zalety i ograniczenia technologii mikromacierzy w raku ludzkim
w kwietniu tego roku byliśmy świadkami jednego z najbardziej monumentalnych osiągnięć w biologii: kompletnego uporządkowania ludzkiego genomu. Dekodowanie i osadzanie w bazie danych miliardów baz sekwencji jest punktem wyjścia genomiki funkcjonalnej postsequence. Odkrycie układu okresowego miało istotny wpływ na chemię. Tak samo całkowite rozszyfrowanie ludzkiego genomu będzie miało imponujący wpływ na ludzkie zdrowie i jakość życia. Obecnie rozumiemy funkcję tylko ograniczonej liczby ludzkich genów. Badanie funkcji wszystkich ludzkich genów jest technologicznym wyzwaniem. Aby sprostać temu wyzwaniu, opracowano nowe narzędzia o wysokiej wydajności. Test mikromacierzy jest potężną technologią molekularną, która umożliwia jednoczesne badanie ekspresji tysięcy genów lub ich produktów RNA, dając dokładny obraz ekspresji genów w komórce lub próbce w czasie badania.
na przykład ekspresję wszystkich genów oporności na leki i metabolizmu lub wszystkich znanych onkogenów w komórce można wykryć i zmierzyć w tym samym czasie (Brown i Botstein, 1999; Collins, 1999; Lander, 1999). Mikromacierze można zdefiniować jako uporządkowany zbiór mikrospotów (sond), z których każdy zawiera pojedynczy gatunek kwasu nukleinowego i reprezentuje interesujące go geny. Technologia ta opiera się na hybrydyzacji między znakowanymi wolnymi celami pochodzącymi z próbki biologicznej i szeregiem wielu sond DNA, które są unieruchomione na matrycy (Southern et al., 1999). Cele są wytwarzane przez odwrotną transkrypcję i jednoczesne etykietowanie ekstraktów RNA z próbki biologicznej hybrydyzowanej z sondami fragmentów DNA. Sygnał hybrydyzacji wytwarzany na każdej sondzie jest poziomem ekspresji mRNA odpowiedniego genu w próbce w czasie badania. Sygnały są wykrywane, oznaczane ilościowo, integrowane i normalizowane za pomocą dedykowanego oprogramowania i odzwierciedlają „profil ekspresji genów” lub „portret molekularny” dla każdej próbki biologicznej.
wiele tysięcy lub dziesiątki tysięcy wyraźnych plam można wydrukować na silikonowej lub szklanej prowadnicy lub nylonowej bazie półprzewodnikowej. Istnieją głównie dwa warianty mikromacierzy: cDNA i mikromacierzy oligonukleotydowych (Schena et al., 1995, 1996; Lockhart et al., 1996). Chociaż oba typy mikromacierzy są używane do analizy wzorców ekspresji genów, warianty te są zasadniczo różne (Lipshutz et al., 1999). W mikromacierzach cDNA stosunkowo długie cząsteczki DNA są unieruchomione na stałej powierzchni. Ten typ mikromacierzy jest najczęściej używany do badań przesiewowych i ekspresji na dużą skalę. Mikromacierz oligonukleotydowy jest wytwarzany w drodze syntezy chemicznej kierowanej światłem in situ lub w drodze syntezy konwencjonalnej, a następnie przez unieruchomienie na matrycy szklanej. Ta mikromacierz jest używana do wykrywania mutacji, mapowania genów i badań ekspresji i pozwala na różnicowe wykrywanie członków rodziny genów lub alternatywnych transkryptów, które nie są odróżnialne przez mikromacierze cDNA.
Chemia mikromacierzy sama w sobie nie jest nowa, ponieważ technologia hybrydyzacji jest dobrze ugruntowana od dziesięcioleci. Jednak jednoczesne badanie tysięcy genów przekształca technikę mikromacierzy w potężne narzędzie analityczne całego systemu. Minęło prawie 10 lat od stworzenia pierwszych mikromacierzy, a mimo to technologia ta wciąż się rozwija i udoskonala. Od czasu jego pierwszego wprowadzenia liczba zastosowań mikromacierzy wzrosła (Rysunek 1). Począwszy od ich zastosowania w badaniach przesiewowych genów i identyfikacji celów, technologia ta znajduje nowe zastosowania, takie jak biologia rozwoju, klasyfikacja chorób, badania szlaku, odkrywanie leków i toksykologia. Technologia zaangażowana w produkcję i wykorzystanie mikromacierzy wykracza poza zakres tego przeglądu, ale została szeroko poddana przeglądowi w innym miejscu (Schena et al., 1995; Niemeyer and Blohm, 1999; Bowtell, 1999; Brown and Botstein, 1999; Celis et al., 2000; Cheung et al., 1999; Duggan et al., 1999; Graves, 1999; Khan et al., 1999; Hegde et al., 2000; Meldrum, 2000). Opisujemy tutaj Niektóre z ostatnich osiągnięć i wyników w technologii mikromacierzy w badaniach nad rakiem, omawiamy potencjalne problemy, opisujemy zastosowania kliniczne i komentujemy przyszłość tej technologii.
liczba cytowań znalezionych w MEDLINE przez wstawienie 'microarray’ (szary pasek) lub 'microarray+cancer’ (biały pasek) dla wyszukiwanie PubMed. Artykuły zostały opublikowane w latach 1995-2002
znaczenie pomiaru globalnej ekspresji genów w nowotworach ludzkich
charakteryzujących populację transkrybowanych genów doprowadziło do powstania nowego terminu, transkryptomu (Su et al., 2002). Pojęcie to definiuje kompletny zestaw transkrypcji genów wyrażonych jako RNA dla danego gatunku. Zatem transkryptom reprezentuje wszechświat przekaźników RNA, które mogą kodować białka. Tylko około 5% genów jest aktywnych w danej komórce w danym momencie. Większość genów jest represjonowana, a ta kontrola może nastąpić na poziomie transkrypcyjnym lub translacyjnym. Ponieważ regulacja ekspresji białek na poziomie transkrypcji jest bardziej efektywna, większość kontroli odbywa się na tym poziomie. Profil ekspresji genów komórki określa jej funkcję, fenotyp i odpowiedź na bodźce zewnętrzne. Dlatego profile ekspresji genów mogą pomóc w wyjaśnieniu funkcji komórkowych, szlaków biochemicznych i mechanizmów regulacyjnych. Ponadto profile ekspresji genów komórek/tkanek chorobowych, w porównaniu z normalnymi kontrolami, mogą promować zrozumienie patologii choroby i identyfikować nowe punkty terapeutyczne interwencji, poprawiając diagnozę i wyjaśniając rokowanie.
w ciągu ostatnich kilku lat pojawiło się kilka metod profilowania ekspresji genów i z powodzeniem zastosowano je w badaniach nad rakiem. Obejmują one wyświetlanie różnicowe, szeregową analizę ekspresji genów i mikromacierzy (Velculescu et al., 1995; Granjeaud et al., 1999; Cheng et al., 2002). Mikromacierze stały się ważne, ponieważ są łatwiejsze w użyciu, nie wymagają sekwencjonowania DNA na dużą skalę i umożliwiają równoległe kwantyfikowanie tysięcy genów z wielu próbek. Profilowanie ekspresji genów nowotworów stanowi największą kategorię badań wykorzystujących technologię mikromacierzy i wydaje się być najbardziej kompleksowym podejściem do scharakteryzowania nowotworu molekularnego. Chociaż fenotyp nowotworu jest tylko częściowo określony przez jego transkryptom, nadal zapewnia jasny obraz stanu fizjologicznego komórki. Siła tego podejścia została wykazana w badaniach przeprowadzonych na wielu różnych nowotworach, w tym nowotworach piersi, głowy i szyi, wątroby, płuc, jajnika, trzustki, prostaty i żołądka (Bhattacharjee et al., 2001; Dhanasekaran et al., 2001; Garber et al., 2001; Tonin et al., 2001; Al Moustafa et al., 2002; Belbin et al., 2002; Chen et al., 2002; Han et al., 2002; Hedenfalk et al., 2002; Hippo et al., 2002; Luo et al., 2002a).
