MEDICINA PERSONALIZATA- CEA DIN URMA FRONTIERA A VIITORULUI!

MEDICINA PERSONALIZATA – CEA DIN URMA FRONTIERA A VIITORULUI

 

Progresele înregistrate de medicina ultimelor decenii sunt semnificative dar neuniforme. Se constată diferenţe mari între zonele geografice şi între ariile terapeutice. Nu toţi pacienţii răspund la cele mai importante medicamente iar la cei la care există răspuns terapeutic apar reacţii adverse (5-7% din internări) ce determină  întreruperea tratamentului.

Practic 90% dintre medicamentele folosite astăzi sunt eficiente la numai 40% din pacienţi. De ce se intâmplă acest fenomen şi cum putem creşte eficienţa ingrijirilor medicale ?

Daca în prezent majoritatea pacienţilor primesc medicamente în moduri similare, în viitorul apropiat (5 – 10 ani) tratamentul va fi adaptat la grupul de pacienţi selectaţi ce sunt definiţi prin propriile conformaţii moleculare.

 

Acesta este conceptul de medicină personalizată ce utilizează teste diagnostice de tip biomarker şi un studiu amplu al structurilor moleculare în scopul optimizării administrării medicamentelor şi pentru monitorizarea răspunsului la tratament.

MEDICINA PERSONALIZATA – CEA DIN URMA FRONTIERA A VIITORULUI

Una din bazele medicinii personalizate este reprezentată de ideea subdivizării pacienţilor cu o anumita boală în cei ce vor răspunde la tratament şi cei neresponsivi ; această abordare are eficienţă în momentul în care apar medicamente cu efect ţintit ca de exemplu în melanomul metastatic sau fibroza chistică la pacienţi purtători ai unor mutaţii specifice.

Prin utilizarea testelor diagnostice specifice şi a terapiilor ţintite se pun fundaţiile medicinii personalizate.

Medicina personalizată este o adaptare a asistentei medicale la diferenţele individuale ale bolnavilor în ceea ce periveşte prevenţia, diagnosticul şi tratamentul bolii şi supravegherea posttratament; sinonime sunt termenii de medicină genomică, medicina stratificată sau medicina de precizie.

 

Unul dintre ţelurile fundamentale ale personalizării este recunoaşterea faptului că pacienţii şi oamenii sănătoşi (cetăţeni) se află în centrul demersului ştiinţific şi nu sunt doar beneficiari pasivi ai asistenţei medicale  ci şi furnizori activi de informaţii şi participă la procesul decizional (controlul şi dezvoltarea sistemului medical de către societatea civilă).

 

Viitorul medicinii ar trebui privit ca predictiv, preventiv, personalizat şi participativ adică ceea ce se numeşte acum medicina proactiva 4P. Acest concept subliniază potenţialul abordării personalizate a asistenţei medicale.

Datorită aspectelor sale predictive, preventive şi participatorii, medicina 4P depaşeşte graniţele terapiei focalizate şi îmbraţisează noţiunea de bunăstare individuală şi colectivă. Principiile stratificării se aplică prevenţiei în aceeasi măsură în care sunt aplicate tratamentului. De asemenea precizia este o componentă a evaluării continue a riscului şi managementului bolii, nu numai a terapiei focalizate.

 

Medicina participativă pune accentul pe rolul cetaţenilor în menţinerea propriei stări de sănătate şi bunăstare şi furnizează informaţiile care vor ajuta la sprijinirea bunăstării celorlalţi, printr-o inţelegere mai bună a variaţiilor la nivel individual, a nevoilor populaţiei şi a răspunsului la măsurile terapeutice şi preventive.

Totusi asistenta medicala personalizata nu presupune transferul total al responsabilitatii de la sistemul de sanatate la individ ca mecanism implicit. Pentru virstnici, cei cu dizabilitati si copii raspunderea pentru asistenta medicala personalizata va fi delegata partial sau in intregime sistemului de sanatate., fie prin optiune, fie din cauza incapacitatii de a gestiona informatiile sau actiunile necesare.

