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Identificação e caracterização de elementos genômicos funcionais associados com a progressão de gliomas de baixo grau a gliomas de alto grau: estudo integrado do genoma e epigenoma

Processo: 14/08321-3
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2014
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2018
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Genética - Genética Humana e Médica
Acordo de Cooperação: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Houtan Noushmehr
Beneficiário:Camila Ferreira de Souza
Instituição Sede: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:15/07925-5 - Softwares de código aberto contendo ferramentas estatísticas para análise e integração de conjuntos de dados epigenômicos produzidos em alta escala, a fim de decifrar e entender redes reguladoras de câncer, AP.JP
Bolsa(s) vinculada(s):16/15485-8 - Biomarcadores clínicos em tumores do sistema nervoso central, BE.EP.PD
Assunto(s):Glioma
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:bioinformatics | clinical behavior | Epigenome | glioma | molecular subgroup | Next-generation sequencing | Epigenética e Bioinformática no Câncer

Resumo

O termo glioma é uma denominação genérica para designar um grupo heterogêneo de tumores, nos quais a etiologia, o padrão de crescimento histopatológico, as assinaturas moleculares, o comportamento clínico, a resposta à terapia e o prognóstico são variáveis. Os gliomas representam cerca de oitenta por cento de todos os cânceres cerebrais primários. Alguns gliomas de baixo grau tendem a evoluir para lesões com graus mais elevados de malignidade. O glioblastoma multiforme (GBM) é o tipo mais frequente e agressivo de glioma cerebral em humanos. O glioblastoma mostra-se resistente à terapia, sendo que os pacientes portadores de GBM têm prognóstico ruim, apresentando sobrevida global média de um ano. Esses dados ressaltam a necessidade em definir subtipos de tumores que possam fornecer as bases moleculares conceituais para o desenvolvimento de tratamentos de segunda linha para pacientes com recidiva tumoral. Alterações epigenéticas acumulam-se durante a tumorigênese. A instabilidade genômica e a superexpressão de oncogenes podem ser causadas pela hipometilação aberrante do DNA. Todavia, a hipermetilação das ilhas CpG localizadas na região promotora configura um mecanismo importante para a inativação de genes supressores de tumor em células neoplásicas. É importante ressaltar que o Dr. Houtan Noushmehr e colaboradores (2010) identificaram, pela primeira vez, um novo subgrupo de glioma intitulado G-CIMP (Glioma-CpG Island Methylator Phenotype), que difere tendo como base padrões moleculares e clínicos. Nesse cenário, este projeto objetiva integrar a tecnologia de sequenciamento em escala genômica com dados clínicos, usando ferramentas de Bioinformática e dados disponíveis em bancos de dados públicos, para um melhor entendimento de como o epigenoma influencia a progressão de gliomas de baixo grau a glioblastomas. Essa análise integrada apontará para novas alterações moleculares e subgrupos com potencial impacto clínico, auxiliando a esclarecer a contribuição de alterações na metilação do DNA na patogenia do glioblastoma. (AU)

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Publicações científicas (6)
(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)
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DE SOUZA, CAMILA FERREIRA; SABEDOT, THAIS S.; MALTA, TATHIANE M.; STETSON, LINDSAY; MOROZOVA, OLENA; SOKOLOV, ARTEM; LAIRD, PETER W.; WIZNEROWICZ, MACIEJ; IAVARONE, ANTONIO; SNYDER, JAMES; et al. A Distinct DNA Methylation Shift in a Subset of Glioma CpG Island Methylator Phenotypes during Tumor Recurrence. CELL REPORTS, v. 23, n. 2, p. 637-651, . (14/03989-6, 16/15485-8, 16/06488-3, 14/08321-3, 16/12329-5, 16/01975-3, 14/02245-3, 15/07925-5)
MALTA, TATHIANE M.; SOKOLOV, ARTEM; GENTLES, ANDREW J.; BURZYKOWSKI, TOMASZ; POISSON, LAILA; WEINSTEIN, JOHN N.; KAMINSKA, BOZENA; HUELSKEN, JOERG; OMBERG, LARSSON; GEVAERT, OLIVIER; et al. Machine Learning Identifies Stemness Features Associated with Oncogenic Dedifferentiation. Cell, v. 173, n. 2, p. 338+, . (16/06488-3, 14/08321-3, 15/07925-5, 16/01975-3, 16/01389-7, 16/15485-8, 14/02245-3, 16/10436-9, 16/12329-5)
MALTA, TATHIANE M.; DE SOUZA, CAMILA F.; SABEDOT, THAIS S.; SILVA, TIAGO C.; MOSELLA, MARITZA S.; KALKANIS, STEVEN N.; SNYDER, JAMES; CASTRO, ANA VALERIA B.; NOUSHMEHR, HOUTAN. Glioma CpG island methylator phenotype (G-CIMP): biological and clinical implications. NEURO-ONCOLOGY, v. 20, n. 5, p. 608-620, . (16/06488-3, 16/15485-8, 14/08321-3, 16/12329-5, 16/10436-9, 15/07925-5, 16/01975-3, 14/02245-3, 16/01389-7, 16/11039-3)
CECCARELLI, MICHELE; BARTHEL, FLORIS P.; MALTA, TATHIANE M.; SABEDOT, THAIS S.; SALAMA, SOFIE R.; MURRAY, BRADLEY A.; MOROZOVA, OLENA; NEWTON, YULIA; RADENBAUGH, AMIE; PAGNOTTA, STEFANO M.; et al. Molecular Profiling Reveals Biologically Discrete Subsets and Pathways of Progression in Diffuse Glioma. Cell, v. 164, n. 3, p. 550-563, . (14/08321-3, 15/02844-7, 14/02245-3, 15/07925-5)

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