w kilku badaniach profilowania raka za pomocą analizy mikromacierzy wykorzystano różne strategie, takie jak guz kontra kontrola, w której profil ekspresji genu guza jest porównywany z odpowiednią próbką kontrolną w celu zmierzenia różnic i podobieństw między obydwoma fenotypami, stratyfikacja raka, w której profile ekspresji genu z różnych próbek tego samego typu raka są porównywane w celu ujawnienia odrębnych podgrup w celu lepszego zdefiniowania klasyfikacji molekularnej wspólnego histologicznego typu raka, i wreszcie ocena czasowa guza, w której genu genu wzorce ekspresji z próbek nowotworowych pochodzących z różnych stadiów progresji są porównywane w celu wyjaśnienia różnic między wczesnymi i zaawansowanymi stadiami choroby. Chociaż opublikowano wiele badań analizy mikromacierzy w chorobach ludzkich, przedstawiamy tutaj Niektóre z tych, które mają kliniczne zainteresowanie onkologią.
mikromacierze i rak prostaty
niedawno opublikowano kilka badań z wykorzystaniem mikromacierzy do scharakteryzowania profili ekspresji genów raka prostaty. Badania te wykorzystały technologię mikromacierzy jako narzędzie do wykrywania genów w celu identyfikacji markerów genetycznych, które dyskryminują normalne i nowotworowe tkanki prostaty. Proste badanie mikromacierzy przeprowadzono przy użyciu plamistych macierzy błonowych do analizy normalnych i nowotworowych tkanek i linii komórkowych (Bull et al., 2001). Wyniki mikromacierzy membranowych są ograniczone względną niewrażliwością tej techniki do wykrywania transkryptów wyrażonych na niskim poziomie i małej liczby plam, które mogą być umieszczone na membranach; jednak badanie to dało markerów kandydujących raka prostaty do dalszej oceny. Pięć opublikowanych badań przeanalizowało profile ekspresji genów w kilku tysiącach genów w tkankach prawidłowych i prostaty i wykorzystało nienadzorowaną analizę hierarchicznego grupowania do sortowania próbek (Dhanasekaran et al., 2001; Luo et al., 2001, 2002b; Welsh et al., 2001a; Singh et al., 2002). Dhanasekaran et al. (2001) byli w stanie odróżnić normalne gruczołu krokowego, łagodnego rozrostu gruczołu krokowego (BPH), zlokalizowanego raka gruczołu krokowego i przerzutowego raka gruczołu krokowego próbki za pomocą 9,984 element-cętkowane mikromacierze. Wykorzystując hierarchiczną analizę klastrowania, Luo et al. (2001) byli w stanie rozróżnić 16 próbek raka prostaty z dziewięciu okazów BPH na podstawie różnic w profilach ekspresji genów mierzonych na 6500 pierwiastków plamistych cDNA mikromacierzy. Welsh et al. (2001a) poinformował o podobnym sortowaniu prawidłowych i złośliwych próbek tkanki gruczołu krokowego za pomocą mikromacierzy oligonukleotydowych. Co ciekawe, wszystkie pięć grup zidentyfikowało przezbłonową proteazę serynową hepsynę jako wykazującą znacznie zwiększoną ekspresję w tkankach złośliwych w porównaniu z prawidłową tkanką prostaty(Dhanasekaran et al., 2001; Luo et al., 2001, 2002b; Welsh et al., 2001a; Singh et al., 2002). Wiele innych markerów kandydujących raka prostaty, takich jak proto-onkogen PIM1, wyłoniło się z innych badań i są dalej badane jako potencjalne markery diagnostyczne. Zmniejszona ekspresja PIM1 na immunohistochemii próbek nowotworu prostaty przyznał zwiększone ryzyko nawrotu po zabiegu (Dhanasekaran et al., 2001). Inne grupy wykorzystujące kombinacje subtraktywnej hybrydyzacji i analizy mikromodulacyjnej zidentyfikowały kilku potencjalnych kandydatów do terapii immunomodulującej raka prostaty, w tym proststeina (Xu i wsp ., 2001), STEAP (Hubert et al., 1999) i p504S/Alfa-Metyloacylo-Coa-Racemase (Jiang et al., 2001). W bardzo niedawnym badaniu, Virolle et al. (2003) wykorzystał linię komórek raka prostaty, która wyraża wysoki konstytutywny poziom białka Egr1, czynnika transkrypcyjnego nadmiernie ekspresyjnego w większości agresywnych nowotworowych komórek raka prostaty. Ocenili oni regulację transkrypcji Egr1, wykonując analizę mikromacierzy oligonukleotydowych z wykorzystaniem komórek pozbawionych Egr1 jako próbki porównawczej do identyfikacji genów docelowych Egr1. Po raz pierwszy w tkankach gruczołu krokowego, badanie to potwierdziło zwiększającą wzrost rolę Egr1 obserwowaną wcześniej w innych systemach komórkowych i zidentyfikowało kilka nowych genów docelowych specjalnie kontrolujących wzrost, progresję cyklu komórkowego i szlaki apoptotyczne.
