Ferramenta de bioinformática para integrar e compreender as mudanças epigenômicas e genômicas aberrantes associadas com câncer: métodos, desenvolvimento e análise

Autor(es)

Tiago Chedraoui Silva

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: Ribeirão Preto.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (PCARP/BC)
• Data de defesa: 2018-02-01

Membros da banca

Rodrigo do Tocantins Calado de Saloma Rodrigues; Benjamin Phillip Berman; João Carlos Setubal; Ricardo Zorzetto Nicoliello Vencio

• Orientador: Houtan Noushmehr

Resumo

O câncer configura uma das maiores causas de mortalidade no mundo, caracterizando-se como uma doença complexa orquestrada por alterações genômicas e epigenômicas capazes de alterar a expressão gênica e a identidade celular. Nova evidência obtida por meio de um estudo genômico em larga escala e cujos dados encontram-se disponíveis no banco público do TCGA sugere que um em cada dez pacientes portadores de câncer pode ser classificado com maior eficácia tendo como base a taxonomia molecular quando comparada à histologia. Dessa maneira, nós hipotetizamos que o estabelecimento de mapas genômicos exibindo a localização de sítios de ligação de fatores de transcrição combinada à identificação de regiões diferencialmente metiladas e perfis alterados de expressão gênica possa nos auxiliar a caracterizar e explorar, ao nível molecular, fenótipos associados ao câncer. Avanços tecnológicos e bancos de dados públicos a exemplo do The Cancer Genome Atlas (TCGA), The Encyclopedia of DNA Elements (ENCODE) e o NIH Roadmap Epigenomics Mapping Consortium (Roadmap) têm proporcionado um recurso inestimável para interrogar o (epi)genoma de linhagens de células tumorais em cultura, bem como de tecidos normais e tumorais em alta resolução. Todavia, a informação biológica encontra-se armazenada em diferentes formatos e não há ferramentas computacionais para integrar esses dados, evidenciando um cenário atual que requer, com urgência, o desenvolvimento de ferramentas de bioinformática e softwares capazes de direcionar a solução deste obstáculo. Nesse contexto, o objetivo principal deste estudo consiste em implementar o desenvolvimento de ferramentas de bioinformática, na linguagem de programação R que, ao final do estudo, será submetido à comunidade científica do projeto Bioconductor sob a licença de código aberto GNU GPL versão 3. Além disso, ajudaremos nossos colaboradores com o aperfeiçoamento do ELMER, um pacote R/Bioconductor que identifica elementos reguladores usando dados de expressão gênica, de metilação do DNA e análise de motivo. Nossa expectativa é que essas ferramentas possam automatizar com acurácia a pesquisa, o download e a análise dos dados (epi)genômicos que se encontram atualmente disponíveis nas bases de dados públicas dos consórcios internacionais TCGA, ENCODE e Roadmap, além de integrá-los facilmente aos dados genômicos e epigenômicos gerados por pesquisadores por meio de experimentos em larga escala. Além disso, realizaremos também o processamento e a análise manual dos dados que serão automatizados pelas ferramentas, visando validar sua capacidade em descobrir assinaturas epigenômicas que possam redefinir subtipos de câncer. Por xi fim, as usaremos para investigar as diferenças moleculares entre dois subgrupos de gliomas recentemente descobertos por nosso laboratório. (AU)

• Processo FAPESP: 16/01389-7 - Ferramenta de bioinformática para integrar e compreender as mudanças epigenômicas e genômicas aberrantes associadas com câncer: métodos, desenvolvimento e análise
• Beneficiário: Tiago Chedraoui Silva
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto