Detección de biomarcadores epigenéticos en carcinomas mamarios humanos

VAQUER, CINTIA; LAURITO, SERGIO; GARCIA SAMARTINO, CLARA; RODRIGO, MILITELLO; SANTONI, DIEGO; SARRIO, LEANDRO; ARBONA, SEBASTIAN; CAMPOY, EMANUEL M.

Mendoza

Congreso; XXVII Jornadas de Investigación UNCUYO; 2021

Universidad Nacional de Cuyo

Según el Observatorio Global de Cáncer de la OMS, el cáncer de mama fue el de mayor incidencia con más de 21.000 casos en 2018, representando el 17% de todos los tumores malignos y el 32,6% del cáncer en mujeres en Argentina. El proceso tumorigénico se caracteriza por la adquisición de alteraciones genéticas y epigenéticas a lo largo del tiempo. Uno de los eventos epigenéticos más relevantes es la hipermetilación aberrante de genes supresores de tumores. Este fenómeno consiste en la incorporación de grupos metilos en regiones específicas de los genes (principalmente promotores y primeros exones), específicamente en lo que se denominan sitios CpG. El proceso de hipermetilación aberrante forma parte de la tumorigénesis mamaria y se evidencia desde estadios tumorales tempranos. En función de los avances tecnológicos en las ciencias biomédicas, en la actualidad es posible utilizar bases de datos públicas que alojan información genética, epigenética (metilación de sitios CpG), de expresión génica y clínico-patológica de un gran repertorio de tumores humanos (programa ?The Cancer Genome Atlas?). Estas bases de datos fueron procesadas con herramientas bioinformáticas estableciendo algoritmos de normalización y harmonización de las variables, constituyendo una fuente actualizada y prácticamente inagotable de información. Nuestra hipótesis señala que la hipermetilación de determinados sitios CpG en el ADN de carcinomas mamarios humanos permite definir biomarcadores epigenéticos de screening/diagnósticos. Por lo tanto, nos proponemos como objetivo general implementar un algoritmo bioinformático para obtener biomarcadores basados en metilación para emplear en el diagnóstico precoz del cáncer de mama. Metodología: con la finalidad de verificar nuestra hipótesis y en asociación con la empresa Quinto Impacto SA, diseñamos una estrategia basada en el desarrollo de un algoritmo de selección de biomarcadores epigenéticos a partir de datos alojados en la base de datos de TCGA. De esta manera, a partir de 450.000 sitios de metilación obtuvimos un panel de sitios CpG candidatos. El algoritmo de selección contempló la aplicación de fórmulas matemáticas (deltas de medianas de metilación), criterios biológicos (correlación con expresión génica), criterios clínicos (sobrevida de pacientes en función de la expresión génica) y aspectos metodológicos (factibilidad de ser estudiados por PCR). Diseñamos primers para estudiar el estado de metilación de estos candidatos e implementar en PCR metil específica. Por otro lado, asistimos a cirugías de pacientes con cáncer de mama y tras la firma de un consentimiento informado específico, obtuvimos muestras tumorales y de márgenes de resección quirúrgica (como control no tumoral). Extrajimos ADN de ambos tipos de muestras (tumorales y no tumorales) empleando kits específicos. Luego detectamos el estado de metilación de biomarcadores mediante PCR metil-específica. Resultados: Mediante la implementación del algoritmo bioinformático, encontramos 6 sitios CpG candidatos específicos aptos para emplear en la detección de tumores mamarios. Seleccionamos 2 de los 6 sitios y probamos el estado de metilación a partir de ADN derivado de carcinomas mamarios humanos y sus respectivos márgenes. Encontramos mayores niveles de metilación en los tumores que en los márgenes de resección quirúrgica derivados de las pacientes con cáncer de mama. Conclusiones y próximos pasos: Si bien el algoritmo puede ser perfeccionado, determinamos que al menos dos de los candidatos obtenidos son detectados en carcinomas mamarios. El próximo paso es detectar el panel completo y testearlos en una cohorte prospectiva de tejidos derivados de pacientes con cáncer de mama. A largo plazo, la detección de estos biomarcadores podría ser empleada para implementar en la detección a partir de sangre de pacientes y de esta manera contribuir con nuevas estrategias de screening en el marco de lo que se denomina medicina personalizada de precisión.