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Busca de novos alvos terapêuticos no tratamento de neuroblastoma utilizando ferramentas de biologia de sistemas

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Busca de novos alvos terapêuticos no tratamento de neuroblastoma utilizando ferramentas de biologia de sistemas

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Título Busca de novos alvos terapêuticos no tratamento de neuroblastoma utilizando ferramentas de biologia de sistemas
Autor Albanus, Ricardo D’Oliveira
Orientador Moreira, Jose Claudio Fonseca
Co-orientador Dalmolin, Rodrigo Juliani Siqueira
Data 2014
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Ciências Básicas da Saúde. Programa de Pós-Graduação em Ciências Biológicas: Bioquímica.
Assunto Diferenciação celular
Marcadores genéticos
Neuroblastoma
Sistema nervoso
Resumo Neuroblastoma é um tumor do sistema nervoso periférico e uma das principais causas de mortalidade infantil por câncer no Brasil e no mundo. A característica marcante desses tumores é sua heterogeneidade clínica – as apresentações variam desde formas benignas e tratáveis até variantes extremamente agressivas, que levam o paciente a óbito em poucos meses. A fim de determinar as melhores estratégias para o tratamento desse câncer, um grande número de pesquisadores tem procurado por novos biomarcadores e alvos terapêuticos. Atualmente, o melhor marcador biológico para a progressão de neuroblastoma é a amplificação do gene MYCN, que ocorre na maioria dos casos mais agressivos. Entretanto, esse marcador não é capaz de discriminar entre todos os tipos de pacientes, demonstrando a necessidade de encontrarmos outros marcadores. Neste trabalho, reconstruímos a rede de regulação gênica de neuroblastoma utilizando ferramentas de bioinformática e biologia de sistemas a fim de buscar novos biomarcadores e alvos terapêuticos para esta doença. Através dessa rede, analisamos uma assinatura de genes diferentemente expressos em metástases agressivas, buscando fatores de transcrição que pudessem estar envolvidos na progressão tumoral. Através dessa análise, observamos que MAX é um dos reguladores mestres do processo, e variações em sua expressão estavam correlacionadas com o desfecho de pacientes, sugerindo seu potencial como biomarcador. Além disso, também observamos o aumento do conteúdo de MAX em células de linhagem de neuroblastoma humano durante um protocolo de diferenciação experimental, sugerindo que essa proteína tem um papel muito mais central no controle do balanço entre proliferação e diferenciação do que previamente descrito.
Abstract Neuroblastoma is a peripheral nervous system tumor and one of the main causes of children cancer mortality in Brazil and in the rest of the world. The hallmark of these tumors is their clinical heterogeneity – presentations vary from benign and treatable to extremely aggressive variants, the latter leading the patient to death in just a few months. In order to come up with the best strategies for treatment and management of this cancer, a great number of researchers have been searching for novel biomarkers and therapeutic targets. To this date, the best neuroblastoma biomarker is the amplification of MYCN oncogene, which occurs in the majority of aggressive cases. However, this biomarker alone does not suffice to discriminate among all patients types, illustrating the need for finding other biomarkers. In this work, we reverse engineered the neuroblastoma gene regulatory network using systems biology and bioinformatics tools in order to find novel biomarkers and therapeutic targets. Using this network, we analyzed an aggressive metastasis gene signature to find transcription factors that could be involved in tumor progression. Through this analysis, we observed that MAX was a master regulator of this process, and that changes in its expression were associated with patient survival, suggesting its role as potential biomarker. Additionally, we observed that MAX content was increased in human neuroblastoma cell lines undergoing experimental differentiation. These results suggest that this protein has a much more central role in regulating the balance between proliferation and differentiation than previously described.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/101657
Arquivos Descrição Formato
000932715.pdf (11.17Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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