Attenzione: i dati modificati non sono ancora stati salvati. Per confermare inserimenti o cancellazioni di voci è necessario confermare con il tasto SALVA/INSERISCI in fondo alla pagina
IRIS
Crucial transitions in cancer—including tumor initiation, local expansion, metastasis, and therapeutic resistance—involve complex interactions between cells within the dynamic tumor ecosystem. Transformative single-cell genomics technologies and spatial multiplex in situ methods now provide an opportunity to interrogate this complexity at unprecedented resolution. The Human Tumor Atlas Network (HTAN), part of the National Cancer Institute (NCI) Cancer Moonshot Initiative, will establish a clinical, experimental, computational, and organizational framework to generate informative and accessible three-dimensional atlases of cancer transitions for a diverse set of tumor types. This effort complements both ongoing efforts to map healthy organs and previous large-scale cancer genomics approaches focused on bulk sequencing at a single point in time. Generating single-cell, multiparametric, longitudinal atlases and integrating them with clinical outcomes should help identify novel predictive biomarkers and features as well as therapeutically relevant cell types, cell states, and cellular interactions across transitions. The resulting tumor atlases should have a profound impact on our understanding of cancer biology and have the potential to improve cancer detection, prevention, and therapeutic discovery for better precision-medicine treatments of cancer patients and those at risk for cancer. The Human Tumor Atlas Network outlines their ambitious plan to generate 3D, single-cell, multiparametric, and longitudinal maps of diverse tumor types.
The Human Tumor Atlas Network: Charting Tumor Transitions across Space and Time at Single-Cell Resolution
Rozenblatt-Rosen O.;Regev A.;Oberdoerffer P.;Nawy T.;Hupalowska A.;Rood J. E.;Ashenberg O.;Cerami E.;Coffey R. J.;Demir E.;Ding L.;Esplin E. D.;Ford J. M.;Goecks J.;Ghosh S.;Gray J. W.;Guinney J.;Hanlon S. E.;Hughes S. K.;Hwang E. S.;Iacobuzio-Donahue C. A.;Jane-Valbuena J.;Johnson B. E.;Lau K. S.;Lively T.;Mazzilli S. A.;Pe'er D.;Santagata S.;Shalek A. K.;Schapiro D.;Snyder M. P.;Sorger P. K.;Spira A. E.;Srivastava S.;Tan K.;West R. B.;Williams E. H.;Aberle D.;Achilefu S. I.;Ademuyiwa F. O.;Adey A. C.;Aft R. L.;Agarwal R.;Aguilar R. A.;Alikarami F.;Allaj V.;Amos C.;Anders R. A.;Angelo M. R.;Anton K.;Aster J. C.;Babur O.;Bahmani A.;Balsubramani A.;Barrett D.;Beane J.;Bender D. E.;Bernt K.;Berry L.;Betts C. B.;Bletz J.;Blise K.;Boire A.;Boland G.;Borowsky A.;Bosse K.;Bott M.;Boyden E.;Brooks J.;Bueno R.;Burlingame E. A.;Cai Q.;Campbell J.;Caravan W.;Chaib H.;Chan J. M.;Chang Y. H.;Chatterjee D.;Chaudhary O.;Chen A. A.;Chen B.;Chen C.;Chen C. -H.;Chen F.;Chen Y. -A.;Chheda M. G.;Chin K.;Chiu R.;Chu S. -K.;Chuaqui R.;Chun J.;Cisneros L.;Colditz G. A.;Cole K.;Collins N.;Contrepois K.;Coussens L. M.;Creason A. L.;Crichton D.;Curtis C.;Davidsen T.;Davies S. R.;de Bruijn I.;Dellostritto L.;De Marzo A.;DeNardo D. G.;Diep D.;Diskin S.;Doan X.;Drewes J.;Dubinett S.;Dyer M.;Egger J.;Eng J.;Engelhardt B.;Erwin G.;Esserman L.;Felmeister A.;Feiler H. S.;Fields R. C.;Fisher S.;Flaherty K.;Flournoy J.;Fortunato A.;Frangieh A.;Frye J. L.;Fulton R. S.;Galipeau D.;Gan S.;Gao J.;Gao L.;Gao P.;Gao V. R.;Geiger T.;George A.;Getz G.;Giannakis M.;Gibbs D. L.;Gillanders W. E.;Goedegebuure S. P.;Gould A.;Gowers K.;Greenleaf W.;Gresham J.;Guerriero J. L.;Guha T. K.;Guimaraes A. R.;Gutman D.;Hacohen N.;Hanlon S.;Hansen C. R.;Harismendy O.;Harris K. A.;Hata A.;Hayashi A.;Heiser C.;Helvie K.;Herndon J. M.;Hirst G.;Hodi F.;Hollmann T.;Horning A.;Hsieh J. J.;Hughes S.;Huh W. J.;Hunger S.;Hwang S. E.;Ijaz H.;Izar B.;Jacobson C. A.;Janes S.;Jayasinghe R. G.;Jiang L.;Johnson B. E.;Johnson B.;Ju T.;Kadara H.;Kaestner K.;Kagan