'analyse donne environ 20 000 candidats potentiels sur les 6,8 milliards de poses de ligand.
La dernière étape de l'analyse consiste à sélectionner manuellement les molécules les plus prometteuses pour des tests expérimentaux par nos collaborateurs. Le processus de sélection consiste en une inspection visuelle des poses ancrées pour évaluer quelques aspects nécessaires à la liaison de ces molécules à la protéine, mais qui souvent ne sont pas correctement modélisés par ancrage. La complémentarité de forme est l'un de ces aspects : la molécule doit s'intégrer parfaitement dans la poche protéique, sans espace vide excessif entre la molécule et la protéine. Un autre aspect important est la souche - la molécule ne doit pas avoir d'interaction défavorable avec elle-même pour tenir dans la poche.
Sur les 20 000 candidats potentiels, nous avons sélectionné environ 70 molécules pour des tests expérimentaux et nous allons les commander bientôt ! (Voir la section ci-dessous « Rendre les molécules virtuelles RÉELLES » . )
Paquets actuels
Ci-dessous : un rendu de la protéine nsp3
Ci-dessous : un rendu de la protéine nsp5
Ci-dessous : un rendu de la protéine nsp15
Les packages actuels ciblent trois protéines virales (voir les vidéos ci-dessus créées par le Dr Jérome Eberhardt, membre de l'équipe de recherche): nsp3, nsp5 et nsp15. C'est la première fois que des molécules sont ancrées contre nsp5 et nsp15.
Toutes les molécules contiennent le groupe acrylamide qui peut être capable de réagir avec certaines cystéines dans les protéines virales. Toutes ces molécules contenant de l'acrylamide sont disponibles dans la base de données ZINC ou directement auprès de nos fournisseurs de produits chimiques, garantissant ainsi leur prix raisonnable ou leur synthèse.
De nouvelles cibles
Alors que nous continuons à préparer des packages pour les cibles actuelles, nous en explorons déjà de nouvelles pour lesquelles nous organiserons les prochaines projections. L'une d'elles est la protéine non structurelle 8 (nsp8).
À l'instar d'autres coronavirus, le SARS-CoV-2 présente 16 protéines non structurales hautement conservées et présentant différentes fonctions, dont la formation du complexe de réplication-transcription. Parmi elles, Nsp8 est une protéine non structurale coronavirale qui, avec nsp7, interagit avec et régule l'ARN-polymérase ARN-dépendante (nsp12, ou RdRp), qui catalyse la synthèse de l'ARN viral pendant l'infection. Essentiellement, nsp8 et nsp7 agissent comme des cofacteurs stimulant l'activité polymérase de nsp12, jouant un rôle clé dans le cycle de réplication et de transcription du virus.
D'un point de vue structurel, nsp8 assume différentes conformations en fonction du partenaire en interaction, en particulier, il se trouve dans une «conformation proche» lorsqu'il est lié à nsp7 et dans une «conformation ouverte» lorsqu'il est lié à nsp12. Nous avons commencé notre enquête à partir du complexe ternaire nsp7-nsp8-nsp12 (Pdb id : 6NUR ) en se concentrant dans un premier temps uniquement sur la protéine nsp8 à l'interface avec nsp12, qui présente deux résidus de cystéine 114 et 142 respectivement.
En collaboration avec le Gervasio Lab, nous avons décidé d'étudier l'accessibilité de ces poches contenant les résidus de cystéine à l'aide de simulations dynamiques aqueuses et co-solvants. Par la suite, une sélection minutieuse des structures nsp8 dérivées de la dynamique sera ensuite utilisée comme cibles d'entrée pour le criblage virtuel des bibliothèques de fragments réactifs.
Rendre les molécules virtuelles RÉELLES
Nous travaillons avec le fournisseur de produits chimiques Enamine qui fournira les analogues physiques des molécules qui ont été ancrées à l'aide du World Community Grid. Ces molécules proviennent de leur base de données REAL, un ensemble de molécules pour lesquelles elles ont une voie de synthèse prévue, mais qui n'ont pas forcément été synthétisées dans le passé. Leur catalogue REAL contient 1,36 milliard de molécules que nous pouvons immédiatement cribler et synthétiser à la demande. Cela nous permet d'explorer davantage l'espace chimique que nous ne le pourrions avec les bibliothèques physiques existantes.
