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Análise funcional de genes potencialmente regulados pelo receptor de estrógeno e/ou pelo oncogene ERBB2: implicações no diagnóstico, prognóstico e tratamento do câncer de mama

Processo: 06/01026-0
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Temático
Vigência: 01 de novembro de 2006 - 31 de outubro de 2009
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Bioquímica - Biologia Molecular
Pesquisador responsável:Maria Aparecida Nagai
Beneficiário:Maria Aparecida Nagai
Instituição-sede: Faculdade de Medicina (FM). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Pesquisadores principais:Glaucia Maria Machado Santelli
Pesq. associados:Fernando Augusto Soares
Auxílios(s) vinculado(s):11/14678-3 - MCF-7 cells as a three-dimensional model for the study of human breast cancer, PUB.ART
Bolsa(s) vinculada(s):09/00055-4 - Efeitos do fator de crescimento epidermal (EGF) na regulação da expressão dos genes SPG-7 e SPRED2 em células de câncer de mama em cultura, BP.IC
08/11040-5 - Análise de mutação no gene PAWR em tumores primários de mama, BP.IC
07/53856-9 - Proliferação e morte celular em culturas 3D de células de tumor de mama humana: análise por citometria de fluxo, BP.IC
03/13206-4 - Estudo de aspectos estruturais da cromatina durante a ocorrência de pufes em Rhynchosciara americana, BP.PD
Assunto(s):Expressão gênica  Neoplasias mamárias 
Publicação FAPESP:http://www.fapesp.br/tematicos/saude_nagai.pdf

Resumo

O câncer de mama é a neoplasia mais comum e a principal causa de morbidade e mortalidade entre as mulheres no mundo. Segundo dados de registros de câncer do Ministério da Saúde, o câncer de mama é a neoplasia maligna mais freqüente e a principal causa de mortalidade na população feminina brasileira, são estimados 48.930 novos casos de câncer de mama para 2006, representando um importante problema de saúde no País (INCA Ministério da Saúde 2006). Nas últimas duas décadas, diversos estudos foram realizados buscando identificar alterações genéticas que possam ser utilizadas como marcadores no câncer de mama, entretanto, com poucas exceções, como é o caso do erbB-2, que é utilizado na clínica com sucesso, poucos biomarcadores efetivos surgiram. Ainda hoje, o principal biomarcador recomendado e rotineiramente utilizado é a presença dos receptores de estrógeno e de progesterona, que permite a seleção de pacientes com potencial para responderem à terapia endócrina. Atualmente as duas principais áreas de investigação em câncer de mama são a descoberta de novos biomarcadores para o diagnóstico precoce e o prognóstico da doença e o entendimento das diferentes vias de sinalização intracelular associadas à iniciação e progressão do câncer de mama, que possam permitir a identificação de novos alvos terapêuticos e novas estratégias para o tratamento das pacientes com câncer de mama. Projetos desenvolvidos em nosso laboratório utilizando as técnicas de DDRT-¬PCR, cDNA microarray, SAGE e Real-time PCR em tumores de mama com diferentes conteúdos de receptores de estrógeno e progesterona (Processo FAPESP 99/07009-4; NAGAI et aI., 2003a; NAGAI et aI., 2004) e linhagens celulares com diferentes perfis de expressão do oncogene ERBB2 na ausência e na presença do docetaxel (Processo FAPESP 02/01524-9; DOS SANTOS et al., in press; DOS SANTOS et al., em preparação) têm fornecido dados sobre genes diferencialmente expressos, que se constituem em potenciais candidatos a marcadores em câncer de mama. Entretanto, o papel funcional ou a associação da maioria desses genes no câncer de mama não foi ainda determinado. Este projeto temático envolve um grupo de pesquisadores qualificados visando investigar o papel funcional e o potencial valor prognóstico de genes por nós identificados como diferencialmente expressos em câncer de mama. Para isto serão desenvolvidos seis subprojetos. Os primeiros quatro subprojetos são experimentais e envolvem a utilização das técnicas de cultura de células em monocamada e 3D, transfecção com vetores de expressão e supressão da expressão de genes específicos por siRNA. No quinto e no sexto projetos a técnica de tissue microarray (TMA) será utilizada para avaliar o potencial valor prognóstico dos genes identificados como diferencialmente expressos e preliminarmente validados pela técnica de real-time PCR em um subgrupo de tumores primários de mama (Processo FAPESP 03/13170-0) e mais nove painéis compostos por diversos biomarcadores caracterizados em diferentes vias biológicas. Participam do projeto pesquisadores de quatro unidades (Faculdade de Medicina da USP, Instituto de Ciências Biomédicas da USP, Hospital do Câncer e Escola Paulista de Medicina) e diversos alunos de iniciação científica, mestrado, doutorado e pós-doutorado. Os resultados deste estudo deverão gerar novos conhecimentos que permitam melhorar nossa compreensão sobre as bases moleculares do processo de tumorigênese da mama e levar a caracterização de novos marcadores para a avaliação de risco, prognóstico e seleção mais adequada de regimes terapêuticos para as pacientes com câncer de mama. (AU)

