Desarrollo de una plataforma analítica para la integración de perfiles de expresión génica y su aplicación en la busqueda de nuevos biomarcadores en el cáncer de mama

ABBA MC

Corrientes

Congreso; XL Congreso Argentino de Genética; 2011

Sociedad Argentina de Genética

En los últimos años han sido desarrolladas nuevas metodologías para el análisis de transcriptomas, con las cuales miles de ARNm pueden ser evaluados simultáneamente. Entre las más populares se encuentran lasplataformas basadas en la hibridación reversa sobre matrices sólidas (micro-arreglos de oligonucleótidos) y las plataformas basadas en la re-secuenciación de transcriptomas (SAGE, MPSS, RNA-seq). Estasmetodologías, han sido aplicadas al estudio de los cambios transcripcionales asociados a múltiples sistemas biológicos. En particular, el análisis de perfiles de expresión génica ha sido extensamente aplicado al estudio de la progresión del cáncer de mama humano permitiendo la identificación de nuevos subtipos tumorales y eldesarrollo de ensayos con poder pronóstico y predictivo sobre la evolución de la enfermedad. Los objetivos principales de este estudio fueron: 1o Desarrollar un entorno de integración y análisis de datospara la automatización y el acceso programático a la base de datos GeneSignature Data Base y MolSignature Data Base. 2o Efectuar un análisis sistemático y comparativo de los principales signaturesprovenientes del análisis de perfiles de expresión génica de carcinomas invasores de mama. 3o Identificar los biomarcadores de mayor relevancia pronóstica / predictiva (metasiganature) en pacientes con carcinomas infiltrantes de mama. Para lo cual se desarrolló una plataforma de extracción e integración de datos denominada: MetaPlat. Esta plataforma permite la integración con diversas herramientas de data mining, la limpieza y preparación de datos y la generación de metasignatures candidatos sobre la base de signatures existentes. La plataforma esta compuesta de herramientas existentes en la comunidad y frameworks Java propios. El análisis comparativo de decenas de signatures relacionados con el cáncer de mama, mediante el empleo de la plataforma MetaPlat, nos permitió identificar a un set de genes frecuentemente afectados entre los estudios. El análisis funcional del metasignature revela la presencia de diversos módulos funcionalesrelacionados con: el ciclo celular, el aparato mitótico y la vía de señalización celular moduladas por el receptor de estrógeno. El análisis no supervisado del perfil de expresión génica del metasignature en unestudio público de carcinomas infiltrantes de mama permitió la clasificación de los pacientes en 3 grupos. El análisis de Kaplan-Meier y el modelo multivariado de Cox demostraron que estos grupos difierensignificativamente en la supervivencia global y la supervivencia libre de enfermedad, sugiriendo un poder predictivo / pronóstico del metasignature. La identificación del metasignature es de gran relevancia no sólo por su potencial valor como biomarcadores de pronósticos, sino también porque puede reflejar los principales mecanismos y vías de señalización de mayor relevancia en la progresión del cáncer de mama.