Cela signifie que nous enverrons bientôt des molécules à nos collaborateurs pour valider nos résultats de criblage et, espérons-le, nous rapprocher des premiers inhibiteurs !
Merci à tous ceux qui soutiennent OpenPandemics - COVID-19 !
Par : L'équipe de recherche OpenPandemics
29 oct. 2020
traduction de l'article WCG : https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/viewNewsArticle.do?articleId=661&linkId=103200949
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WCG : OpenPandemics - COVID-19 : Mise à jour d'octobre
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- Écrit par : franky82
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Récapitulatif
Les chercheurs ont récemment soumis deux articles pour examen et envisagent de tester en laboratoire des traitements potentiels.
Contexte
OpenPandemics - COVID-19 a été créé pour aider à accélérer la recherche de traitements potentiels contre le COVID-19, et également pour créer une boîte à outils open source à réponse rapide qui aidera tous les scientifiques à rechercher rapidement des traitements en cas de futures pandémies.
Version GPU d'OpenPandemics
L'équipe technique du World Community Grid attend les réactions sur le code provenant de l'examen de l'Open Source d'IBM.
Sources potentielles de composés pour les tests en laboratoire
L'équipe de recherche est en pourparlers avec des entreprises qui pourraient potentiellement être des sources pour les composés jugés prometteurs après avoir analysé les données du World Community Grid. L'achat de composés peut être un processus chronophage, l'objectif de l'équipe est donc de créer un partenariat avec un fournisseur dès maintenant et d'être prêt à acheter rapidement lorsqu'il est temps de tester en laboratoire des traitements potentiels.
Articles soumis
Les chercheurs ont récemment soumis deux articles liés au World Community Grid à l'examen de revues universitaires. Nous vous mettrons tous au courant si/quand ils seront acceptés pour publication.
État actuel des unités de travail
- Disponible pour téléchargement: 369 lots
- En cours: 2513 lots (19806849 unités de travail)
- Terminé: 9479 lots
* 3044 lots au cours des 30 derniers jours
* Moyenne de 101,5 lots par jour
- Reste-à-faire estimé: 3,6 jours *
* Les chercheurs ajouteront très prochainement d'autres unités de travail ; il y aura beaucoup de travail à faire pour ce projet pendant encore longtemps.
22 oct. 2020
traduction à partir de l'article WCG : https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/viewNewsArticle.do?articleId=658&messageId=175292.1002.1603807534953
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WCG : Help Stop TB - Mise à jour d'octobre
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- Écrit par : franky82
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Récapitulatif
La tuberculose était la principale cause de décès par un seul agent infectieux en 2019. Ce projet étudie la bactérie responsable de la tuberculose pour aider à éclairer la recherche de meilleurs traitements.
Contexte
Le projet Help Stop TB a été créé pour étudier la membrane de la bactérie responsable de la tuberculose (TB), afin d'aider les scientifiques à rechercher de meilleurs traitements.
Le 14 octobre, l'Organisation mondiale de la santé a publié les statistiques mondiales les plus récentes sur la tuberculose, notamment les suivantes :
- En 2019, environ 10 millions de personnes ont contracté la tuberculose.
- 1,4 million de personnes sont décédées de la tuberculose en 2019.
- La tuberculose reste l'une des 10 principales causes de décès dans le monde et la principale cause d'un seul agent infectieux (au-dessus du VIH / SIDA).
Un nouvel étudiant commence sa période de rotation
En plus du nouveau membre de l'équipe qui a été présenté dans la dernière mise à jour du projet, les chercheurs ont ajouté un membre de l'équipe d'étudiants qui a commencé une période de rotation de huit semaines avec le laboratoire il y a quelques jours. L'étudiant a une formation et un intérêt pour les statistiques, ce qui sera utile pour l'analyse des données.
