00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) ICF - INSTITUTO DE CIÊNCIAS FARMACÊUTICAS Dissertações e Teses defendidas na UFAL - ICF
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Tipo: Dissertação
Título: Análise transcriptômica de genes do sistema imune em diferentes subtipos de câncer de mama
Título(s) alternativo(s): Transcriptomic analysis of immune system genes in different subtypes of breast cancer
Autor(es): Omena Neta, Genilda Castro de
Primeiro Orientador: Fraga, Carlos Alberto de Carvalho
metadata.dc.contributor.referee1: Carmo, Lívia Andressa Silva do
metadata.dc.contributor.referee2: Marques, Carolinne de Sales
metadata.dc.contributor.referee3: Fraga, Carlos Alberto de Carvalho
Resumo: O Câncer de mama (CM) é o tipo de câncer com maior incidência nas mulheres no mundo. Ele apresenta quatro subtipos moleculares (Luminal A, Luminal B, HER2 e Triplo Negativo/Basal) e cada um deles têm prognósticos diferentes e necessidade de intervenções que sejam eficientes no tratamento e aumentem a sobrevida dos pacientes. Nesse sentido a avaliação da expressão gênica e proteica nos tecidos mamários neoplásicos dos subtipos de CM utilizando a bioinformática translacional (BT) permite uma análise ampla de diversos bancos e dados. A BT atua trazendo conhecimento biológico que pode ser aplicado na clínica a partir de dados genômicos, proteômicos, histológicos e clínicos de pacientes com CM. O objetivo deste trabalho é identificar o perfil imunológico através da expressão gênica e proteica nos subtipos moleculares de câncer de mama utilizando ferramentas de bioinformática. A metodologia utilizada envolveu diversas ferramentas computacionais que permitiram a coleta de dados em bancos de dados (Atlas Genômico do Câncer -TCGA, Entrez Gene do NCBI, GeneCards, Atlas Proteômico do Câncer -TCPA, DAVID) e as análises (diagrama de Venn, Enciclopédia de Genes e Genomas -KEGG, TCGAbiolinks, Recurso de Estimativa de Células Imunes do Tumor - TIMER, Predição de Dados Clínicos de Perfis Genômicos - PRECOG). Nas análises estatísticas foi utilizado o Software GraphPad Prism versão 7, o teste Two-Way ANOVA bidirecional e o teste t bicaudal não pareado. A análise da expressão de genes diferencialmente expressos (GDEs) associados a vias metabólicas do câncer foi identificado genes expressos exclusivamente em cada subtipo quando comparado com o tecido mamário normal: Cd38 no basal, Erbb2 no Her2 e Esr1 e Pgr nos luminais. Na análise de células imunes foi encontrado macrófagos M1 nos subtipos de pior prognóstico (basal e HER2) e M2 naqueles de melhor prognóstico (luminal A e luminal B). O genes associados as resposta Thelper1, Thelper2, Thelper17 e Treg quantitativamente não determinaram o tipo de resposta imune. No entanto, o subtipo basal apresentou mais genes associados a resposta Treg quando comparado aos outros subtipos. Na avaliação dos genes dos tipo celulares (macrófagos, neutrófilos, neuropeptídeos e neuroreceptores) foi identificados genes com impacto na sobrevida e alguns que também estavam associados a presença ou ausência de neutrófilos, como Lrp2, Serpina1, Cxcl10 e Qrfpr, e as proteínas associadas à imunossupressão, como PDL1, que foram mais expressas no basal quando comparada com os outros subtipos de CM e àquelas associadas as vias que estimulam a carcinogênse e/ou desregulação da proliferação celular, como IRS1 e AKT que foram mais expressas nos tecido mamários neoplásicos dos subtipos luminais e basal em relação aos outros subtipos, respectivamente. Portanto, os genes e proteínas que tiveram impacto na sobrevida e/ou interferem por algum mecanismo no recrutamento das células imunes encontradas no microambiente tumoral podem ser alvo de estudos in vitro e in vivo que possam elucidar os mecanismos metabólicos. Sendo confirmado os resultados desse estudo, esses genes e proteínas podem ser novos marcadores do CM e possibilitar o desenvolvimento de novas terapias mais eficazes.
