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Validação de biomarcadores na resposta da temozolmida em glioblastomas: análise de dados de expressão de mRNA por métodos de bioinformática

Processo: 22/16660-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
Vigência (Início): 30 de abril de 2023
Vigência (Término): 29 de outubro de 2023
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Genética - Genética Molecular e de Microorganismos
Pesquisador responsável:Rui Manuel Vieira Reis
Beneficiário:Ideli Zanesco Fontes Baptista
Supervisor: José Javier Otero
Instituição Sede: Hospital do Câncer de Barretos. Fundação Pio XII (FP). Barretos , SP, Brasil
Local de pesquisa: Ohio State University, Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:21/02918-1 - Validação de biomarcadores preditivos da resposta à temozolamida em glioblastomas, BP.MS
Assunto(s):Biologia computacional   Glioblastoma   RNA mensageiro   Temozolomida   Oncologia
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:bioinformática | glioblastoma | mRNA | Temozolomida | Oncologia

Resumo

O glioblastoma é o tumor maligno mais comum e agressivo do sistema nervoso central (SNC) em adultos. O protocolo padrão é cirurgia, radioterapia e quimioterapia adjuvante/comitante com temozolomida. As células cancerígenas geralmente apresentam mecanismos de resistência a esse quimioterápico, comumente associados às vias de reparo do DNA. Para encontrar uma saída para este problema, investigamos a expressão gênica relacionada ao reparo do DNA e associada à sobrevida do paciente, com o objetivo de encontrar biomarcadores de resposta relacionados à resistência à temozolomida. Primeiramente, realizamos a análise da expressão gênica relacionada ao reparo do DNA usando o painel DNA Damage and Repair (nCounter) em 120 glioblastomas fixados em formol e embebidos em parafina (FFPE) de pacientes tratados de acordo com o protocolo padrão. Os resultados do perfil de expressão foram então associados à sobrevida global do paciente, criando um padrão para genes com alta expressão à responsividade ao tratamento com temozolomida (p<0,05 e Fold Change >1,5 e <-1,5). Foram encontrados 32 genes expressos diferenciais, 4 deles associados à resistência ao tratamento e pior prognóstico, incluindo o gene MGMT como esperado, bem como CDK7, o gene que escolhemos para fazer a validação funcional. Os genes diferencialmente expressos serão então validados em outra coorte de glioblastoma (n=100) usando um painel nCounter personalizado. Para isso, vamos implementar uma parceria com a Ohio State University para aumentar o número de coortes de validação e nos ajudar com a análise de bioinformática. Lá, o aluno aprenderá a realizar e implementar técnicas de machine learning, redes neurais e avaliação in silico dos genes que foram encontrados na análise do NanoString. (AU)

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