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Biomarcadores prognósticos em carcinoma de pulmão não-pequenas células: identificação de alvos terapêuticos potenciais

Processo: 11/13213-7
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de outubro de 2011 - 30 de novembro de 2013
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Medicina - Cirurgia
Pesquisador responsável:Patricia Pintor dos Reis
Beneficiário:Patricia Pintor dos Reis
Instituição-sede: Faculdade de Medicina (FMB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
Pesq. associados:Antônio José Maria Cataneo ; Daniele Cristina Cataneo ; Fernando Augusto Soares ; Jefferson Luiz Gross ; Julio Defaveri ; Silvia Regina Rogatto
Bolsa(s) vinculada(s):11/22473-2 - Biomarcadores prognósticos em carcinoma de pulmão, não-pequenas células: identificação de alvos terapêuticos potenciais, BP.TT
11/22499-1 - Biomarcadores prognósticos em carcinoma de pulmão não-pequenas células: identificação de alvos terapêuticos potenciais, BP.TT
Assunto(s):Neoplasias pulmonares  Mutação  Transcrição genética  Sequenciamento de alta performance  Biomarcadores 

Resumo

O câncer de pulmão é um dos cânceres mais comuns e a principal causa de óbitos por câncer no mundo. No Brasil, estima-se que ocorrerão 27.630 novos casos de carcinoma pulmonar em 2011, sendo que esta doença causa mais de 13 mil óbitos a cada ano (INCA, 2011). Apesar das estratégias de tratamento disponíveis, o prognóstico dos pacientes é pobre e são observadas altas taxas de mortalidade relacionadas a esta neoplasia. Adicionalmente, o desenvolvimento de terapias com alvos moleculares, tais como inibidores do receptor do fator de crescimento epidérmico (EGFR), favorece apenas uma pequena fração dos pacientes com carcinoma pulmonar não-pequenas células (CPNPC), o tipo histológico mais comum deste câncer. Portanto, é plenamente justificada a realização de estudos moleculares globais, que levem à identificação de biomarcadores com utilidade prognóstica e preditiva nesta doença. Considerando que a identificação de biomarcadores tem potencial aplicação no desenvolvimento de terapias com alvos genéticos, tais estudos terão alto impacto no tratamento e, consequentemente, na sobrevida dos pacientes com CPNPC. O objetivo primordial deste projeto é o de identificar mutações e alterações em nível de transcritoma, utilizando a metodologia de sequenciamento de alta performance, a qual é capaz de gerar dados genômicos em larga escala, com alta sensibilidade e especificidade. As mutações e alterações na expressão gênica identificadas serão validadas em nível de mRNA e proteína, em dois grupos amostrais independentes. Os resultados deste estudo permitirão uma análise compreensiva global destas alterações genômicas e a identificação de uma assinatura prognóstica em CPNPC. Estudos como estes são cruciais para a identificação de biomarcadores como alvos terapêuticos potenciais em CPNPC. (AU)

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)
STORTI, CAMILA BALDIN; DE OLIVEIRA, ROGERIO ANTONIO; DE CARVALHO, MARCIO; HASIMOTO, ERICA NISHIDA; CATANEO, DANIELE CRISTINA; MARIA CATANEO, ANTONIO JOSE; DE FAVERI, JULIO; VASCONCELOS, ELTON JOSE R.; DOS REIS, PATRICIA PINTOR; NOGUEIRA CANO, MARIA ISABEL. Telomere-associated genes and telomeric lncRNAs are biomarker candidates in lung squamous cell carcinoma (LUSC). Experimental and Molecular Pathology, v. 112, FEB 2020. Citações Web of Science: 0.
CINEGAGLIA, NAIARA C.; ANDRADE, SONIA CRISTINA S.; TOKAR, TOMAS; PINHEIRO, MAISA; SEVERINO, FABIO E.; OLIVEIRA, ROGERIO A.; HASIMOTO, ERICA N.; CATANEO, DANIELE C.; CATANEO, ANTONIO J. M.; DEFAVERI, JULIO; SOUZA, CRISTIANO P.; MARQUES, MARCIA M. C.; CARVALHO, ROBSON F.; COUTINHO, LUIZ L.; GROSS, JEFFERSON L.; ROGATTO, SILVIA R.; LAM, WAN L.; JURISICA, IGOR; REIS, PATRICIA P. Integrative transcriptome analysis identifies deregulated microRNA-transcription factor networks in lung adenocarcinoma. ONCOTARGET, v. 7, n. 20, p. 28920-28934, MAY 17 2016. Citações Web of Science: 28.

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