Filtri
cris logo
-
Novo iskanje Filtri
Izberi iz seznama
Prikazano od Prikaži več
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Za izvedeno iskanje ni na voljo rezultatov
Prikazano od
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Nalaganje rezultatov
Pridobivanje statističnih podatkov

Projekti / Programi vir: ARRS

Določanje izvora jetrnih zasevkov iz tekočinskih biopsij

Uredi
Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
3.04.00  Medicina  Onkologija   

Koda Veda Področje
3.02  Medicinske in zdravstvene vede  Klinična medicina 
Ključne besede
rak, adenokarcinom, epigenetski marker, zasevki, tekočinska biopsija, cirkulajoča prosta DNA, bioinformatika, jetrni tumorji, cirkulirajoče tumorske celice
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Upoš. tč.
9.851,61
A''
2.070,5
A'
4.231,71
A1/2
6.234,24
CI10
12.641
CImax
588
h10
49
A1
32,69
A3
13,63
Podatki za zadnjih 5 let (citati za zadnjih 10 let) na dan 01. april 2023; A3 za obdobje 2017-2021
Podatki za razpise ARRS ( 04.04.2019 - Programski razpis, arhiv )
Citiranost Citiranost bibliografskih zapisov v COBIB.SI, ki so povezani z zapisi citatnih baz
vir: WoS vir: Scopus vir: COBISS
Baza Povezani zapisi Citati Čisti citati Povprečje čistih citatov
WoS  588  17.391  15.624  26,57 
Scopus  668  21.950  19.709  29,5 
Raziskovalci (19)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacij
1.  33147  dr. Luka Bolha  Biokemija in molekularna biologija  Raziskovalec  2021 - 2023  24 
2.  25441  dr. Emanuela Boštjančič  Mikrobiologija in imunologija  Raziskovalec  2021 - 2023  106 
3.  53798  Jure Brence  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  20 
4.  36220  dr. Martin Breskvar  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  31 
5.  53705  Alenka Dečman Cerar    Tehnični sodelavec  2022 - 2023  0 
6.  54662  Tina Draškovič  Onkologija  Mladi raziskovalec  2021 - 2023  0 
7.  11130  dr. Sašo Džeroski  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  1.164 
8.  27704  dr. Nina Hauptman  Kemija  Vodja  2021 - 2023  95 
9.  31050  dr. Dragi Kocev  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  192 
10.  35470  dr. Jurica Levatić  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2022 - 2023  38 
11.  27759  dr. Panče Panov  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  133 
12.  38206  dr. Matej Petković  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  58 
13.  36541  dr. Alojz Šmid  Onkologija  Raziskovalec  2021 - 2023  71 
14.  11949  dr. Borut Štabuc  Onkologija  Raziskovalec  2021 - 2023  660 
15.  39597  dr. Jovan Tanevski  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2021 - 2023  33 
16.  51957  Ana Unkovič  Medicina  Raziskovalec  2022 - 2023  0 
17.  51961  Kristian Urh  Medicina  Mladi raziskovalec  2021 - 2023  18 
18.  12955  dr. Nina Zidar  Mikrobiologija in imunologija  Raziskovalec  2021 - 2023  366 
19.  51028  dr. Margareta Žlajpah  Onkologija  Tehnični sodelavec  2021 - 2023  17 
Organizacije (3)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacij
1.  0106  Institut "Jožef Stefan"  Ljubljana  5051606000  85.457 
2.  0312  Univerzitetni klinični center Ljubljana  Ljubljana  5057272000  73.445 
3.  0381  Univerza v Ljubljani, Medicinska fakulteta  Ljubljana  1627066  44.847 
Povzetek
Določanje izvora jetrnih zasevkov iz tekočinskih biopsij Uvod Tumorji jeter so pogosti in vključujejo primarne in metastatske tumorje. Natančna določitev vrste tumorja je bistven korak pri izbiri optimalnega zdravljenja. Najtežje je razlikovati med metastatskimi adenokarcinomi različnega izvora ter med metastatskimi adenokarcinomi in holangiokarcinomom. To razlikovanje je včasih težko, kljub uporabi najobsežnejših kliničnih, laboratorijskih, radioloških, endoskopskih in patoloških pregledov. Tak tumor se imenuje rak neznanega primarnega izvora. Tumorji jeter so bodisi primarni tumorji, vključno s hepatocelularnim karcinomom in intrahepatičnim holangiokarcinomom, ali metastatski tumorji, najpogosteje karcinomi, melanomi, limfomi in sarkomi. Včasih je težko razlikovati med metastatskim karcinomom jeter in primarnim karcinomom jeter (hepatocelularni karcinom ali holangiokarcinom), vendar pa je glede na različne možnosti prognoze in zdravljenja ta diskriminacija ključnega pomena. Karcinogenezo spremljajo obsežne genomske spremembe v celici, vključno s spremembami DNA, spremenjenim izražanjem proteinov in epigenetskimi spremembami (npr. metilacija DNA). Te spremembe je mogoče zaznati v stranskih produktih tumorja, ki krožijo v tekočinskih biopsijah: cirkulirajoče nukleinske kisline (cirkulirajoča tumorska DNA, mRNA in miRNA), cirkulirajoče tumorske celice in zunajcelični vezikuli. Mnoge od teh sprememb se pojavijo zgodaj v tumorigenezi in so zelo razširjene pri različnih vrstah tumorjev. Kombinacija različnih označevalcev v tekočinskih biopsijah veliko obeta pri zgodnjem odkrivanju raka, odkrivanju mesta primarnega tumorja in optimizaciji zdravljenja. Hipoteze Z bioinformatsko analizo in metodami strojnega učenja lahko določimo genetske označevalce in njihove specifične vzorce v primarnih in metastatskih tumorjih jeter Določimo lahko po meri pripravljen panel genetskih označevalcev, ki bo razlikoval med pogostimi malignimi jetrnimi tumorji in določil njihov izvor Metode Naš projekt predlaga uporabo bioinformacijske integracije genomskih, transkriptomskih in proteomskih podatkov pogostih malignih primarnih in metastatskih tumorjev jeter za določevanje diagnoze in lokacije primarnega tumorja, ki sta nujna za optimalno terapijo. Z bioinformatskimi orodji bomo analizirali razpoložljive genomske podatke približno 2.000 vzorcev različnih lokacij primarnih tumorjev, ki jih bomo uporabili pri nadaljnjih metodah strojnega učenja. Ta pristop nam bo pomagal odkriti specifične genomske vzorce vsakega primarnega tumorja in nam pomagal prepoznati specifične genomske označevalce, na poglagi katerih bo oblikovan panel označevalcev izdelan po meri. Za klinično potrditev panela označevalcev bodo uporabljeni vzorci tkiva in krvi bolnikov s primarnim in metastatskim tumorjem jeter. Za zaznavanje izbranih označevalcev se bo uporabilo sekvenciranje naslednje generacije, pirosekvenciranje in/ali digitalni PCR. Cilji Iskanje genomskih in transkriptomskih označevalcev, značilnih za primarni tumor, z lastno obsežno bioinformacijsko analizo Ugotoviti genetske vzorce za določen primarni tumor s pomočjo vrhunskih metod strojnega učenja Oblikovanje panela označevalcev, namenjenih razlikovanju med različnimi primarnimi in metastatskimi tumorji jeter Testiranje panela označevalcev na vzorcih tkiva in vzorcih tekočinskih biopsij
Zahtevana je potrditev
Zgodovina ogledov
Priljubljeno