MEDICINA PERSONALIZATA – FRONTIERA VIITORULUI

Pe scurt, medicina personalizată este inţeleasă ca genomică, proteomică, stratificată si precisă si ca un sistem ce adoptă principiile medicinii proactive 4 P.

Toate aceste aspecte vor trebui luate în considerare atunci cînd se conturează dezvoltarea medicinii personalizate adică exploatarea potenţialului genomicii şi al proteomicii ca expresie a acesteia în condiţii de mediu intern şi extern date ( paradigma epigenetică), această medicină stratificată fiind doar punct de plecare pentru construirea temeliei ei.

 

Trebuie sa fim conştienţi de intelesurile pe care oamenii le atribuie terminologiei medicale şi reacţiile acestora. Ce doi termeni personalizat si medicină sunt problematici pentru multe persoane mai ales din profesia medicală care susţin că medicina a fost întotdeauna personalizată vizând inerent aspectele clinice mai mult decât implicaţiile asistenţei medicale.

 

Medicina personalizată implică multe provocări. Cartografierea genomului uman a furnizat o multitudine de informaţii privitoare la diferenţele dintre indivizi şi la modul în care structura genetică individuală poate influenţa susceptibilitatea unei persoane la boală sau răspunsul la noi tratamente.

 

Genomica se înscrie într-o serie de noi discipline denumite generic omice ce işi propun să explice mecanismele organismului viu în dinamica lor.

Proteomica sau studiul proteinelor evidenţiaza structura, mişcarile, conformaţia proteinelor şi de asemenea rolul lor funcţional in situaţii normale sau patologice cât şi utilizarea lor în diagnostic ca biomarkeri. Exista epigenomica, transcriptomica, metabolomica si metagenomica.

Nu profilul de toxicitate al medicamentului sau gradul lui de risc stau la baza eşecurilor studiilor clinice de faza II şi III, ci mai degrabă eficacitatea redusă a acestuia.

Aceast deficit al dezvoltării de noi medicamente poate fi explicat printr-o insuficientă cunoaştere a patogenezei bolii la fiecare pacient in parte. Altfel spus, dacă nu ştim ce se intâmplă cu adevărat la nivelul individual al pacientului, şansele de a-l trata sunt foarte mici.

 

Medicina moderna a oferit suficient de multe informaţii despre entităţi patologice individuale dar astăzi se cunosc foarte puţine date despre relaţiile ce se stabilesc între acestea. Bolile reprezintă o reţea complexă de componente moleculare, celulare şi organ-sistemice, toate acestea alcătuind sistemul biologic uman, unic pentru fiecare individ.

MEDICINA PERSONALIZATA – FRONTIERA VIITORULUI

Lista afecţiunilor pentru care nu există tratament satisfăcător se extinde chiar şi acolo unde sunt disponibile tratamente, mulţi pacienţi fie nu răspund, fie sunt afectaţi de reacţii adverse inacceptabile.

 

Capacitatea noastră tot mai mare de a descrie alcătuirea biologică a unei persoane  a condus la realizarea faptului că multe din problemele de mai sus se explică prin variabilitatea caracteristicilor noastre individuale. Un bun exemplu este acela al existenţei unui număr mare de variante structurale (diferenţa de 1 aminoacid) ale serumalbuminei umane in populaţia europeană.

 

De aceea este limpede că trebuie să ne îndepărtam de abordarea generică-universală a structurii şi funcţionalităţii umane şi să ne îndreptăm spre un sistem adecvat necesităţilor şi particularităţilor individului uman concret; în acest sens trebuie să schimbăm şi sistemul de învăţămînt occidental în sensul personalizării medicinii.

Medicina personalizată este o noua abordare a clasificării, înţelegerii, tratării şi prevenirii bolilor pe baza datelor şi informaţiilor despre diferenţele biologice şi de mediu individuale.

