Avaliação do papel funcional e do potencial valor prognóstico dos membros da família PHLDA (Pleckstrin homology-like domain A) utilizando data mining

• Autor(a) principal: Maira Andrea Valoyes Valoyes
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://doi.org/10.11606/D.5.2018.tde-02082018-093140

O câncer de mama é uma doença complexa que envolve alterações genéticas e epigenéticas junto com fatores ambientais. Dentre os tipos de câncer o de mama é o de maior incidência e mortalidade na população feminina, portanto a caracterização desta doença tem sido um desafio continuo para a comunidade cientifica. Numerosos biomarcadores moleculares tem sido associados com o câncer de mama e seus subtipos; no entanto, existe uma boa quantidade que tem sido pouco explorado. Este é o caso dos genes da família PHLDA (pleckstrin homology like domain family A), identificados repetidamente em vários estudos de perfil transcripcional em câncer de mama. Esta família compreende três genes: o gene PHLDA1 expresso em diferentes tecidos e com papel na regulação da apoptose, o gene PHLDA2 localizado em uma importante região de localização de genes supressores de tumor que sofrem regulação por imprinting, e o gene PHLDA3 envolvido na apoptose mediada por p53. Diversos estudos têm mostrado que os genes da família PHLDA estão frequentemente alterados em diferentes tipos de tumores, incluindo o câncer de mama, no entanto, o papel desses genes no desenvolvimento e progressão do câncer de mama ainda não está bem estabelecido. Na atualidade há uma enorme quantidade de dados experimentais integrados e disponibilizados em bancos de dados públicos para análise de dados genéticos e epigenéticos em diferentes tipos de tumores. Muitos dos estudos depositados nesses bancos tem facilitado a identificação de novos subtipos intrínsecos de câncer de mama, a predição de sobrevida e a resposta a drogas. Nosso objetivo é fazer uma busca em bases de dados públicos, para avaliar o padrão de expressão da família PHLDA em tumores e em linhagens celulares de mama, do perfil de metilação, mutação e do potencial valor prognóstico da expressão desses genes em câncer de mama. Para isso foram utilizadas as plataformas TCGA, GEO e GOBO para a busca de dados de expressão de mRNA, TCGA e GEO para extração de dados de metilação de DNA, TCGA e COSMIC para análise de dados de mutação e CNA, mIRTarBASE e GEO para dados de microRNA em câncer de mama, Netdecoder para a construção das redes e KMplotter para a busca de dados de sobrevida. Os resultados mostraram que PHLDA1 se encontra com baixa expressão em tumor e em linhagens celulares de mama e mais expresso nos tumores ER negativos. Os tumores ER negativos também mostraram um baixo nível de metilação quando comparados com amostra normal. Adicionalmente nos encontramos que PHLDA1 é alvo do microRNA miR-181a-5p cujos altos níveis de expressão em tumores foram associados com baixa sobrevida. PHLDA2 foi mais expresso nos tumores do que em amostra normal de mama, principalmente nos subtipos her2+; estes níveis elevados de expressão foram associados com baixa sobrevida em quase todos os subtipos moleculares; por outro lado, nenhuma diferença foi encontrada no perfil de metilação por receptor de estrógeno. O microRNA miR-193b-3p foi identificado como regulador de PHLDA2. O gene PHLDA3 foi encontrado menos expresso nos tumores ER negativos, e esses tumores também se encontravam com hipermetilação. Pacientes com todos os subtipos moleculares apresentaram um aumento de sobrevida livre de recorrência quando os níveis de PHLDA3 foram altos. Nenhum membro da família apresentou mutações nos dados analisados, enquanto que alterações no número de cópia foram encontradas nos três genes. Os dados obtidos até o momento mostram que a expressão dos membros da família PHLDA é alterada em câncer de mama e tem impacto na sobrevida dos pacientes. Processos como metilação do DNA, alterações no número de cópia e a participação de microRNAs podem ser os mecanismos implicados na desregulação desses genes