État actuel des unités de travail
- En cours: 34 lots (3369 unités de travail)
- Terminé: 23660 lots
* 80 lots au cours des 30 derniers jours
* Moyenne de 2,67 lots par jour
Remarque : pour ce projet particulier, les chercheurs doivent souvent analyser les lots que nous leur renvoyons avant de pouvoir construire d'autres unités de travail. Cela peut parfois conduire à un approvisionnement intermittent des unités de travail.
20 oct. 2020
traduit à partir de l'article WCG : https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/viewNewsArticle.do?articleId=657&messageId=175292.1002.1603807534953
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SiDock@home : un projet de science citoyenne pour lutter contre le SRAS-CoV-2 par le calcul distribué
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- Écrit par : franky82
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COVID.SI est un projet de science citoyenne pour lutter contre le SRAS-CoV-2 (virus de la COVID-19) par le calcul distribué.https://covid.si/en/
SiDock@home est une extension du projet COVID.SI basée sur BOINC pour engager la communauté du BOINC dans la recherche de nouveaux médicaments.
Informations sur le forum : https://forum.boinc-af.org/index.php/topic,8383.msg506899.html
À propos du projet
COVID.SI est un projet de science citoyenne pour lutter contre le SRAS-CoV-2 par le calcul distribué.
Dans notre projet, nous recherchons des ligands - de petites molécules capables de se lier avec succès à des cibles protéiques et de moduler un processus spécifique crucial pour la biochimie du virus. Ensemble, nous avons développé un logiciel qui peut être facilement installé sur votre ordinateur pour aider les participants à trouver le remède à l'ennemi invisible d'aujourd'hui. Sur la base de l'ancrage moléculaire, le ligand idéal doit être complémentaire en forme et en propriétés au site de liaison de la biomolécule cible. Cependant, la complémentarité des petites molécules n'est qu'une condition préalable à l'utilisation d'une molécule comme médicament.
La recherche de la bonne molécule est mieux illustrée en trouvant une petite aiguille dans une énorme botte de foin. C'est un problème beaucoup plus difficile en raison du nombre de structures moléculaires possibles. La quantité de toutes les structures moléculaires possibles est également appelée univers chimique - la taille de cet espace abstrait peut être estimée entre 10 et 80. Il existe de nombreuses galaxies dans cet univers chimique, et l'une des galaxies est une galaxie avec des molécules potentiellement pharmacologiquement actives. La méthode utilisée à cet effet est appelée dépistage virtuel. En principe, plus la partie de l'univers chimique que nous étudions est grande, plus la probabilité de trouver un remède potentiel au coronavirus est élevée.
Vous pouvez aider avec votre ordinateur. Avec l'aide de BOINC, vous allez télécharger un sous-ensemble de composés sur votre ordinateur, examiner les composés dans le contexte de la cible étudiée et envoyer les résultats à un serveur où ils sont collectés pour une analyse ultérieure.
Présentation https://covid.si/p/1/en/
COVID.SI
projet de science citoyenne pour lutter contre le SRAS-CoV-2 par le calcul distribué
Dr. Črtomir Podlipnik, Dr. Marko Jukić et Sebastian Pleško
... et vous tous
Sun Tzu
Le SRAS-CoV-2 est un ennemi invisible que nous voulons connaître le mieux possible
Les coronavirus sont nos compagnons de tous les jours
- Les coronavirus sont nommés d'après les pointes de la couronne situées à leur surface
- Quatre grands sous-groupes de coronavirus : α, β, γ et δ (alpha, bête, gamma et delta)
- Les coronavirus humains ont été découverts au milieu des années 1960
- Les coronavirus humains communs de la sous-famille des Coronavirinae de la famille des Coronaviridae, qui sont souvent responsables des rhumes courants, sont : 229E (coronavirus alpha), NL63 (coronavirus alpha), OC43 (coronavirus bêta), HKU1 (coronavirus bêta)
Parfois, les coronavirus, qui infectent généralement les animaux, peuvent être transmis à l'homme. Ces virus sont particulièrement dangereux car l'homme ne dispose pas encore des mécanismes de défense contre l'infection
Vidéo de l'organisation mondiale de la santé
Nouvelles récentes à propos de la pandémie de COVID-19
Le ZOO des protéines du SRAS-CoV-2
Modèles structurels 3D et annotation de fonction pour toutes les protéines codées par le génome du SARS-CoV-2. Les structures sont modélisées dans le laboratoire du professeur Zhang avec c-i-Tasser (https://zhanglab.ccmb.med.umich.edu/COVID-19/)
Le problème mondial de la santé
Un problème mondial nécessite une solution mondiale
Schéma de calcul distribué
Le système clé-serrure
L'action spécifique d'une enzyme sur un seul substrat peut être expliquée à l'aide d'une analogie avec une serrure et une clé, dont le premier postulat a été formulé en 1894 par Emil Fischer.
