Romanian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Journal of Neuro-Oncology 2006-May

Predicting which children are at risk for ependymoma relapse.

Numai utilizatorii înregistrați pot traduce articole
Log In / Înregistrare
Linkul este salvat în clipboard
Kristina Sowar
Jennifer Straessle
Andrew M Donson
Michael Handler
Nicholas K Foreman

Cuvinte cheie

Abstract

Ependymomas account for 6-12% of all pediatric intracranial tumors. Despite complete resection and radiation, about 50% of patients relapse and have subsequent dismal prognoses. As no clinical findings reliably forecast tumor recurrence, we sought to determine if gene expression profiling could be used to distinguish patients at high risk for relapse at initial diagnosis, and thereby make them candidates for innovative treatments at an early stage. We extracted RNA from 13 ependymoma specimens: 7 from patients who experienced tumor recurrence, and 6 from patients who have not recurred. RNA was applied to Affymetrix HG-U133 plus 2.0 microarray chips, and microarrays were analyzed with GeneSpring 7.0 and Prediction Analysis of Microarrays (PAM) software. The 3-gene subset of PLEK (pleckstrin), NF-kappaB2 (nuclear factor kappa beta-2), and LOC374491 (TPTE and PTEN homologous inositol phosphatase pseudogene) was identified as the minimal subset capable of accurately distinguishing tumors according to recurrence. In summary, gene expression profiling may be valuable, perhaps in combination with clinical findings identified in some studies, for identifying children at high risk for ependymoma relapse.

Alăturați-vă paginii
noastre de facebook

Cea mai completă bază de date cu plante medicinale susținută de știință

  • Funcționează în 55 de limbi
  • Cure pe bază de plante susținute de știință
  • Recunoașterea ierburilor după imagine
  • Harta GPS interactivă - etichetați ierburile în locație (în curând)
  • Citiți publicațiile științifice legate de căutarea dvs.
  • Căutați plante medicinale după efectele lor
  • Organizați-vă interesele și rămâneți la curent cu noutățile de cercetare, studiile clinice și brevetele

Tastați un simptom sau o boală și citiți despre plante care ar putea ajuta, tastați o plantă și vedeți boli și simptome împotriva cărora este folosit.
* Toate informațiile se bazează pe cercetări științifice publicate

Google Play badgeApp Store badge