mikromacierze i rak jamy ustnej
do tej pory opublikowano tylko kilka badań dotyczących mikromacierzy związanych z rakiem jamy ustnej. Chang et al. (1998) ilustrował użycie cDNA mikromacierzy do scharakteryzowania genów związanych z transformacją w raku jamy ustnej. Villaret et al. zastosowano połączenie komplementarnego odejmowania DNA i analizy mikromacierzy w celu oceny unikalnych genów specyficznych dla raka płaskonabłonkowego głowy i szyi (HNSCC) jako potencjalnych markerów nowotworowych i kandydatów na szczepionki. Stwierdzono, że dziewięć znanych genów wykazuje znaczną nadekspresję w HNSCC w porównaniu do normalnej tkanki. Ponadto w podgrupie nowotworów nadekspresowano cztery nowe geny (Villaret et al., 2000). Alevizos et al. (2001) analizował transkryptom w raku płaskonabłonkowym jamy ustnej. Znaleziono około 600 genów kandydujących (onkogenów, supresorów nowotworowych, czynników transkrypcyjnych, markerów różnicowania, białek przerzutowych i enzymów ksenobiotycznych), które różnie ulegały ekspresji w raku jamy ustnej, potwierdzając tylko trzy z tych genów metodą PCR.
Lu i in. (2001) used the microarray approach to evaluate gene expression profile changes during the initiation and progression of squamous cell carcinoma of the esophagus. Badali oni profile ekspresji genów w różnych stadiach inicjacji i progresji raka przełyku w celu identyfikacji genów różniących się ekspresją pomiędzy tymi stadiami. Frierson et al. (2002) used oligonucleotide microarray analysis to study the expression of 8,920 different human genes in 15 adenoid cystic carcinomas (ACCs), one ACC cell line and five normal major salivary gruczoły. Wśród genów ze zmienioną ekspresją W ACC znalazły się geny kodujące czynniki transkrypcyjne SOX4 i AP-2 gamma, kinazę kazeinową 1 oraz epsilon i frizzled-7, które są członkami szlaku sygnałowego Wnt/beta-katenina. W bardzo niedawnym badaniu Leethanakul et al. (2003) generowane biblioteki cDNA o wysokiej złożoności z przechwytywania laserowego mikrodissekcji normalnego i rakowego płaskonabłonkowego nabłonka. W badaniu tym autorzy zbadali dostępne informacje o sekwencji za pomocą narzędzi bioinformatycznych i zidentyfikowali 168 nowych genów różnicowo ekspresji w normalnym i złośliwym nabłonku. Ponadto, używając tablic cDNA, uzyskali dowody, że podzbiór tych nowych genów może być silnie wyrażony w HNSCC.