 

Ea caută să integreze datele privitoare la intreaga alcătuire biologică dinamica a fiecarui individ, precum şi factorii de mediu si de stil  de viaţă care interacţionează cu această alcătuire, generând un fenotip individual complex. Folosind aceste informaţii pot fi generate modele pentru identificarea opţiunilor medicale adecvate, de la tratament la prevenţie, la nivelul indivizilor.

 

În esenţă, medicina personalizată reprezintă o trecere de la medicina reactivă la asistenţa medicală proactivă, anticipativă şi preventivă.

Medicina personalizată este o abordare orientată spre date. De aceea un prim pas esenţial în construirea medicinii personalizate va fi reevaluarea clasificării  tradiţionale a bolilor. În loc sa se concentreze asupra unei constelaţii de simptome sau asupra unui organ sau sistem anume, diagnosticul se va concentra tot mai mult asupra integrarii informaţiei provenite din surse multiple incepind cu tehnologiile omice la care se adaugă datele referitoare la mediu şi stilul de viaţă.

MEDICINA PERSONALIZATA – FRONTIERA VIITORULUI

Aceasta noua taxonomie a bolilor nu poate fi însă elaborată fără ca mai întîi să fie colectate şi integrate mari volume de informaţie de la un numar foarte mare de indivizi  ca segmente reprezentative ale populaţiei europene.

Necesitatea colectării de informaţii pentru medicina personalizată începe să fie abordată printr-o serie de banci biologice înfiinţate pe toată întinderea Europei. Această infrastructură trebuie să fie consolidată şi extinsă la o reţea europeană interoperabilă. În acest scop vor fi necesare armonizarea protocoalelor pentru colectarea şi procesarea datelor, rezolvarea problemelor transfrontaliere asociate cu partajarea informaţiilor şi identificarea unor modalităţi  de a integra cantitaţi uriaşe de date biologice relevante şi de a le corela cu informaţiile contextuale privitoare la variabilele  de mediu, stil de viaţă, nutriţie.

 

Rolul pacienţilor în medicina personalizată este complex.

Datele relevante pentru medicina personalizată nu sunt generate numai în clinici şi laboratoare. Cetăţenii şi pacienţii profită tot mai mult de mediile sociale şi de noile tehnologii pentru a împărtăşii informaţii despre starea lor de sănătate şi stilul de viaţă.

 

Medicina genomică a fost percepută în general din punct de vedere al poetntialului său de a furniya informaţii referitoare la unrisc dat al unui individ de a dezvolta o boală. Conform acestei logici, odată ce a fost obţinută secvenţa genomică a unui individ ar trebui să existe posibilitatea utilizării acestor informaţii pentru a oferi o predicţie asupra riscului de boală, mai ales artunci cînd acesta este evaluat în contextul altor date obţinute prin tehnologiile omice, prin eşantionarea mediului, prin informaţii asupra stilului de viaţă.

Însă genomul uman nu rămâne stabil pe perioada vieţii unei persoane iar mutaţiile somatice de la nivelul diferitelor tipuri celulare pot juca un rol important în numeroase boli şi în special în cancer.

De aceea o secvenţă genomică obţinută din celulele sângelui periferic ar putea sugera faptul că un individ nu este supus riscului în timp ce o secvenţă obţinută dion alt tip de celula a aceluiaşi individ ar putea arăta o boală incipientă.

În medicina personalizată, analiza genomului este puţin probabil a fi rtestricţionată la o singura procedură de secvenţializare la un individ dat ci mai curând aceasta se va realiza în mai multe puncte temporale şi utilizând secvenţializarea unei singure celule sau colectrea unei secvenţe genomice de referinţă cu care, pe întreaga durată de vaţa a individului vor fi comparate celelalte date de secvenţializare.

