在卵巢癌中检测多组生物标志物
Qamar Abuhassan1, Ghada Al-Assi2, M M Rekha3
1Department of Pharmaceutics and Pharmaceutical Technology, School of Pharmacy, University of Jordan, Amman 11942, Jordan.
Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry
|December 5, 2025
概括
多omics方法整合了各种分子数据,以发现用于早期检测和治疗的新型卵巢癌生物标志物. 这一战略增强了诊断和预后能力,旨在改善患者的治疗结果.
科学领域:
- 妇科瘤学 妇科瘤学
- 分子生物学分子生物学
- 生物标志物发现发现
背景情况:
- 卵巢癌是一种致命的恶性瘤,通常诊断迟,缺乏可靠的早期检测和治疗分层生物标志物.
- 高通量技术使得多组学方法 (基因组学,转录组学,蛋白质组学,代谢组学,表观组学) 能够进行全面的分子分析.
研究的目的:
- 审查应用多omics策略用于卵巢癌生物标志物发现的进展.
- 突出整合性分析如何识别新的诊断,预后和预测候选人.
- 讨论临床实施的挑战和未来方向.
主要方法:
- 叙事综述综合了当前关于卵巢癌多组组的研究.
- 讨论方法框架,计算管道和数据协调.
- 强调系统生物学和机器学习用于生物标志物验证.
主要成果:
- 综合性多个学科分析揭示了超出单个学科限制的生物标志物.
- 非编码RNA,蛋白质特征和代谢变化是有希望的生物标记物类.
- 多参数生物标记面板和精准医学应用的潜力.
结论:
- 多omics方法对于推进卵巢癌中的生物标志物识别至关重要.
- 将分子复杂性与翻译效用相结合,可以显著改善患者的治疗结果.
- 未来的方向包括先进生物标志物面板的临床实施.