Dans cette analogie, la serrure est l'enzyme et la clé est le substrat. Seule la clé (substrat) de taille correcte s'insère dans le trou de serrure (site actif) de la serrure (enzyme).
http://chemistry.elmhurst.edu/vchembook/571lockkey.html
La connaissance de l'interaction entre un ligand et son hôte est cruciale pour comprendre la réponse biologique du lingand. La conception de médicaments implique la conception de molécules dont la forme et la charge sont complémentaires de la cible biomoléculaire avec laquelle elles interagissent et qui, par conséquent, se lient à elle.
Filtrage virtuel - Trouver la bonne clé pour la serrure
Le protocole de filtrage virtuel basé sur la structure, c'est comme chercher une clé qui déverrouille un cadenas dans une piscine olympique remplie de clés de toutes formes et de toutes tailles, sans garantie que la bonne clé se trouve dans la piscine.
L'espace chimique - source infinie de structures chimiques
Sun Tzu
Stratégie 1 : Empêcher l'entrée du virus dans la cellule hôte
Développement de molécules qui entravent les interactions entre la protéine à pointes du SRAS-CoV-2 et l'ACE2 ou d'autres récepteurs (en recherche active) :
- Conception d'anticorps monoclonaux humains neutralisants,
- Criblage d'une bibliothèque de petites molécules pour trouver des liants pour le domaine de liaison de reconnaissance des pointes,
- Criblage d'une bibliothèque de petites molécules pour trouver des inhibiteurs d'ACE2 (cible de l'hôte),
- Conception de petits peptides qui empêchent la liaison de la protéine de pointe au récepteur de l'hôte.
Autres récepteurs de l'hôte qui peuvent être impliqués dans l'entrée du virus : TMPRSS-2, GRP-78, CD-147
Le complexe entre la protéine S du SRAS-CoV-2 et le récepteur ACE2 de l'hôte, par le laboratoire Zhang, rendu avec YASARA.
Stratégie 2 : Empêcher le virus de s'échapper de l'endosome
Agents lysosomotropes ciblant le pH endosomal/lysosomal
Thérapie avec la CQ, un médicament anti-paludisme bien connu, qui est un agent lysomotrope qui s'accumule dans les organites acides tels que les endosomes et les lysosomes et neutralise leur pH.
Inhibiteur de protéase endosomale-lysosomale
Inhibition des cathepsines, des protéases de cystéine endosomales et lysosomales qui jouent un rôle important dans la dégradation des protéines dans divers processus cellulaires, y compris la voie endocytaire et l'autophagie.
Inhibiteurs de l'endocytose à médiation par la clathrine
Recherche de nouveaux inhibiteurs de l'endocytose à médiation par la clathrine, l'un des principaux mécanismes d'entrée du virus dans les cellules hôtes.
Stratégie 3 : Désarmement de la protéase virale
Le virus utilise ses protéases pour transformer les polyprotéines initiales en molécules protéiques fonctionnelles.
Actuellement, la protéase la plus étudiée est l'endopeptidase C30 ou protéinase de type 3C ( 3 CLpro). Il s'agit d'une cystéine protéase du clan PA, classification MEROPS C30.
Par conséquent, les voies d'inhibition de la protéase sont d'une importance capitale dans l'inhibition du cycle de vie du virus et les approches clés sont :
- Concevoir des petites molécules covalentes et
- Conception d'inhibiteurs non covalents à petites molécules
En parcourant l'univers des composés...