Modificari epigenetice pot surveni în diferite momente din viaţa unei persoane şi într-o manieră specifică pentru un anumit tip de celulă. În consecinţă, nu este bine să restricţionăm analiza la o singură secvenţă genomică sau la un singur tip de celulă. Sângele periferic este adesea analizat datorită accesibilităţii sale. Pot fi însă omise informaţii importante atunci cînd ne limităm la aceste celule. Totuşi acceszul la ţesuturi este o activitate dificilă pentru medicina personalizată deoarece tehnicile invazive de recoltare a mostrelor tisulare din diverse organe sunt in general  greu acceptate în majoritatea situaţiilor.

Pentru a maximiza oprtunitatea de a obţine date relevante referitoare la un anumit pacient este probabil să fie necesare progrese în dmenii precum analiza celulelor unice sau a eşantionării minim invazive a ţesuturilor.

MEDICINA PERSONALIZATA – FRONTIERA VIITORULUI

În cadrul medicinii personalizate se dezvoltă tot mai multe tehnologii care ajută la recomandarea şi urmarirea unui tratament individualizat. Deoarece genomul este elementul cheie în acest demers, studii recente au arătat că pot fi combinate diverse tehnologii omice într-un profil integrativ personal, individual, pentru a monitoriza modificările apărute la nivelul căilor biologice de transducţie, atât la persoana sănătoasă cât şi la cea bolnavă, cu scopul de a evalua riscul medical.

Utilizând tehnologia informaţiei şi a comunicaţiilor pentru a susţine integrarea la scara largă a datelor obţinute in laboratorul de analize medicale vom dobîndi în curînd o înţelegere a sănătăţii organismului uman la nivel sistemic printr-o abordare care acum lipseşte în multe arii terapeutice pentru ca în cele din urmă să identificăm soluţii pentru asistenţa medicală personalizată.

 

Demersul reprezintă o provocare majoră atât pentru cercetarea medicală, cât şi pentru industria IT, care trebuie să găsească noi metode de a stoca volume uriaşe de date. De exemplu pentru a stoca informaţia conţinută în organismul unui singur individ, cu mijloacele lui 2013 este necesară o energie de 100.000 de ori mai mare decât cea generată de Soare !

 

Demografia joacă de asemenea un rol din ce în ce mai important în contextul social actual şi în viitorul apropiat. Persoanele vârstnice sunt tot mai numeroase, iar costul asistenţei medicale este în creştere, ceea ce pune sub semnul întrebării sustenabilitatea pe termen lung a sistemului de asigurări de sănătate.

Cheltuielile în sistemele de sănătate sunt în creştere. În prezent pacienţii de pe tot globul au la dispoziţie 7500 medicamente şi acest succes constituie un obstacol în calea progresului.

Până când vom putea înţelege mai bine cum putem reclasifica bolile la nivel molecular medicamentele noi vor fi tot mai puţine.

 

Medicii vor trebui să dezvolte competenţe în mai multe discipline pentru a înţelege şi a putea utiliza toate instrumentele sofisticate pe care le vor avea la dispoziţie pentru medicamentele personalizate.

Odată instruiţi, aceştia vor trebui să aibă acces la facilităţile de diagnostic şi tratament pentru a asigura asistenţa medicală în conformitate cu principiul Uniunii Europene al egalităţii accesului la sistemele de sănătate şi cu cel al accesului universal la medicamente.

MEDICINA PERSONALIZATA – FRONTIERA VIITORULUI

Timp de mii de ani diagnosticul şi tratamentul s-au bazat pe datele imediate furnizate de simţuri. În ultimii 100 de ani, diagnosticul a evoluat, ajungînd să includă cunoştinţe ale proceselor biochimice şi celulare. În prezent diagnosticul şi tratamentul încorporează elemente de biologie moleculară şi genetică.

În viitor managementul pacienţilor va trebui să se bazeze pe analiza computerizată a informaţiilor moleculare pentru a identifica tratamente optime sau necesare pentru pacienţi la nivel individual.