Abstract: Breast cancer (BC) is the type of cancer with the highest incidence in women worldwide. It has four molecular subtypes (Luminal A, Luminal B, HER2 and Triple Negative / Basal) and each of them has different prognoses and needs for interventions that are efficient in the treatment and increase patient survival. In this sense, the evaluation of gene and protein expression in neoplastic breast tissues of the CM subtypes using translational bioinformatics (TB) allows a wide analysis of several databases. TB works by bringing biological knowledge that can be applied in the clinic based on genomic, proteomic, histological and clinical data of patients with CM. The objective of this work is to identify the immunological profile through gene and protein expression in the molecular subtypes of breast cancer using bioinformatics tools.The methodology used involved several computational tools that allowed data collection in databases (Genomic Cancer Atlas -TCGA, Entrez Gene of NCBI, GeneCards, Proteomic Cancer Atlas -TCPA, DAVID) and analyzes (Venn diagram, Encyclopedia of Genes and Genomes -KEGG, TCGAbiolinks, Tumor Immune Cell Estimation Resource - TIMER, Prediction of Clinical Data of Genomic Profiles - PRECOG). In the statistical analyzes, the GraphPad Prism Software version 7, the Two-Way ANOVA two-way test and the two-tailed unpaired t test were used. The analysis of the differentially expressed genes (GDEs) associated with cancer metabolic pathways, genes expressed exclusively in each subtype were identified when compared to normal breast tissue: Cd38 at basal, Erbb2 at Her2 and Esr1 and Pgr in the luminal. In the analysis of immune cells, M1 macrophages were found in the subtypes with the worst prognosis (baseline and HER2) and M2 in those with the Best prognosis (luminal A and luminal B). The genes associated with the Thelper1, Thelper2, Thelper17 and Treg responses did not quantitatively determine the type of immune response. However, the basal subtype had more genes associated with the Treg response when compared to the other subtypes. In the evaluation of cell type genes (macrophages, neutrophils, neuropeptides and neuroreceptors), genes with impact on survival were identified and some that were also associated with the presence or absence of neutrophils, such as Lrp2, Serpina1, Cxcl10 and Qrfpr, and the proteins associated with immunosuppression, such as PDL1, which were more expressed at basal when compared with the other subtypes of CM and those associated with the pathways that stimulate carcinogenesis and/or dysregulation of cell proliferation, such as IRS1 and AKT that were more expressed in the neoplasic breast tissues of the luminal and basal subtypes in relation to the other subtypes, respectively. Therefore, the genes and proteins that had an impact on survival and/or interfere by some mechanism in the recruitment of immune cells found in the tumor microenvironment can be the target of in vitro and in vivo studies that can elucidate the metabolic mechanisms. With the results of this study confirmed, these genes and proteins can be new markers of CM and enable the development of new, more effective therapies.
Palavras-chave: Neoplasias da mama
Macrófagos
Neutrófilos
Neuropeptídeos
Células receptoras sensoriais
Sobrevida
Biologia computacional
Breast neoplasms
Macrophages
Neutrophils
Neuropeptides
Sensory receptor cells
Survival
Bioinformatics
CNPq: CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BIOQUIMICA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Alagoas
Sigla da Instituição: UFAL
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação Multicêntrico em Bioquímica e Biologia Molecular
Citação: OMENA NETA, Genilda Castro de. Análise transcriptômica de genes do sistema imune em diferentes subtipos de câncer de mama. 2020. 117 f. Dissertação (Mestrado em Bioquímica e Biologia Molecular) – Instituto de Ciências Farmacêuticas, Programa de Pós Graduação Multicêntrico em Bioquímica e Biologia Molecular, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2019.
Tipo de Acesso: Acesso Embargado
URI: http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/6679
Data do documento: 11-dez-2019
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