Mikromacierz i rak piersi
biorąc pod uwagę kliniczną heterogeniczność raka piersi, technologia mikromacierz może być idealnym instrumentem do ustalenia dokładniejszej klasyfikacji. Wstępne badania z wykorzystaniem profilowania ekspresyjnego opartego na mikromacierzy wykazały jego zdolność do prawidłowej klasyfikacji raka piersi z ujemnym receptorem estrogenowym i dodatnim receptorem estrogenowym (Perou i wsp ., 2000; West et al., 2001) oraz w celu odróżnienia guzów związanych z BRCA1 od guzów związanych z BRCA2 i sporadycznych (Hedenfalk et al., 2001; van ’ t Veer et al., 2002).
badanie van ’ t Veer et al. jest jednym z najbardziej obszernych i pouczających badań przeprowadzonych do tej pory. Autorzy zbadali 117 pierwotnych próbek piersi za pomocą profilowania ekspresji genów opartego na mikromacierzy w celu opracowania profili prognostycznych i porównania ich ze znanymi markerami prognostycznymi w raku piersi. Spośród 5000 genów o zmiennym profilu ekspresji zidentyfikowano 70 w celu uzyskania optymalnej dokładności w przewidywaniu nawracających chorób. Korzystając z tej klasyfikacji, autorzy prawidłowo przewidzieli rzeczywisty wynik choroby u 65 z 78 pacjentów. Pięciu pacjentów z dobrym rokowaniem i ośmiu pacjentów z złym rokowaniem zostało nieprawidłowo przydzielonych. Zastosowano standardowe markery prognostyczne w raku piersi, aby oszacować ryzyko nawrotu raka i pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących leczenia uzupełniającego. Niestety, obecne markery prognostyczne nie wskazują właściwie najbardziej właściwej terapii dla pacjenta. Siła predykcyjna podejścia do mikromacierzy jest znacznie większa niż obecnie stosowanych metod, ale musi zostać potwierdzona w bardziej prospektywnych badaniach klinicznych. Jeśli wartość prognostyczna tego podejścia zostanie potwierdzona, klasyfikator profilujący ekspresję spowodowałby około czterokrotny spadek u pacjentów niepotrzebnie otrzymujących leczenie adiuwantowe (Caldas i Aparicio, 2002).
Marcin i in. (2001) opisał metodę identyfikacji krążącego raka piersi za pomocą dwuetapowego procesu różnicowego wyświetlania i profilowania ekspresji opartego na tablicy o wysokiej czułości. Nawet jeśli potencjał tej techniki jest obiecujący, jej czułość i swoistość nadal wymagają poprawy i potrzeba więcej pracy w celu określenia znaczenia klinicznego wykrywania profilu ekspresji genów we krwi obwodowej. Niektóre artykuły wykazały obecnie związek między profilami ekspresji guza przy użyciu technologii mikromacierzy i wyników klinicznych. Na przykład Sorlie et al. (2001) wykazał, że podklasy nowotworowe zdefiniowane przez profilowanie ekspresji mogą przewidywać wolne od choroby i całkowite przeżycie, oraz Sotiriou et al. (2002) wykazały, że profile ekspresji wstępnej obróbki przewidywano odpowiedź kliniczną na chemioterapię w małej próbie guzów piersi. Chociaż badanie Sorlie et al. był bardzo prowokacyjny, autorzy nie porównali wartości prognostycznej grup zidentyfikowanych przez hierarchiczne grupowanie z obecnie stosowanymi czynnikami prognostycznymi w raku piersi. Ponieważ oporność na leki w nowotworach jest główną przeszkodą w skutecznej chemioterapii, możliwość uzyskania potencjalnego profilu molekularnego lub odcisku palca leków przeciwnowotworowych w komórkach nowotworowych za pomocą technologii mikromacierzy ma kluczowe znaczenie dla przewidywania odpowiedzi chemioterapii. Kudoh et al. (2000) wykazał tę zdolność do definiowania zmian w profilach ekspresji genów w linii komórek raka piersi leczonych chemioterapią. Monitorowano profile ekspresji komórek raka piersi MCF-7, które były albo przejściowo leczone doksorubicyną, albo wybrane do oporności na doksorubicynę. Badanie to wykazało, że przejściowe leczenie doksorubicyną zmieniało ekspresję zróżnicowanej grupy genów w sposób zależny od czasu.