Les résultats des recherches en cours...
Des composés sont en cours d'évaluation biologique
Stratégie 4 : Inhibition d'autres cibles thérapeutiques potentielles telles que la RdRp, la protéine E et d'autres encore en recherche active
- La protéine virale est longue de 75 acides aminés et forme un pentamère, qui agit comme une protéine trans-enveloppe virale.
- Il fonctionne comme un canal ionique, très probablement pour le Na+, mais semble également être important pour la libération des virions des cellules.
- La suppression de la protéine virale E n'a pas tué le virus, mais a considérablement réduit sa croissance/diffusion/prolifération.
L'henderéganine liée au pentamère de la protéine E L'henderéganine semble être l'un des ligands les plus sûrs de notre étude. Elle est le principal constituant de l'extrait de feuille d'Hedera Helix. L'Hedera Helix est traditionnellement utilisé pour soulager les infections de type rhume/grippe.
Le projet COVID.SI remercie chaleureusement tous les participants pour leur soutien et leur aide !
Ensemble, nous sommes plus efficaces dans la lutte contre cette crise mondiale !
Merci de votre attention.
Equipe
- dr. Črtomir Podlipnik
- dr. Marko Jukić
- dr. Natalia Nikitina
- Sebastian Pleško
- Lorenzo Gilardoni
- Gašper Tomšič
- Žan Pevec
- Boštjan Laba
traduction d'après les sources : http://188.68.219.141/sidocktest/about.php - https://covid.si/p/1/en - https://covid.si/en/team/
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Smash Childhood Cancer reprend avec une nouvelle cible et un nouveau membre de l'équipe
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- Écrit par : franky82
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Récapitulatif
Le projet Smash Childhood Cancer a repris ses travaux sur le World Community Grid pour explorer un gène impliqué dans le développement de nombreux sarcomes. Nous souhaitons également la bienvenue au Dr Joanna Gell dans l'équipe de recherche.
Contexte
Au cours des 20 dernières années, seul un petit nombre de nouveaux médicaments conçus pour traiter le cancer de l'enfant ont été approuvés par la Food and Drug Administration des États-Unis. Plus de la moitié de tous les traitements de chimiothérapie utilisés pour les enfants atteints de cancer existent depuis 25 ans ou plus.
L'équipe de recherche Smash Childhood Cancer a identifié des protéines et d'autres molécules qui jouent un rôle clé dans certains cancers infantiles. L'enjeu est maintenant de trouver des candidats-médicaments chimiques qui ciblent spécifiquement ces molécules clés et contrôlent donc les cellules cancéreuses. Vous pouvez en apprendre davantage sur les molécules clés que le projet a étudiées jusqu'à présent dans nos mises à jour de juin 2018 et mars 2020.
Smash Childhood Cancer a récemment redémarré, cette fois en se concentrant sur un gène clé appelé EWSR1 qui est décrit ci-dessous.
Tous dans la famille: trouver un talon d'Achille commun à de nombreux sarcomes
Le sarcome d'Ewing est un cancer rare qui affecte le plus souvent les enfants et les adolescents. Ce type de cancer débute généralement dans un os ou dans les tissus mous autour d'un os et peut se propager aux poumons ou à d'autres os. L'un des principaux acteurs du sarcome d'Ewing est un gène appelé EWSR1. Il peut fusionner avec une grande variété de gènes menant non seulement au sarcome d'Ewing, mais également à d'autres tumeurs rares de l'enfance. Nous les appelons la famille des tumeurs liées au sarcome d'Ewing.
Parmi la famille des cancers des tissus mous liés au sarcome d'Ewing, EWSR1 est fusionné à un gène d'une autre famille connue sous le nom de gènes liés à CREB. (Des exemples de gènes liés à CREB comprennent CREB1 lui-même ou ATF1 dans le sarcome à cellules claires ; et CREB3L1 ou CREB3L2 dans le fibrosarcome épithélioïde sclérosant). Ils sont réfractaires au traitement s'ils ne peuvent pas être complètement excisés.
Les fusions EWSR1-CREB créent un facteur de transcription non autorisé qui lie l'ADN et active les gènes de manière inappropriée. Les fusions EWSR1-CREB sont nécessaires et suffisantes pour entraîner les tumeurs.
