Análise transcriptômica em câncer do colo do útero
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Data de Publicação: | 2009 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIFESP |
Texto Completo: | http://repositorio.unifesp.br/handle/11600/8947 |
Resumo: | O câncer de colo do útero é o segundo tipo de câncer mais comum entre mulheres. Cerca de 80% dos casos ocorrem em países em desenvolvimento onde a maior parte são diagnosticados em estadios relativamente avançados. Os objetivos desse trabalho foram: (i) identificar um perfil de expressão gênica capaz de predizer a resposta ao tratamento, visto que, cerca de 35% das pacientes com câncer localmente avançado não respondem ao tratamento; (ii) identificar genes e grupos funcionais de genes (vias e redes gênicas) com expressão alterada em amostras de tecido tumoral em relação ao normal adjacente, para identificar genes e mecanismos envolvidos na patogênese do câncer de colo uterino. Método. Realizamos análise de expressão gênica em larga escala, utilizando microarrays contendo oligonucleotídeos impressos correspondentes a aproximadamente 14.000 genes. No estudo de resposta ao tratamento, utilizamos 23 lâminas hibridizadas com amostras de tumor e, no estudo comparativo entre tecido tumoral e normal, utilizamos 34 lâminas de tumor e 20 de tecido normal. Para a análise dos dados foram utilizados os seguintes programas: BRB Array Tools para busca de um preditor molecular e geração da lista de genes; DAVID, Babelomics e Ingenuity Pathway Analysis para verificar as vias representadas na lista; MILANO para verificar a literatura em relação aos nossos achados; DAVID, CFinder e Cytoscape para análises de redes gênicas. Resultados: (i) Não identificamos nenhum perfil de expressão gênica capaz de predizer de forma consistente a resposta ao tratamento; (ii) identificamos 810 genes diferencialmente expressos entre tecido tumoral e normal, sendo que 341 tinham expressão aumentada no tumor e 469 expressão diminuída. Na análise de vias, identificamos 13 vias, entre as quais havia vias já descritas em câncer de colo uterino, como a via do ciclo celular e da p53 e vias ainda não estudadas nesse câncer, como a da fosforilação oxidativa e a do ribossomo. Além disso, verificamos que vários genes pertencentes as vias, mesmo as já descritas como relacionadas com o câncer de colo uterino, ainda não haviam sido estudados nesse câncer. Na análise de redes gênicas encontramos 23 sub-redes. Dentre essas, destacamos a rede formada pelos genes da família das calicreínas. Nossos resultados também sugerem que o perfil de genes identificados também se aplica a casos de câncer de colo de útero estudados em outros trabalhos assim como a câncer de esôfago. Conclusão: O uso da análise de expressão gênica em larga escala possibilitou a identificação de genes e grupos funcionais de genes, vias e redes gênicas, alterados no câncer de colo uterino. Esses resultados podem ajudar no entendimento dos mecanismos moleculares envolvidos na patogenia deste câncer e os genes encontrados podem ser candidatos promissores para estudos de marcadores a serem utilizados no diagnóstico precoce e estudos de susceptibilidade genética em câncer de colo do útero. |
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Os objetivos desse trabalho foram: (i) identificar um perfil de expressão gênica capaz de predizer a resposta ao tratamento, visto que, cerca de 35% das pacientes com câncer localmente avançado não respondem ao tratamento; (ii) identificar genes e grupos funcionais de genes (vias e redes gênicas) com expressão alterada em amostras de tecido tumoral em relação ao normal adjacente, para identificar genes e mecanismos envolvidos na patogênese do câncer de colo uterino. Método. Realizamos análise de expressão gênica em larga escala, utilizando microarrays contendo oligonucleotídeos impressos correspondentes a aproximadamente 14.000 genes. No estudo de resposta ao tratamento, utilizamos 23 lâminas hibridizadas com amostras de tumor e, no estudo comparativo entre tecido tumoral e normal, utilizamos 34 lâminas de tumor e 20 de tecido normal. Para a análise dos dados foram utilizados os seguintes programas: BRB Array Tools para busca de um preditor molecular e geração da lista de genes; DAVID, Babelomics e Ingenuity Pathway Analysis para verificar as vias representadas na lista; MILANO para verificar a literatura em relação aos nossos achados; DAVID, CFinder e Cytoscape para análises de redes gênicas. Resultados: (i) Não identificamos nenhum perfil de expressão gênica capaz de predizer de forma consistente a resposta ao tratamento; (ii) identificamos 810 genes diferencialmente expressos entre tecido tumoral e normal, sendo que 341 tinham expressão aumentada no tumor e 469 expressão diminuída. Na análise de vias, identificamos 13 vias, entre as quais havia vias já descritas em câncer de colo uterino, como a via do ciclo celular e da p53 e vias ainda não estudadas nesse câncer, como a da fosforilação oxidativa e a do ribossomo. Além disso, verificamos que vários genes pertencentes