Expression Based Markers for Breast Cancer Detection

用于乳腺癌检测的基于表达的标记

基本信息

  • 批准号:
    7281761
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 35.99万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    1999
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    1999-09-30 至 2009-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): In this renewal application for a Biomarker Development Laboratory, the investigators propose to use a carefully collected, curated and annotated bank of specimens to critically evaluate and compare a series of assays and lead markers to determine whether a clinically useful tool can be developed to augment mammography and ultrasound for the detection of breast cancer. The investigators believe early detection of breast cancer can only be improved by considering the problems inherent in the current best practice and supplying novel algorithms for solving these problems. Given the heterogeneity of the disease, its uncertain biologic progression, its high prevalence, and the variety of ways in which it is currently detected, our group considers it unlikely that any single approach will prove to be reliably effective in either improving upon or replacing current screening and diagnostic practices. Therefore, this proposal seeks to critically compare a series of molecular approaches that when applied in some combination will yield significant enhancement in the early detection of clinically relevant breast disease. The study will build upon and incorporate data from a separately funded NIH study that seeks to improve radiologic screening for breast cancer. Molecular markers will be incorporated with clinical and demographic data to build a comprehensive model for breast cancer prediction. This proposal combines the expertise and resources of Duke, Abbott Laboratories, Eastern Virginia Medical School, and University of Pittsburgh Medical Center.
描述(由申请人提供):在生物标志物开发实验室的更新申请中,研究人员建议使用仔细收集、策划和注释的标本库来严格评估和比较一系列检测和铅标志物,以确定是否可以开发一种临床有用的工具来增强乳腺X射线摄影和超声检测乳腺癌。研究人员认为,乳腺癌的早期检测只能通过考虑当前最佳实践中固有的问题并提供解决这些问题的新算法来改善。鉴于疾病的异质性,其不确定的生物学进展,其高患病率,以及目前检测的各种方式,我们的小组认为,任何单一的方法都不太可能被证明是可靠有效的,无论是改善还是取代目前的筛查和诊断实践。因此,该提案旨在批判性地比较一系列分子方法,当以某种组合应用时,这些方法将在临床相关乳腺疾病的早期检测中产生显著增强。这项研究将建立在一项单独资助的NIH研究的基础上,并将其数据纳入其中,该研究旨在改善乳腺癌的放射学筛查。分子标志物将与临床和人口统计学数据相结合,以建立一个全面的乳腺癌预测模型。该提案结合了杜克、雅培实验室、东弗吉尼亚医学院和匹兹堡大学医学中心的专业知识和资源。

项目成果

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Loss of expression of the p16 tumor suppressor gene is more frequent in advanced ovarian cancers lacking p53 mutations.
在缺乏 p53 突变的晚期卵巢癌中,p16 肿瘤抑制基因的表达缺失更为常见。
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2025-04-01
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  • 通讯作者:
    Peggi M. Angel
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  • DOI:
    10.1117/12.2255866
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Michael R. Harowicz;Jeffrey R. Marks;P. Marcom;M. Mazurowski
  • 通讯作者:
    M. Mazurowski

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  • 批准号:
    520728-2017
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 35.99万
  • 项目类别:
    University Undergraduate Student Research Awards
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    2017
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    $ 35.99万
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  • 批准号:
    10669539
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 35.99万
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  • 批准号:
    9570142
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    2017
  • 资助金额:
    $ 35.99万
  • 项目类别:
POINT-OF-CARE BIOLOGICAL ASSAY FOR DETERMINING TISSUE-SPECIFIC ABSORBED IONIZING RADIATION DOSE (BIODOSIMETER) AFTER RADIOLOGICAL AND NUCLEAR EVENTS.
用于确定放射和核事件后组织特异性吸收电离辐射剂量(生物剂量计)的护理点生物测定。
  • 批准号:
    9915803
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 35.99万
  • 项目类别:
COVID-19 Supplemental work: POINT-OF-CARE BIOLOGICAL ASSAY FOR DETERMINING TISSUE-SPECIFIC ABSORBED IONIZING RADIATION DOSE (BIODOSIMETER).
COVID-19 补充工作:用于确定组织特异性吸收电离辐射剂量的护理点生物测定(生物剂量计)。
  • 批准号:
    10259999
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 35.99万
  • 项目类别:
Drug discovery based on a new biological assay system using Yeast knock-out strain collection
基于使用酵母敲除菌株收集的新生物测定系统的药物发现
  • 批准号:
    21580130
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 35.99万
  • 项目类别:
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  • 批准号:
    300985-2004
  • 财政年份:
    2005
  • 资助金额:
    $ 35.99万
  • 项目类别:
    Postdoctoral Fellowships
Machine learning for automatic gene annotation using high-throughput biological assay data
使用高通量生物测定数据进行自动基因注释的机器学习
  • 批准号:
    300985-2004
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 35.99万
  • 项目类别:
    Postdoctoral Fellowships
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知道了