Mais pouvons-nous arrêter ces gènes de fusion ? La protéine EWSR1 n'est pas structurée et refuse d'avoir une forme définissable, tandis que CREB1 est plus facilement structurée. De plus, des régions communes partagées entre les protéines CREB1, ATF1, CREB3L1 ou CREB3L2 sont connues pour se lier à TORC2, une protéine importante dans le développement du cancer.
Deux des chercheurs de Smash Childhood Cancer, le Dr Tyuji Hoshino et le Dr Charles Keller, travaillent à la conception d'une petite molécule qui perturbe l'interaction TORC2-CREB1 et perturberait vraisemblablement le programme d'emballement du gène de fusion EWSR1-CREB1 en conduisant la progression de ce groupe de cancers.
Le Dr Godfrey Chan, chercheur principal du projet, a récemment publié un article (que vous pouvez lire ici) qui traite de l'EWSR1 dans le cancer pédiatrique.
Bienvenue au Dr Joanna Gell
Joanna Gell, MD
Joanna Gell, MD, est professeure adjointe à l'École de médecine de l'Université du Connecticut et au Centre médical pour enfants du Connecticut, Centre pour le cancer et les troubles sanguins. Elle est également chercheuse scientifique au Jackson Laboratory for Genomic Medicine.
En tant que médecin qui traite les enfants et les jeunes adultes atteints de cancer, le Dr Gell a pour objectif d'identifier des moyens de traiter avec succès le cancer sans toutes les toxicités aiguës et à long terme qui accompagnent souvent le traitement. Ses recherches portent sur la compréhension de la biologie des tumeurs rares, telles que les tumeurs des cellules germinales. De plus, le Dr Gell a une formation en biologie des cellules souches et utilise les cellules souches pour modéliser le développement du cancer.
Elle a rejoint le Dr Ching Lau, un autre chercheur sur Smash Childhood Cancer, au Connecticut Children's Medical Center et au Jackson Laboratory for Genomic Medicine en 2019, où elle travaille sur les tumeurs des cellules germinales en se concentrant sur les tumeurs des cellules germinales intracrâniennes.
Merci à tous ceux qui soutiennent Smash Childhood Cancer.
Sarcome à cellules claires
Qu'est-ce que le sarcome à cellules claires ?
Le sarcome à cellules claires, ou SCC, est un type de cancer appelé sarcome des tissus mous . Les tumeurs SCC surviennent le plus souvent dans les bras, les jambes, les pieds et les mains. Mais, le SCC peut se développer dans tout le torse, y compris l'estomac et les intestins. Le SCC a également été trouvé dans les organes génitaux et la tête. Le sarcome à cellules claires tire son nom du fait que les cellules de la tumeur semblent claires au microscope.
Quelle est la fréquence du sarcome à cellules claires ?
Les sarcomes sont des cancers rares et le SCC est un type rare de sarcome, représentant 1% des cas de sarcome. On le trouve le plus souvent chez les adolescents et les jeunes adultes dans la vingtaine. L'âge moyen au diagnostic est de 25 ans. Mais le SCC est si rare que nous ne savons pas exactement combien de personnes l'ont.
Comment diagnostique-t-on le sarcome à cellules claires ?
Le SCC est difficile à diagnostiquer. Au début, certains patients peuvent recevoir un diagnostic de mélanome malin des parties molles parce que les cellules de ces deux cancers se ressemblent au microscope. Mais, il existe certaines caractéristiques génétiques très courantes dans le SCC qui ne se trouvent pas dans le mélanome. Il est important de consulter un médecin spécialisé dans le sarcome.
De nombreuses personnes atteintes de SCC ne présentent pas de symptômes au début. Plus tard, lorsque la tumeur grossit, les symptômes peuvent inclure :
- Bosse sous la peau parfois douloureuse
- Perte de poids pour raison inconnue
- Fatigue
- Sueurs nocturnes
Imagerie : Votre médecin utilisera des scanners tels que l'IRM et la tomodensitométrie pour voir où se trouve la tumeur et quelle est sa taille. Ils vérifieront également les signes de propagation de la tumeur à d'autres parties du corps.