as vias, mesmo as já descritas como relacionadas com o câncer de colo uterino, ainda não haviam sido estudados nesse câncer. Na análise de redes gênicas encontramos 23 sub-redes. Dentre essas, destacamos a rede formada pelos genes da família das calicreínas. Nossos resultados também sugerem que o perfil de genes identificados também se aplica a casos de câncer de colo de útero estudados em outros trabalhos assim como a câncer de esôfago. Conclusão: O uso da análise de expressão gênica em larga escala possibilitou a identificação de genes e grupos funcionais de genes, vias e redes gênicas, alterados no câncer de colo uterino. Esses resultados podem ajudar no entendimento dos mecanismos moleculares envolvidos na patogenia deste câncer e os genes encontrados podem ser candidatos promissores para estudos de marcadores a serem utilizados no diagnóstico precoce e estudos de susceptibilidade genética em câncer de colo do útero.Cervical cancer is the second most frequent cancer in women worldwide. Approximately 80% of cases occur in developing countries and the majority of cases are diagnosed in advanced stages. The goals of this study were: (i) to identify a gene expression profile to predict the treatment response, since about 35% of patients with locally advanced cervical cancer will not respond to treatment; (ii) to identify genes and gene groups, pathways and gene networks, with different expression between cervical tumor and normal adjacent tissue, in order to identify genes related to cervical cancer pathogenesis and to better understand the molecular mechanisms involved in this cancer. Methods: To perform the genome-wide gene expression analysis we used microarrays containing oligonucleotides corresponding to ~14,000 genes. We used 23 slides hybridized with tumor samples for the treatment response analysis and for the comparison analysis between tumor and normal tissues we used 34 slides with tumor samples and 20 with normal samples. For data analysis we used the following programs: BRB Array Tools to search the molecular predictor and to obtain gene list; DAVID, Babelomics e Ingenuity Pathway Analysis to identify the over-represented pathways in the gene list; MILANO to verify how our findings relate to the published literature; DAVID, CFinder e Cytoscape for gene networks analysis. Results: (i) we did not identify a gene expression profile that could predict the treatment response; (ii) we found 810 differentially expressed genes between tumor and normal tissues, 341 were up-regulated and 469 were down-regulated in tumor samples. We identify 13 overrepresented pathways and among them, we found previously known (e.g. ‘Cell Cycle’ and ‘p53 signaling’) and unknown molecular pathways (‘Oxidative Phosphorylation’ and ‘Ribosome’) in cervical cancer. Several pathway genes, even in the previously known pathways related to cervical cancer, have not been studied in this cancer. In the gene network analysis, we found 23 subnetworks. Among them we highlighted the subnetwork that contains genes from the kallikrein family. Our results also suggest that our gene profile can also be applied for cervical cancer cases from the other studies and for esophagus cancer. Conclusions: Using genome-wide transcriptome analysis we identified genes and gene groups, pathways and gene networks, involved in cervical cancer. These results might help to understand some molecular mechanisms involved in the cervical cancer pathogenesis and the genes might be interesting candidates to further susceptibility and biomarker studies in cervical cancer.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)FAPESP: 05/51329-6TEDEBV UNIFESP: Teses e dissertações111 p.porUniversidade Federal de São Paulo (UNIFESP)Análises em microssériesExpressão gênicaHumanosNeoplasias do colo do úteroMicroarray analysisGene ExpressionHumansUterine cervical neoplasmsAnálise transcriptômica em câncer do colo do úteroTranscriptome analysis in cervical cancerinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFESPinstname:Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)instacron:UNIFESPSão Paulo, Escola Paulista de Medicina (EPM)Pediatria e Ciências Aplicadas à Pediatria - EPMORIGINALTese-11647.pdfTese-11647.pdfapplication/pdf3046210${dspace.ui.url}/bitstream/11600/8947/1/Tese-11647.pdf0e581df2bedce8d565962536d384c4abMD51open accessTEXTTese-11647.pdf.txtTese-11647.pdf.txtExtracted texttext/plain172276${dspace.ui.url}/bitstream/11600/8947/2/Tese-11647.pdf.txt4beeba1f68d69e038234c1ea0d2a1443MD52open accessTHUMBNAILTese-11647.pdf.jpgTese-11647.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3585${dspace.ui.url}/bitstream/11600/8947/4/Tese-11647.pdf.jpg4414fb76f703173a44d7832141cbdab2MD54open access11600/89472022-07-29 18:04:35.329open accessoai:repositorio.unifesp.br:11600/8947Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.unifesp.br/oai/requestopendoar:34652022-07-29T21:04:35Repositório Institucional da UNIFESP - Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)false |
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