| Processo: | 22/14179-1 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |
| Data de Início da vigência: | 01 de agosto de 2023 |
| Data de Término da vigência: | 31 de agosto de 2026 |
| Área de conhecimento: | Interdisciplinar |
| Pesquisador responsável: | Andréia de Melo Porcari |
| Beneficiário: | Pedro Henrique Godoy Sanches |
| Instituição Sede: | Universidade São Francisco (USF). Campus Bragança Paulista. Bragança Paulista , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Oncologia Tumor de Wilms Resposta ao tratamento Metabolômica Biologia computacional Espectrometria de massas |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | bioinformática | classificação de risco | Espectrometria de massas | Metabolomica | resposta terapêutica | Tumor de Wilms | Oncologia |
Resumo Os tumores de Wilms (TW) são neoplasias correrspondentes a 80% dos tumores renais pediátricos. O tratamento preconizado pelo Children Oncology Group (COG) é constiutído de ressecção do tumor, quimioterapia (QT) adjuvante e radioterapia. Os TW são compostos por blastema, epitélio e estroma, sendo que a predominância do blastema classifica os pacientes como "alto risco" e relaciona-se à resposta do tumor à QT. Entretanto, existem dois tipos de blastema, um mais responsivo às drogas atualmente usadas e um resistente. Esta proposta visa, por meio da metabolômica baseada em espectrometria de massas (MS), discriminar o perfil das células blastematosas em relação à resposta à QT. A busca por assinaturas moleculares classificatórias utilizará os tecidos tumorais e será avaliada por duas técnicas com MS: Cromatografia Líquida acoplada a MS (LC-MS) e imageamento químico por Dessorção e Ionização por eletrospray (DESI-MSI). Para tanto, serão avaliados tecidos de 40 pacientes retrospectivos diagnosticados com TW no período compreendido entre 2000-2005, armazenados no Centro Infantil Boldrini (CAAE: 18608519.2.0000.5376), bem como seus dados clínicos. A composição química em função da resposta e classificação de risco será modelada utilizando técnicas de regressão e aprendizado de máquina como LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator). Nosso resultados preliminares indicam que a metabolômica por LC-MS identifica o TW em tecidos com 92,8% de sensibilidade, 86,6% de especificidade, e acurácia > 89.5%. As moléculas apontam para a sustentação da proliferação celular por meio de mecanismos antioxidativos e lipogênese por reprogramação do metabolismo lipídico. | |
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