Biopsie : Pour vérifier si la tumeur est SCC, votre médecin effectuera une biopsie, en prélevant un petit échantillon de la tumeur avec une aiguille. Un expert, appelé pathologiste, étudiera les cellules de l'échantillon au microscope et effectuera des tests génétiques pour savoir de quel type de tumeur il s'agit.
Obtenir le bon diagnostic est très important pour obtenir le bon traitement.
Comment le sarcome à cellules claires est-il traité ?
Le traitement de chaque personne sera unique. Vous devriez consulter un expert en traitement du sarcome pour décider de la meilleure approche pour votre tumeur.
Chirurgie : La chirurgie pour enlever la tumeur et certains tissus sains autour d'elle est le meilleur traitement pour le SCC. Dans certains cas, un bras ou une jambe entière peut devoir être amputé. Si certaines cellules cancéreuses sont laissées pour compte, il y a plus de chances que le cancer revienne au même endroit. Ou, il peut se propager à une autre partie du corps.
Radiothérapie : La radiothérapie peut être utilisée avant ou après la chirurgie si les médecins pensent que la chirurgie seule ne supprimera pas toutes les cellules tumorales. Même ainsi, nous ne savons pas si la radiothérapie vous aidera à vivre plus longtemps.
Chimiothérapie : Lorsque la chirurgie n'est pas possible ou lorsque le cancer s'est propagé, la chimiothérapie peut être utilisée pour traiter le SCC. Mais cela ne semble pas être un moyen efficace de traiter le SCC.
Comment se forme le sarcome à cellules claires ?
Nous savons que dans le SCC, les chromosomes (les parties de vos cellules qui contiennent tous vos gènes) se séparent et sont réassemblés de la mauvaise manière. Cela peut empêcher les cellules de fonctionner correctement. Dans le SCC, un gène appelé EWSR1 se joint à une région appelée ATF1 créant un gène de fusion appelé EWSR1 / ATF1. Cela peut également se produire avec le gène CREB1 (EWSR1 / CREB1). Les médecins rechercheront ce changement dans les chromosomes pour confirmer que votre cancer est un SCC. Cette fusion de gènes se produit dans presque tous les cas de SCC. Les scientifiques essaient donc de comprendre comment cela fonctionne afin de trouver et de tester de nouveaux traitements.
Quel est le pronostic pour une personne atteinte de sarcome à cellules claires ?
L'estimation de la façon dont une maladie vous affectera à long terme s'appelle le pronostic. Chaque personne est différente et votre pronostic dépendra de nombreux facteurs, tels que :
- Où se trouve la tumeur dans votre corps
- Si le cancer s'est propagé à d'autres parties de votre corps
- Quelle quantité de tumeur a été prélevée pendant la chirurgie
Les médecins estiment les taux de survie au SCC en fonction de la façon dont les groupes de personnes atteintes de SCC ont fait dans le passé. Comme il y a si peu de patients atteints de SCC, ces taux peuvent ne pas être très précis. Des études estiment que le taux de survie à 5 ans du SCC se situe entre 30% et 67%.
Le pronostic du SCC est médiocre car il se propage souvent rapidement à d'autres parties du corps et revient souvent après le traitement. Les gens ont tendance à avoir un meilleur pronostic lorsque leurs tumeurs SCC sont plus petites que 2 pouces et peuvent être retirées par chirurgie.
Fibrosarcome épithélioïde sclérosant
Un type rare de cancer qui se forme dans le tissu fibreux (conjonctif). Le fibrosarcome épithélioïde sclérosant est une tumeur à croissance lente, mais peut réapparaître (réapparaître) et se propager à d'autres parties du corps plusieurs années après le traitement. Elle survient généralement chez les adultes d'âge moyen ou plus âgés et est rare chez les enfants et les adolescents. Le fibrosarcome épithélioïde sclérosant est un type de sarcome des tissus mous.
16 oct. 2020
traduction de l'article WCG : https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/viewNewsArticle.do?articleId=656&linkId=102169082
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