Publicações científicas (10)
(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)
FREITAS, VANESSA M.; DO AMARAL, JONATAS BUSSADOR; SILVA, THAIOMARA A.; SANTOS, EMERSON S.; MANGONE, FLAVIA R.; PINHEIRO, JOAO DE JESUS; JAEGER, RUY G.; NAGAI, MARIA A.; MACHADO-SANTELLI, GLAUCIA MARIA. Decreased expression of ADAMTS-1 in human breast tumors stimulates migration and invasion. Molecular Cancer, v. 12, JAN 5 2013. Citações Web of Science: 26.
DO AMARAL, JONATAS BUSSADOR; REZENDE-TEIXEIRA, PAULA; FREITAS, VANESSA MORAIS; MACHADO-SANTELLI, GLAUCIA MARIA. MCF-7 Cells as a Three-Dimensional Model for the Study of Human Breast Cancer. TISSUE ENGINEERING PART C-METHODS, v. 17, n. 11, p. 1097-1107, NOV 2011. Citações Web of Science: 22.
CASOLARI, DEBORA A.; PEREIRA, MICHELLY C.; DE BESSA GARCIA, SIMONE A.; NAGAI, MARIA A. Insulin-like growth factor-1 and 17 beta-estradiol down-regulate prostate apoptosis response-4 expression in MCF-7 breast cancer cells. International Journal of Molecular Medicine, v. 28, n. 3, p. 337-342, SEP 2011. Citações Web of Science: 7.
GARCIA, S. A. B.; NAGAI, M. A. Transcriptional regulation of bidirectional gene pairs by 17 beta-estradiol in MCF-7 breast cancer cells. Brazilian Journal of Medical and Biological Research, v. 44, n. 2, p. 112-122, FEB 2011. Citações Web of Science: 5.
NAGAI, MARIA APARECIDA; GERHARD, RENE; FREGNANI, JOSE HUMBERTO T. G.; NONOGAKI, SUELY; RIERGER, REGINA BARBOSA; NETTO, MARIO MOURAO; SOARES, FERNANDO A. Prognostic value of NDRG1 and SPARC protein expression in breast cancer patients. Breast Cancer Research and Treatment, v. 126, n. 1, p. 1-14, FEB 2011. Citações Web of Science: 60.
NAGAI, MARIA APARECIDA; GERHARD, RENE; SALAORNI, SIBELI; TAVARES GUERREIRO FREGNANI, JOSE HUMBERTO; NONOGAKI, SUELY; NETTO, MARIO MOURAO; SOARES, FERNANDO AUGUSTO. Down-regulation of the candidate tumor suppressor gene PAR-4 is associated with poor prognosis in breast cancer. International Journal of Oncology, v. 37, n. 1, p. 41-49, JUL 2010. Citações Web of Science: 27.
DO AMARAL, JONATAS BUSSADOR; URABAYASHI, MARCEL SHINITI; MACHADO-SANTELLI, GLAUCIA MARIA. Cell death and lumen formation in spheroids of MCF-7 cells. Cell Biology International, v. 34, n. 3, p. 267-274, MAR 2010. Citações Web of Science: 13.
DOS SANTOS, M. L.; GIMENES, K. P.; SILVA, JR., W. A.; NAGAI, M. A. Transcriptome changes induced by docetaxel in human mammary cell lines expressing different levels of ERBB2. International Journal of Molecular Medicine, v. 23, n. 6, p. 733-743, JUN 2009. Citações Web of Science: 6.
A.C. MARCHIORI; D.A. CASOLARI; M.A. NAGAI. Transcriptional up-regulation of PHLDA1 by 17β-estradiol in MCF-7 breast cancer cells. Brazilian Journal of Medical and Biological Research, v. 41, n. 7, p. -, Jul. 2008.
MARCHIORI, A. C.; CASOLARI, D. A.; NAGAI, M. A. Transcriptional up-regulation of PHLDA1 by 17 beta-estradiol in MCF-7 breast cancer cells. Brazilian Journal of Medical and Biological Research, v. 41, n. 7, p. 579-582, JUL 2008. Citações Web of Science: 11.

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