Análise do secretoma de células de câncer de ovário Caov-3 induzidas ao processo de transição epitélio-mesenquimal por fator de crescimento EGF e sua associação com assinaturas de tumores de alto grau

• Autor(a) principal: Lanfredi, Guilherme Pauperio
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17131/tde-08092022-152815/
• topic: Assinatura molecular; Câncer de ovário; Espectrometria de massas; Mass spectrometry; Molecular signature; MRM; MRM; Ovarian cancer; Proteômica; Proteomics

O câncer de ovário (CaOV) é a mais letal das neoplasias ginecológicas, em particular, o câncer de ovário seroso de alto grau (HGSC) tem um prognóstico ruim, principalmente pela ocorrência de metástases. A reprogramação molecular da célula, ocorrida na transição epitelial-mesenquimal (EMT) representa um modelo para estágios avançados de progressão tumoral. A EMT promove mudanças celulares importantes na adesão celular e comunicação intercelular, que são particularmente dependentes de sinais do microambiente tumoral. Considerando a importância da comunicação celular durante EMT e metástase, aqui analisamos as alterações induzidas pelo fator de crescimento epidérmico (EGF) no secretoma da linhagem celular de câncer de ovário Caov-3. Usando uma combinação de GEL-LC-MS/MS e marcação metabólica isotópica estável (SILAC), identificamos candidatos superexpressos durante a EMT como partida na identificação de proteínas relevantes para HGSC. Com base em bancos de dados públicos, compreendendo estudos dos consórcios TCGA e CPTAC, nossas proteínas candidatas foram comparadas e priorizadas para análise posterior. As análises ressaltaram que vários dos candidatos foram associados a vesículas extracelulares, importantes para a comunicação célula-célula e metástase. Além disso, associamos as proteínas candidatas com dados de expressão gênica e proteica do subtipo mesenquimal de câncer de ovário para obtenção de assinaturas para classificação de tumores. Com estas assinaturas moleculares relevantes para a agressividade do câncer ovário, apoiadas por dados de expressão de proteínas e genes, desenvolvemos métodos de proteômica dirigida para avaliar amostras clínicas individuais de CaOV. As informações quantitativas obtidas para peptídeos, representativos de proteínas, foi capaz de agrupar HGSC entre outros tipos de tumor e seus diferentes estágios. Nosso estudo destacou a riqueza do secretoma para revelar proteínas relevantes para HGSC, que poderiam ser usadas em estudos futuros com maiores coortes como uma potencial assinatura de estratificação para tumores de ovário, a fim de orientar a conduta clínica para terapia do paciente.