O publicaţie de prim plan a raportat de curând rezultatele unui studiu menit să furnizeze o dovadă a funcţionalităţii medicii personalizate.  Articolul descrie modul in care profilurile genomic, tranacriptomic, proteomic, metabolomic si dozarea de autoanticorpi au fost colectate in mai multe etape de la un individ uman pentru a genera un profil omic dinamic integrativ (iPOP). Spre deosebire de majoritatea studiilor raportate anterior, subiectul a fost un individ aparent sănătos iar colectarea unui volum enorm de date pe o perioadă de 14 luni a permis obţinerea unui iPOP dinamic ale subiectului în perioade de sănătate şi boală.

Studiul întreprins de Chen şi colaboratorii şi publicat în 2012 include mai multe aspecte interesante. Mai întâi secvenţializarea întregului genom a dat la iveală semne de risc de boală cronică, inclusiv diabet zaharat tip 2 ceea ce sprijină folosirea profilelor genomice pentru evaluarea riscului de boală. Monitorizarea continuă a relevat instalarea diabetului zaharat tip 2 cu o creştere bruscă a nivelului de glucoză din sânge şi cu un nivel crescut de hemoglobină glicozilată.

Aceste fenomene s-au întâmplat imediat dupa o infecţie cu virusul sinciţial respirator care a fost insoţită de modificări complexe în profilurile omice. De asemenea s-au observat modificari  dinamice ale iPOP în perioada de studiu de înainte şi după infecţia cu rinovirus reflectând probabil reacţii imunitare.

Cu toate că multe din modificările patologice constatate în iPOP în cursul instalării diabetului si pe parcursul infecţiei ar putea fi recunoscute pe profilarea transcrisă, altele s-au manifestat prin proteomică sau prin analiza seturilor de date combinate.

 

O trasătură definitorie a medicinii personalizate este accentul pe care îl pune pe datele individuale mai mult decât pe datele generice ale populaţiei. Această abordare permite utilizarea datelor de la un individ pentru identificarea modificărilor patologice şi pentru monitorizarea stării de sănătate.

În studiul lui Chen autorii atrag atenţia asupra faptului că răspunsurile detaliate observate la un singur pacient ar putea fi mascate într-un grup mare de studiu, ca urmare a variaţiei interindividuale.

Asta nu înseamnă totuşi că la nivelul populaţiilor nu ar trebui luat în calcul ci mai ales că nu acesta este punctul de plecare. Compararea datelor iPOP longitudinale obţinute de la grupuri mari de indivizi ar putea ajuta la elucidarea diverselor mecanisme ce stau la baza unor boli complexe cum este diabetul tip 2. Astfel de analize ar putea fi o bază pentru subclasificarea relevantă a bolilor şi redefinirea diagnosticelor în funcţie de fenotip şi de mecanismul pe care îl subîntinde.

         MEDICINA PERSONALIZATA – FRONTIERA VIITORULUI

Reacţionînd la identificarea diabetului de tip 2 în curs de instaurare s-au luat măsuri nutriţionale pentru a controla nivelul de glucoză din sânge. Astfel, folosirea iPOP pentru găsirea schimbărilor în stilul de viaţă care controlează sau previn boala furnizează o demonstraţie suficientă a  funcţionalităţii şi utilitaţii medicinii personalizate pe lîngă prescrierea de medicamente personalizate.

Capacitatea de a reacţiona la o problemă de sănătate reală sau anticipată depinde de nivelul de educaţie medicală şi de alţi factori. De aceea succesul asistenţei medicale personalizate va depinde de capacitatea ei de adaptare la nevoile diverşilor indivizi, din care doar o parte se va putea implica proactiv în menţinerea propriului nivel de bunăstare şi de sănătate.

În final putem afirma că reunirea unor seturi de date dinamice cum este i POP este o sursă importantă pentru medicina personalizată. Se pune în lumină o problemă importantă pentru medicina personalizată şi anume că informaţia obţinută din monitorizarea şi tratamentul individual va fi disponibilă imediat pentru cercetare. Cu toate acestea implementarea ei ar putea fi dificil de realizat deoarece mai întîi trebuie abordate problemele legate de interoperabilitate, opţiunile pacientului, confidenţialitate şi utilizarea etică a informaţiilor personale.