mikromacierze i rak jajnika
w ciągu ostatnich kilku lat kilku badaczy opublikowało interesujące badania dotyczące profilowania ekspresji raka jajnika. Martoglio et al. (2000) przeanalizował profile ekspresji genów pięciu zdrowych jajników i czterech próbek słabo zróżnicowanych surowiczych gruczolakoraków jajników. Stosując małą „wewnętrzną” membranę nylonową cDNA microarray, stwierdzono ogólny wzrost markerów związanych z angiogenezą (np. angiopoietyna-1, VEGF), markerów apoptotycznych i nowotworowych, mediatorów odpowiedzi immunologicznej i nowych potencjalnych markerów raka jajnika (np. kofilina, moesin i białko ograniczającego działanie neuronów czynnika tłumiącego) w tkance nowotworowej. Badanie było intrygujące, ponieważ wykorzystali tanią matrycę cDNA dostosowaną do badań określonych szlaków, takich jak angiogeneza i tumorigeneza. Ponieważ problematyczne jest uzyskanie dostępu do odpowiedniej ilości wczesnej tkanki guza jajnika, naukowcy wykorzystali różne strategie w celu obejścia potrzeby ilości tkanek zwykle wymaganych przez Analizę mikromacierzy. Na przykład, Ismail et al. (2000) poinformował o badaniu 864 elementów DNA przesiewanych przeciwko 10 linii komórek raka jajnika i pięciu normalnych linii komórek nabłonka przy użyciu krótkotrwałej hodowli komórkowej w celu rozszerzenia nabłonka powierzchniowego jajnika przed ekstrakcją RNA. Inni badacze oczyszczali nabłonek jajnika za pomocą procedur in vitro, takich jak przestrzeganie szkła lub wzbogacanie immunomagnetyczne (Ono i wsp., 2000; Welsh et al., 2001b). Jednak te dwa podejścia mogą wprowadzać odchylenia w obserwowanej ekspresji genów. W rzeczywistości, pierwsze podejście (Ismail et al., 2000) wykorzystuje hodowane komórki nowotworowe, które mogą nie odzwierciedlać nowotworów in vivo ze względu na możliwość wtórnych zmian ekspresji genów zachodzących in vitro w wyniku warunków hodowli. Druga strategia (Ono et al., 2000; Welsh et al., 2001B) jest bardzo długi i może powodować degradację mniej stabilnych przekaźników RNA. Aby uniknąć możliwych uprzedzeń związanych z kulturami in vitro stosowanymi w niektórych badaniach (Ismail et al., 2000; Matei et al., 2002), inni badacze badali wzorce ekspresji genów bezpośrednio z chirurgicznie wyciętych guzów (Shridhar et al., 2001). Małe, wyspecjalizowane mikromacierze mają kilka praktycznych zalet i mogą ujawniać informacje, które mogą zostać utracone w większych mikromacierzach. Sawiris i in. (2002) zastosował wysoce wyspecjalizowaną mikromacierz cDNA o nazwie „Ovachip” i stwierdził, że ta mikromacierz jest niezwykle wrażliwa na różnicowanie raka jajnika od raka jelita grubego w oparciu o wzorce ekspresji genów. Biomarkery przesiewowe w kierunku raka jajnika są bardzo ważne ze względu na późne stadium diagnozy i słabe przeżycie związane z tym typem raka. Niedawno w dwóch badaniach wykorzystano technologię mikromacierzy w celu identyfikacji dwóch nadmiernie ekspresji potencjalnych markerów surowicy raka jajnika o nazwie osteopontin i prostasin i zgłoszono wstępną walidację ich zastosowania do wczesnego wykrywania choroby (Mok et al., 2001; Kim et al., 2002).
