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Avaliação de estimativas de heterogeneidade genética intratumoral como marcadores de prognóstico em diferentes tipos de cânceres

Processo: 17/17974-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2017
Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2019
Área de conhecimento:Ciências Biológicas - Genética - Genética Humana e Médica
Pesquisador responsável:Pedro Alexandre Favoretto Galante
Beneficiário:Filipe Ferreira dos Santos
Instituição Sede: Hospital Sírio-Libanês. Sociedade Beneficente de Senhoras (SBSHSL). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Oncologia   Neoplasias   Heterogeneidade genética   Biologia computacional
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:bioinformática | câncer | Heterogeneidade Genética Intratumoral | mutação somática | Mutant-Allele Tumor Heterogeneity score (MATH) | The Cancer Genome Atlas (TCGA) | Oncologia

Resumo

A heterogeneidade genética intratumoral (ITH) ocorre quando um tumor é composto por diversas subpopulações celulares, as quais apresentam algumas mutações compartilhadas e, sobretudo, outras exclusivas. Sabe-se que altos níveis de ITH estão correlacionados com pior prognóstico e à resistência a diferentes tratamentos, como à radioterapia. Logo, ferramentas de fácil implementação, de baixo custo e de uma avaliação rápida da ITH podem tornar a medição desta caraterística tumoral uma rotina na clínica oncológica e, potencialmente, direcionar cada paciente para um tratamento mais preciso e efetivo. O escore MATH (mutant-allele tumor heterogeneity score) é uma estimativa de ITH baseada na distribuição das frequências alélicas de mutações somáticas de uma amostra. Esse escore tem a vantagem de ser de fácil implementação e de baixo custo, pois ele é estimado através do sequenciamento de um único fragmento do tumor, sem a necessidade de avaliações adicionais de número de cópias (CNV) ou da pureza da amostra, algo necessário em outras metodologias. Até o presente momento, altos escores MATH já foram correlacionados com a probabilidade de metástase em câncer de cólon e pior prognóstico/menor sobrevida global em cânceres de cabeça e pescoço, fígado e mama. Neste estudo, utilizaremos ferramentas de bioinformática, dados de mutações somáticas oriundos de exomas e informações clínicas para testar se os escores MATH são suficientemente informativos a respeito da ITH de, inicialmente, 20 tipos tumorais do projeto TCGA/Pan-cancer e se apresentam correlação com parâmetros de prognóstico tumoral. Para isso, compararemos as estimativas de ITH geradas por MATH e por PyClone, o qual exige análises e, potencialmente, custos adicionais, mas ainda é um método muito utilizado para a avaliação de ITH. Também tentaremos otimizar o potencial de aplicabilidade clínica de MATH: (i) avaliando se os valores de MATH estimados a partir de dados de painéis de genes de câncer se equivalem aos de exomas; (ii) e estimar a cobertura de sequenciamento mínima necessária para obtenção de escores de MATH robustos e reprodutíveis. Acreditamos que nossos resultados indicarão as condições ideais para a aplicação do escore de MATH rotineiramente na clinica, algo que será de extremo valor para pacientes e oncologistas. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DOS SANTOS, FELIPE R. C.; GUARDIA, GABRIELA D. A.; DOS SANTOS, FILIPE F.; OHARA, DANIEL T.; GALANTE, PEDRO A. F.. Reboot: a straightforward approach to identify genes and splicing isoforms associated with cancer patient prognosis. NAR CANCER, v. 3, n. 2, p. 15-pg., . (17/18246-7, 18/15579-8, 17/19541-2, 17/17974-9)