Oferind pacienţilor medicamente personalizate, furnizorii de asistenţă de sănătate pot evita incertitudinea şi pot reduce incidenţa reacţiilor adverse. De exemplu 640 milioane de euro s-ar economisi anual, la nivel mondial, prin introducerea testării mutaţiei genei KRAS în cancerul de colon, urmată de un tratament ţintit. Autorităţile franceze au demarat un program naţional pentru pacienţii cu cancer în cadrul căruia aceştia sunt testaţi gratuit în ceea ce priveşte caracteristicile moleculare ale tumorilor lor. Abordarea clasificării tumorilor s-a modificat odată cu introducerea diagnosticului molecular; de exmplu tumorile maligne colorectale conţin cel puţin patru subseturi patologice, fiecare corespunzînd unei mutaţii genice. În cancerul pulmonar fără celule mici există şapte mutaţii diferite sau translocaţii cromozomiale.

MEDICINA PERSONALIZATA – FRONTIERA VIITORULUI

Se poate spune ca în anii următori se va trece de la prescripţie la prevenţie, de la pacientul generic la pacientul individual, de la abordarea reducţionistă a dezvoltării medicamentelor la o abordare ce vizează boala în ansamblu, de la sistemul centrat pe medic la sistemul centrat pe pacient.

Şi nu în ultimul rînd de la medicina bazată pe dovezi la medicina bazată pe valoare.

 

Lungul drum al dezvoltării medicinii înseamnă trecerea de la un diagnostic cu bază metafizică, la un nivel anatomic, apoi celular şi astăzi molecular. Datorită faptului că o boală poate fi subclasificată folosind dovezi mult dincolo de ceea ce este evident în mod vizibil putem vorbi de categorii de influenţă asupra cursului bolii şi despre probabilitatea de răspuns la tratament, avem obligaţia de a acţiona în conformitate cu aceste informaţii.

 

 

 

Bibliografie

 

1.   Kuleshov V*, Xie D*, Chen R*, Pushkarev D*, Ma Z, Blauwkamp T, Kertesz K, Snyder M. Whole- Genome Haplotyping Using Long Reads and Statistical Methods. Nat Biotechnol. 2014. (Accepted as Cover story)
2.   Mias GI*, Chen R*, Zhang Y, Sridhar K, Sharon D, Xiao L, Im H, Snyder MP, Greenberg PL. Specific Plasma Autoantibody Reactivity in Myelodysplastic Syndromes. Sci Rep. 2013. PMID: 24264604.
3.  Kolker E, Özdemir V, Martens L, Hancock W, Dumbill E, Anderson N, Aynacioglu S, Baranova A, Campagna S, Chen R, et al. Towards More Transparent and Reproducible Omics Studies through a Common Metadata Checklist and Data Publications. OMICS / BIG DATA. 2013.(Accepted)
4.  Menon R, Im H, Zhang E, Wu S, Chen R, Snyder M, Hancock W, Omenn G. Distinct Splice Variants and Pathway Enrichment in the Cell Line Models of Aggressive Human Breast Cancer Subtypes. J Proteome Res. 2013. PMID: 24111759 (Epub Ahead of Print)
5. Chen R*, Giliani S*, Lanzi G, Mias GI, Lonardi S, Dobbs K, et al. Whole-Exome Sequencing Identifies Tetratricopeptide Repeat Domain 7A (TTC7A) Mutations for Combined Immunodeficiency with Intestinal Atresias. J Allergy Clin Immunol. 2013;132(3):656-664.e17. PMID: 23830146. (Second co-first author is collaborator PI)

Highlighted as Editors’ Choice. Identified TTC7A as the causal gene for the rare Mendelian disease Combined Immunodeficiency with Multiple Intestinal Atresia (CID-MIA) with whole exome sequencing and analyses.

