Análisis bioinformático de expresión génica diferencial en cáncer de próstata

OLIVIERI, CONRADO; CANTOR, FEDERICO; GUERON, GERALDINE; VAZQUEZ, ELBA; COTIGNOLA, JAVIER

Mar del Plata

Congreso; LX Reunión Científica Anual de la Sociedad Argentina de Investigación Clínica; 2015

Sociedad Argentina de investigacion Clinica

El cáncer de próstata (CaP) es el cáncer más frecuente en hombres. El diagnóstico se realiza mediante la cuantificación de los niveles séricos del Antígeno Prostático Específico (PSA), aunque tiene baja especificidad. La existencia de marcadores pronóstico también es limitada. El objetivo del trabajo es identificar marcadores diagnóstico y de progresión del CaP. Analizamos datos crudos de microarrays del repositorio público NCBI-GEO, los datos se procesaron utilizando el paquete Bioconductor para R. Determinamos la expresión génica diferencial (fold-change) mediante el test t-Student moderado entre tejidos normal de individuos sanos (n=17), tumor primario (n=144) y metástasis (n=22); el valor p de las comparaciones se ajustó mediante el método FDR (False Discovery Rate). Además se analizó el enriquecimiento de grupos de genes por Gene Ontology (GO). El análisis de expresión entre tejido normal y tumoral mostró expresión diferencial estadísticamente significativa en genes de las vías de: Respuesta a estímulos (ej: NR4A2, FOS, JUN), Citoesqueleto (ej: actinas, tropomiosinas, CRYAB), y Morfogénesis (actinas, FN1, DMD). En la comparación entre tumor primario y metástasis, se observaron alteraciones de expresión en vías de: Osificación y Desarrollo de hueso (ej: COL5A2, OPN, FHL2), Angiogénesis (ej: CAV1, HBB, ADM) y Respuesta a hormonas (ej: AR, CCND1, FOS, JUNB). Finalmente comparamos los tejidos normal y metástasis, y observamos expresión diferencial en vías de Migración (ej: ILK, VCL) y Adhesividad (ej: integrinas, proteasas) además de las mismas vías alteradas entre el tejido normal y tumor primario. Los resultados obtenidos muestran que durante la progresión del PCa se altera un gran número de vías de señalización. La identificación de las vías y genes involucrados podría ayudar a mejorar el diagnóstico y el pronóstico de la enfermedad; además de identificar posibles nuevos blancos terapéuticos para el tratamiento de los tumores prostáticos.