Potenciais polimorfismos de relação com prognóstico do Câncer de Tireoide metastático: uma análise computacional dos genes FBXO28, PVRL1, SNN e ITGA3

• Processo: 21/06013-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2022
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Laura Sterian
• Beneficiário: Atena Saito Góes
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Médicas (FCM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Endocrinologia Neoplasias da glândula tireoide Polimorfismo genético Estabilidade proteica Prognóstico Suscetibilidade
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Carcinoma diferenciado de tireóide | metástase linfonodal | Polimorfismo | prognóstico | Endocrinologia

Resumo

Os nódulos tireoidianos podem ser detectados em mais de 65% da população e sua incidência cresceu 20% nos últimos anos, embora a taxa de mortalidade associada aos nódulos malignos, que correspondem a menos de 10% de todos os nódulos detectados, permaneça estável. Diretrizes atuais sugerem procedimentos menos invasivos e, mesmo, vigilância ativa nos casos de baixo risco. Infelizmente, percentual significativo de pacientes com carcinomas diferenciados de tireoide (CDT) podem evoluir com metástase linfonodal (MLN) e, nestes casos, o estudo de biomarcadores que permitam a identificação de casos predispostos a apresentar MLN são fundamentais na predição de prognóstico e, portanto, no adequado manejo dos pacientes. Com o auxílio de bancos de dados online, estudo prévio do nosso grupo de pesquisa identificou microRNAs (miRs) diferencialmente expressos associados à MLN: miR-199a-3p,miR-199a-5p e miR-148a-5p. Através do MirWalk, estes miRs foram relacionados aos genes FBXO28,PVRL1, SNN e ITGA3. Estes quatro genes participam de processos celulares, especialmente apoptose, proliferação e migração. O objetivo deste estudo é investigar, a partir de ferramentas de bioinformática, modificações nas proteínas codificadas por estes genes devido à presença de polimorfismos e suas possíveis implicações na incidência de MLN. Será realizada análise morfofuncional das proteínas alteradas através do PredictSNP1.0, além de estudo destas proteínas com o auxílio do PROVEAN, MuPRO, I-MUTANT2.0 e ModPre, para analisar a função e estabilidade proteica, assim como alterações pós-translacionais. Baseando-se nestas informações, esperamos identificar os SNPs de impacto nos genes FBXO28, PVRL1, SNN e ITGA3, de forma a discutir se as alterações provocadas pelos SNPs nestes genes têm papel na suscetibilidade e prognóstico do câncer de tireoide. Um estudo posterior deverá validar estes SNPs no Biorepositório do GEMOCA e comparar os resultados obtidos à evolução clínica dos casos, para confirmar potencial valor de biomarcadores de diagnóstico e prognóstico nos nódulos da tireoide.(AU)