6. Clark MJ, Chen R, Snyder M. Exome Sequencing by Targeted Enrichment. Curr Protoc Mol Biol. 2013 April;Chapter7:Unit7.12. PMID: 23547016.
7. Liu S, Im H, Bairoch A, Cristofanilli M, Chen R, Deutsch EW, et al. A Chromosome-Centric Human Proteome Project (C-HPP) to Characterize the Sets of Proteins Encoded in Chromosome 17. J Proteome Res. 2013;12(1):45-57. PMID: 23259914.
8. Chen R, Snyder M. Promise of Personalized Omics to Precision Medicine. Wiley Interdiscip Rev Syst Biol Med. 2013;5(1):73-82. PMID: 23184638.

Article Featured by publisher on the Wiley Life Sciences Blog (WiSci) (Click Here).

9. Chen R, Snyder M. Systems biology: personilized medicine for the future? Curr Opin Pharmacol. 2012;12(5):623-628. PMID: 22858243.
10. Sun N, Yazawa M, Liu J, Han L, Sanchez-Freire V, Abilez OJ, Navarrete EG, Hu S, Wang L, Lee A, Pavlovic A, Lin S, Chen R, et al. Patient-specific induced pluripotent stem cells as a model for familial dilated cardiomyopathy. Sci Transl Med. 2012;4(130):130ra147. PMID: 22517884.
11. Chen R*, Mias GI*, Li-Pook-Than J*, Jiang L*, Lam HY, Miriami E, et al. Personal omics profiling reveals dynamic molecular and medical phenotypes. Cell. 2012;148(6):1293-307. PMID: 22424236.

Featured as the only research paper in the March 16th, 2012 special issue of Cell, and selected as the “Genome Advance of the Month” by the National Human Genome Research Institute. Selected into Cell – Best of 2012. 166 Citations as of 06/30/2013. F1000Prime RECOMMENDED.

12. Lam HY, Pan C, Clark MJ, Lacroute P, Chen R, Haraksingh R, et al. Detecting and annotating genetic variations using the HugeSeq pipeline. Nat Biotechnol. 2012;30(3):226-9. PMID: 22398614.
13. Paik YK, Jeong SK, Omenn GS, Uhlen M, Hanash S, Cho SY, Lee HJ, Na K, Choi EY, Yan F, Zhang F, Zhang Y, Snyder M, Cheng Y, Chen R, et al. The Chromosome-Centric Human Proteome Project for cataloging proteins encoded in the genome. Nat Biotechnol. 2012;30(3):221-3. PMID: 22398612.
14. Lam HY, Clark MJ, Chen R, Chen R, Natsoulis G, O’Huallachain M, et al. Performance comparison of whole-genome sequencing platforms. Nat Biotechnol. 2012;30(1):78-82. PMID: 22178993.

First comprehensive comparison of Illumina and Complete Genomics whole genome sequencing platforms. Served as leading experimentalist and coordinator. F1000Prime RECOMMENDED.

15. Clark MJ*, Chen R*, Lam HY, Karczewski KJ, Euskirchen G, Butte AJ, et al. Performance comparison of exome DNA sequencing technologies. Nat Biotechnol. 2011;29(10):908-14. PMID: 21947028.

First comprehensive comparison of three exome-sequencing platforms. F1000Prime RECOMMENDED.

16. Fasolo J, Sboner A, Sun MG, Yu H, Chen R, Sharon D, et al. Diverse protein kinase interactions identified by protein microarrays reveal novel connections between cellular processes. Genes Dev. 2011;25(7):767-78. PMCID: 3070938. PMID: 21460040.

F1000Prime RECOMMENDED.