J.;Kalinke L.;Keith R.;Khan A.;Kibbe W.;Kim A. H.;Kim E.;Kim J.;Kolodzie A.;Kopytra M.;Kotler E.;Krueger R.;Krysan K.;Kundaje A.;Ladabaum U.;Lake B. B.;Lam H.;Laquindanum R.;Laughney A. M.;Lee H.;Lenburg M.;Leonard C.;Leshchiner I.;Levy R.;Li J.;Lian C. G.;Lim K. -H.;Lin J. -R.;Lin Y.;Liu Q.;Liu R.;Longabaugh W. J. R.;Longacre T.;Ma C. X.;Macedonia M. C.;Madison T.;Maher C. A.;Maitra A.;Makinen N.;Makowski D.;Maley C.;Maliga Z.;Mallo D.;Maris J.;Markham N.;Marks J.;Martinez D.;Mashl R. J.;Masilionais I.;Mason J.;Massague J.;Massion P.;Mattar M.;Mazurchuk R.;Mazutis L.;McKinley E. T.;McMichael J. F.;Merrick D.;Meyerson M.;Miessner J. R.;Mills G. B.;Mills M.;Mondal S. B.;Mori M.;Mori Y.;Moses E.;Mosse Y.;Muhlich J. L.;Murphy G. F.;Navin N. E.;Nederlof M.;Ness R.;Nevins S.;Nikolov M.;Nirmal A. J.;Nolan G.;Novikov E.;O'Connell B.;Offin M.;Oh S. T.;Olson A.;Ooms A.;Ossandon M.;Owzar K.;Parmar S.;Patel T.;Patti G. J.;Pe'er I.;Peng T.;Persson D.;Petty M.;Pfister H.;Polyak K.;Pourfarhangi K.;Puram S. V.;Qiu Q.;Quintanal-Villalonga A.;Raj A.;Ramirez-Solano M.;Rashid R.;Reeb A. N.;Reid M.;Resnick A.;Reynolds S. M.;Riesterer J. L.;Rodig S.;Roland J. T.;Rosenfield S.;Rotem A.;Roy S.;Rudin C. M.;Ryser M. D.;Santi-Vicini M.;Sato K.;Schrag D.;Schultz N.;Sears C. L.;Sears R. C.;Sen S.;Sen T.;Shalek A.;Sheng J.;Sheng Q.;Shoghi K. I.;Shrubsole M. J.;Shyr Y.;Sibley A. B.;Siex K.;Simmons A. J.;Singer D. S.;Sivagnanam S.;Slyper M.;Sokolov A.;Song S. -K.;Southard-Smith A.;Spira A.;Stein J.;Storm P.;Stover E.;Strand S. H.;Su T.;Sudar D.;Sullivan R.;Surrey L.;Suva M.;Terekhanova N. V.;Ternes L.;Thammavong L.;Thibault G.;Thomas G. V.;Thorsson V.;Todres E.;Tran L.;Tyler M.;Uzun Y.;Vachani A.;Van Allen E.;Vandekar S.;Veis D. J.;Vigneau S.;Vossough A.;Waanders A.;Wagle N.;Wang L. -B.;Wendl M. C.;West R.;Wu C. -Y.;Wu H.;Wu H. -Y.;Wyczalkowski M. A.;Xie Y.;Yang X.;Yapp C.;Yu W.;Yuan Y.;Zhang D.;Zhang K.;Zhang M.;Zhang N.;Zhang Y.;Zhao Y.;Zhou D. C.;Zhou Z.;Zhu H.;Zhu Q.;Zhu X.;Zhu Y.;Zhuang X.
2020-01-01
Abstract
Crucial transitions in cancer—including tumor initiation, local expansion, metastasis, and therapeutic resistance—involve complex interactions between cells within the dynamic tumor ecosystem. Transformative single-cell genomics technologies and spatial multiplex in situ methods now provide an opportunity to interrogate this complexity at unprecedented resolution. The Human Tumor Atlas Network (HTAN), part of the National Cancer Institute (NCI) Cancer Moonshot Initiative, will establish a clinical, experimental, computational, and organizational framework to generate informative and accessible three-dimensional atlases of cancer transitions for a diverse set of tumor types. This effort complements both ongoing efforts to map healthy organs and previous large-scale cancer genomics approaches focused on bulk sequencing at a single point in time. Generating single-cell, multiparametric, longitudinal atlases and integrating them with clinical outcomes should help identify novel predictive biomarkers and features as well as therapeutically relevant cell types, cell states, and cellular interactions across transitions. The resulting tumor atlases should have a profound impact on our understanding of cancer biology and have the potential to improve cancer detection, prevention, and therapeutic discovery for better precision-medicine treatments of cancer patients and those at risk for cancer. The Human Tumor Atlas Network outlines their ambitious plan to generate 3D, single-cell, multiparametric, and longitudinal maps of diverse tumor types.
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11389/66295
Attenzione
Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo
Citazioni
ND
ND
ND
social impact
Conferma cancellazione
Sei sicuro che questo prodotto debba essere cancellato?
simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
