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Análise integrativa sistêmica de tumores associados às infecções por oncovírus humanos

Processo: 23/06086-6
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de junho de 2023
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2025
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Imunologia - Imunologia Celular
Pesquisador responsável:Otávio Cabral Marques
Beneficiário:Pedro Marçal Barcelos
Instituição Sede: Faculdade de Ciências Farmacêuticas (FCF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:18/18886-9 - Análise sistêmica e integrativa da resposta imune às infecções virais por Zika e Dengue, AP.JP
Assunto(s):Neoplasias
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:câncer | Imunologia | Oncovírus | Imunologia Integrativa Sistêmica

Resumo

Vírus associados a tumores foram descritos ainda na primeira metade do século XX e hoje em dia a estimativa é de que de 15 a 20% dos tumores malignos tenham uma etiologia viral1-2. Sete vírus, até o momento, são considerados oncovírus humanos; Vírus Epstein-Barr (EBV), vírus da Hepatite B, papilomavírus humano (HPV), vírus linfotrópico humano de células T (HTLV), vírus da hepatite C, HerpesvUus humano 8 (KSHV) e o poliomavírus das células de Merkel (MCV). Apesar da diversidade presente entre os vírus, sendo eles pertencentes a diferentes famílias com genomas de RNA e DNA e diferentes mecanismos que levam a transformação tumoral, eles carregam algumas similaridades. Na maior parte dos casos, as infecções por esses vírus são comuns na população, porém a maioria não desenvolve câncer. A infecção não costuma lisar células hospedeiras, contudo é persistente, desenvolvendo mecanismos de evasão à resposta imune. Por fim, apenas a infecção não é suficiente para desencadear o processo de tumorigênese, ela precisa de outros fatores de risco como supressão da resposta imune, inflamação crônica, entre outros 3. O objetivo desse projeto é caracterizar as vias biológicas alteradas em cada uma das infecções virais para avaliar possíveis alvos comuns a esses vírus. Iremos realizar uma análise integrativa dos dados de sangue periférico disponíveis em bancos de dados públicos, como GEO 4, ArrayExpress 5, Proteome X Change, ou dados publicados em artigos científicos para obter uma visão global das infecções e o processo de transformação do tumor. Cada infecção será analisada individualmente e uma meta-análise visando averiguar possíveis similaridades será conduzida. Utilizando a técnica de aprendizagem de máquinas (Random Forest), um ranqueamento dos genes nos permitirá classificar os genes diferencialmente expressos (GDE) maior relevância para predição da carcinogênese. Dessa forma, através das análises computacionais integrativas e sistêmicas, o estudo poderá caracterizar e identificar novos alvos para possíveis intervenções terapêuticas ou diagnósticas a fim de mitigar o impacto dessas infecções nos eventuais processos oncogênicos.

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