Numéro |
J. Soc. Biol.
Volume 196, Numéro 4, 2002
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Page(s) | 313 - 315 | |
Section | Du transcriptome au protéome, une nouvelle lecture de la cellule | |
DOI | https://doi.org/10.1051/jbio/2002196040313 | |
Publié en ligne | 4 avril 2017 |
Exploitation des profils d’expression : exemples en oncologie
Expression profiling : examples in oncology
Département Immunologie-Oncologie, Sanofi-Synthélabo, 371, rue du professeur Joseph-Blayac, 34184 Montpellier cedex 04.
L’utilisation des puces ADN vise la définition des profils d’expression de tous les ARNm exprimés à un temps donné dans une cellule ou un tissu. Cette image permet d’établir des comparaisons entre des échantillons soumis à différents traitements, issus de différentes conditions physiologiques (sain ou tumoral), ou analysés à différents temps au cours d’un processus physiologique. Nous illustrons l’apport de l’utilisation des puces ADN en oncologie. Nous montrons, à travers différents exemples, comment la réalisation des profils d’expression permet d’identifier le mécanisme d’action d’une molécule, de réaliser une classification pharmacologique des produits anticancéreux et offre de nouvelles perspectives en terme de pronostic et stratégies thérapeutiques.
Abstract
The analysis of biological processes has been revolutionized by the emergence of the DNA array technology. As cellular biological events are controlled by gene expression, their modulations are markers of the cellular activity. These modulations can be indicative of either a physiological process or a pathological one. Monitoring of the expression levels of thousands of genes simultaneously, the expression profiling method is based upon comparative studies where the identification of the differentially expressed genes in two samples is aimed. The two samples under study may be compared temporally or following drug treatment, they may also originate from different sources, e.g. normal versus pathological samples. In that case, gene expression profiling is conducted for diagnostics purposes or therapy monitoring, and offers an opportunity to identify new drug targets. Using different examples, we describe the potentialities of this approach in oncology.
© Société de Biologie, Paris, 2002
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