Efeito do gene eEF2K no metabolismo das fontes de energia em células de Meduloblastoma de Grupo 3

• Processo: 24/06469-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Genética - Genética Humana e Médica
• Pesquisador responsável: Carlos Alberto Scrideli
• Beneficiário: Jessica Oliveira de Santis
• Supervisor: Poul Sorensen
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of British Columbia, Vancouver (UBC), Canadá
• Vinculado à bolsa: 21/10669-1 - Caracterização molecular e funcional do gene eEF2K em meduloblastoma pediátrico, BP.DR
• Assunto(s): Meduloblastoma Metabolismo celular Metabólitos Mitocôndrias
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: eEF2K | Meduloblastoma | metabolismo celular | metabólitos | mitocôndria | Oncologia Molecular Pediátrica

Resumo

O meduloblastoma (MB) representa aproximadamente 20% de todas as malignidades pediátricas do sistema nervoso central. Tumores do Grupo 3 são considerados as formas mais agressivas de MB e estão associados ao pior prognóstico. Tumores deste subgrupo também apresentam atividade metabólica aumentada, induzida pela transformação maligna promovida para levar a sobrevivência das células tumorais. Sob condições de estresse celular no microambiente tumoral, como privação aguda de nutrientes e hipóxia, as células ativam proteínas de resposta ao estresse, como o Fator de Alongamento Eucariótico Quinase 2 (eEF2K) para ajudar a manter a relação entre geração e gasto de energia. A ativação de eEF2K leva à diminuição do consumo de energia, permitindo que as células sobrevivam em condições desfavoráveis. A reprogramação metabólica tem sido sugerida como um alvo terapêutico promissor para diferentes tumores, incluindo MB. Este projeto visa elucidar o papel do eEF2K no metabolismo das células MB do Grupo 3. Os dados gerados contribuirão para a compreensão de como as células tumorais podem sobreviver em condições de estresse celular.