mikromacierze i inne nowotwory
zastosowanie technologii mikromacierzy do innych ludzkich nowotworów szybko się rozwija. Pionierskie badanie Golub et al. (1999) zademonstrował możliwość odróżnienia ostrej białaczki szpikowej i ostrej białaczki limfoblastycznej (ALL) w oparciu o monitorowanie ekspresji genów i jak, w symulowanej sytuacji „zaślepionej” do diagnozy histologicznej, dwie klasy mogły zostać odkryte przez same wzorce ekspresji genów. Alizadeh et al. (2000) zidentyfikował dwie formy rozproszonego chłoniaka z dużych komórek B (DLBCL) na podstawie profili ekspresji genów, które wskazują na różne etapy różnicowania się komórek B. Co ciekawe, ta klasyfikacja molekularna ma wartość prognostyczną niezależną od stratyfikacji przez zwykłą klasyfikację kliniczną. Aby zbadać ekspresję genów w nowotworach limfatycznych, duża grupa współpracujących stworzyła wyspecjalizowaną mikromacierz o nazwie „Lymphochip”, która jest wzbogacona w geny selektywnie wyrażone w limfocytach i w genach regulujących funkcję limfocytów (Alizadeh et al., 1999). Grupa ta użyła tej mikromacierzy do zbadania DLBCL i odkryła dwie molekularnie różne formy tego guza. Ponadto wykazano, że podgrupy DLBCL definiowały podgrupę pacjentów o wyraźnym rokowaniu klinicznym. Aby przetestować hipotezę, że przewlekła białaczka limfocytowa z komórek B (CLL) jest więcej niż jedną chorobą, Rosenwald et al. (2001) related the gene expression patterns of CLL to their IG mutational status and to other types of normal and malignant B cells. Co ciekawe, geny zidentyfikowane jako wysoce ekspresyjne w PBL w porównaniu do DLBCL były ekspresji równoważnej we wszystkich próbkach PBL, niezależnie od ich statusu mutacji Ig. Badanie to sugerowało, że wszystkie przypadki PBL dzieliły wspólny mechanizm transformacji i/lub komórki pochodzenia. Ostatnie badania (Stratowa et al., 2001) zaproponował listę potencjalnych nowych markerów prognostycznych zaangażowanych w handel limfocytami i związanych z zaawansowaniem choroby i/lub przeżywalnością pacjenta.
w bardzo niedawnym badaniu, Gariboldi et al. (2003) przeanalizował profile ekspresji genów w normalnej tkance skóry podatnych i opornych myszy w celu identyfikacji genów, które odgrywają funkcjonalną rolę w podatności genetycznej. Badanie to zasugerowało rolę genu Scca2, członka nadrodziny inhibitora proteazy serynowej, w genetycznej predyspozycji do nowotworów skóry.
Technologia mikromacierzy została również wykorzystana w analizie czerniaka (Bittner et al., 2000). Badanie to sugerowało, że profile ekspresji genów w tkance indywidualnego pacjenta mogą być wyjątkowo zachowane w czasie i że globalna analiza transkryptu może zidentyfikować nierozpoznane podtypy czerniaka skóry i przewidzieć eksperymentalnie sprawdzalne cechy fenotypowe.
badania nad komórkami i tkankami raka jelita grubego wykazały znaczną supresję genu kinazy, WEE1Hu (Backert i wsp ., 1999).
wiele transkryptomów zmienia się po specyficznej nadekspresji genów związanych z guzem. Na przykład, wykorzystaliśmy adenowirusowy układ ekspresji genu supresorowego RB2 / p130 w niedrobnokomórkowej linii komórkowej raka płuca w celu identyfikacji specyficznych genów, które są regulowane przez pRb2/P130 (Russo et al., 2003). Nasze wyniki mikromacierzy zidentyfikowały wiele genów zaangażowanych w wiele procesów komórkowych, w tym podział komórek, sygnalizację komórkową/komunikację komórkową, strukturę/ruchliwość komórki oraz ekspresję genów i metabolizm. Wyniki te sugerują nowe potencjalne biomarkery terapeutyczne w raku płuca. Ponadto wyniki innego badania mikromacierzy cDNA wskazują, że nadekspresja PTEN genu supresorowego nowotworu może hamować inwazję raka płuc poprzez obniżenie regulacji panelu genów (Hong et al., 2000). W świetle powyższych danych jasne jest, że podejście do mikromacierzy jest bardzo ważne w analizie różnych typów nowotworów.