17. Chen R, Snyder M. Yeast proteomics and protein microarrays. J Proteomics. 2010;73(11):2147-57. PMID: 20728591.
18. Sharon D*, Chen R*, Snyder M. Systems biology approaches to disease marker discovery. Dis Markers. 2010;28(4):209-24. PMID: 20534906.
19. Yin G*, Chen R*, Alvero AB, Fu HH, Holmberg J, Glackin C, et al. TWISTing stemness, inflammation and proliferation of epithelial ovarian cancer cells through MIR199A2/214. Oncogene. 2010;29(24):3545-53. PMCID: 2889129.
20. Alvero AB, Montagna MK, Chen R, Kim KH, Kyungjin K, Visintin I, et al. NV-128, a novel isoflavone derivative, induces caspase-independent cell death through the Akt/mammalian target of rapamycin pathway. Cancer. 2009;115(14):3204-16. PMCID: 2757274.
21. Alvero AB, Chen R, Fu HH, Montagna M, Schwartz PE, Rutherford T, et al. Molecular phenotyping of human ovarian cancer stem cells unravels the mechanisms for repair and chemoresistance. Cell Cycle. 2009;8(1):158-66. PMCID: 3041590.
22. Chen R, Alvero AB, Silasi DA, Kelly MG, Fest S, Visintin I, et al. Regulation of IKKbeta by miR-199a affects NF-kappaB activity in ovarian cancer cells. Oncogene. 2008;27(34):4712-23. PMCID: 3041589.
23. Chen R, Alvero AB, Silasi DA, Steffensen KD, Mor G. Cancers take their Toll–the function and regulation of Toll-like receptors in cancer cells. Oncogene. 2008;27(2):225-33. PMID: 18176604.
24. Silasi DA, Alvero AB, Mor J, Chen R, Fu HH, Montagna MK, et al. Detection of cancer-related proteins in fresh-frozen ovarian cancer samples using laser capture microdissection. Methods Mol Biol. 2008;414:35-45. PMID: 18175810.
25. Chen R, Alvero AB, Silasi DA, Mor G. Inflammation, cancer and chemoresistance: taking advantage of the toll-like receptor signaling pathway. Am J Reprod Immunol. 2007;57(2):93-107. PMID: 17217363.
26. Fest S, Aldo PB, Abrahams VM, Visintin I, Alvero A, Chen R, et al. Trophoblast-macrophage interactions: a regulatory network for the protection of pregnancy. Am J Reprod Immunol. 2007;57(1):55-66. PMID: 17156192.
27. Silasi DA, Alvero AB, Illuzzi J, Kelly M, Chen R, Fu HH, et al. MyD88 predicts chemoresistance to paclitaxel in epithelial ovarian cancer. Yale J Biol Med. 2006;79(3-4):153-63. PMCID: 1994803. PMID: 17940625.
28. Kelly MG, Alvero AB, Chen R, Silasi DA, Abrahams VM, Chan S, et al. TLR-4 signaling promotes tumor growth and paclitaxel chemoresistance in ovarian cancer. Cancer Res. 2006;66(7):3859-68. PMID: 16585214.
29. Zhong XB, Leng L, Beitin A, Chen R, McDonald C, Hsiao B, et al. Simultaneous detection of microsatellite repeats and SNPs in the macrophage migration inhibitory factor (MIF) gene by thin-film biosensor chips and application to rural field studies. Nucleic Acids Res. 2005;33(13):e121. PMCID: 1182331.
30. Jia H, Chen R, Cong B, Cao K, Sun C, Luo D. Characterization and transcriptional profiles of two rice MADS-box genes. Plant Sci. 2000;155(2):115-22. PMID: 10814814.
31. Chen R, Gao ZZ, Zhan SX, et al. Cloning and structural analysis of the full-length cDNA of two rice flowering-related MADS-box genes. J. Fudan University (Nat. Sci.). 2003;42(4):570-576. [Article in Chinese, no PMID]
32. Gao ZZ, Chen R, et al. Detecting the expression of a flower development MADS-box gene in rice. J. Fudan University (Nat. Sci.). 2002;41(1):52-56. [Article in Chinese, no PMID]