Tumor growth – a modern view of pathogenesis and pharmacotherapy (lecture)

封面

如何引用文章

全文:

详细

The lecture presents up-to-date information on the prevalence of cancer in the world and in the Russian Federation. The main risk factors and causes of malignant tumors are considered. Particular attention is paid to the mechanisms of transformation of normal cells into tumor cells, and the role of oncogenes and anti-oncogenes in the initiation of malignant growth is shown. Based on modern information about carcinogenesis, the pathogenetic significance of the molecular mechanisms of malignant cell growth at various stages (initiation, promotion, progression) of the tumor process is shown. The mechanisms of evasion of tumors from the influence of immune and other mechanisms that restrain their emergence and development in the body are described, and it is also shown how the spread (metastasis) of malignant cells occurs. The modern tumor markers are presented, on the basis of which the earlier detection of malignant diseases is performed. Particular attention is paid to molecular diagnostic approaches to assessing the risk of occurrence and early diagnosis of malignant neoplasms. Genomic, epigenetic and interactomic tumor markers, which are used in leading domestic and foreign oncological centers, are considered. The most promising approaches to the creation of effective anticancer drugs obtained on the basis of the achievements of molecular biology and bioinformatics are highlighted.

作者简介

Alexander Tyukavin

Saint Petersburg State Chemical and Pharmaceutical University of the Ministry of Health of the Russian Federation

Email: alexander.tukavin@pharminnotech.com
SPIN 代码: 8476-5366
Scopus 作者 ID: 6603645369
Researcher ID: V-6699-2017

Doctor of Medicine (MD), Professor, Head of the Departmen to Physiology and Pathology

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Sergei Suchkov

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation (Sechenov University); A.I. Yevdokimov Moscow State University of Medicine and Dentistry

编辑信件的主要联系方式.
Email: ssuchkov57@gmail.com
SPIN 代码: 7052-7335

Doctor of Medicine (MD), Professor, Professor of the Department of Pathology of the I.M. Sechenov First Moscow State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation (Sechenov University), Professor of the Department of Clinical Allergology and Immunology, A.I. Yevdokimov Moscow State University of Medicine and Dentistry

俄罗斯联邦, Moscow; Moscow

参考

  1. Патология: учебник / под редакцией А.И. Тюкавина. – Москва: ИНФРА-М, 2020. – 844 с.
  2. Основы персонализированной и прецизионной медицины. Учебник для медицинских вузов и факультетов / под редакцией С.В. Сучкова. – Москва: ГЭОТАР-Медиа, 2020. – 624 с.
  3. Yan W, Xue W, Chen J, et al. Biological Networks for Cancer Candidate Biomarkers Discovery. Cancer Informatics. 2016; 15(S3): 1–7.doi: 10.4137/CIN.S39458.
  4. Qian T, Zhu S, Hoshida Y. Use of big data in drug development for precision medicine: an update. Expert Rev. Precis. Med. Drug Dev. 2019; 4(3): 189–200. doi: 10.1080/23808993.2019.1617632.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Microchip for the diagnosis of malignant tumors

下载 (1MB)
3. Fig. 2. Network topology and its meaning

下载 (1MB)
4. Fig. 3. Gene interaction networks associated with breast cancer

下载 (1MB)
5. Fig. 4. Differences in the dynamic properties of interactome in breast tumors. PCC – Pearson’s correlation coefficient

下载 (1MB)
6. Fig. 5. Scheme of the construction of targeted drugs

下载 (865KB)
7. Fig. 6. Small molecule docks with protein

下载 (1MB)
8. Fig. 7. Multitargeting aimed at realizing the therapeutic potential of the developed pharmacological structure

下载 (1MB)
9. Fig. 8. The use of liposomes and radioactive labels to visualize targeted drug delivery and assess the effectiveness of anticancer therapy

下载 (1MB)
10. Fig. 9. The mechanism of evasion of the tumor from the immune attack of the body (immune brake – checkpoint)

下载 (1MB)
11. Fig. 10. Gene therapy using an adenoviral vector

下载 (1MB)

版权所有 © Tyukavin A.I., Suchkov S.V., 2021

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».