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Dissertação

Deciphering mechanisms underlying tumor heterogeneity using Multi-Omics approaches EVALUATED

Detalhes: O cancro é uma doença complexa que se apresenta como um dos maiores desafios na medicina moderna. Apesar dos avanços nos tratamentos de alguns cancros, a recorrência e resistência a terapias continuam a ser recorrentes nos pacientes, demonstrando a necessidade de tratamentos personalizados. Estas complicações têm sido relacionadas à alta diversidade genética observada dentro de um determinado tumor, denominada heterogeneidade intratumoral (ITH). A relação entre o ITH e o fenótipo tumoral pode revelar características conferentes a aptidão das células tumorais. Assim, as características presentes no transcriptoma, como marcas de heterogeneidade, podem funcionar como biomarcadores valiosos. Neste projeto, são exploradas estas características, assumindo uma relação linear entre as medidas genéticas do ITH e os dados da expressão genética presentes no The Cancer Genome Atlas. A associação entre perfis específicos de expressão génica e o ITH pode ser modelada linearmente ao reduzir primeiramente o número de variáveis dentro das amostras do transcriptoma para os genes diferencialmente expressos entre baixo e alto ITH. Esta associação foi modelada através de dois métodos diferentes de estimação de ITH, Expands e PhyloWGS. O modelo baseado no método Expands captou uma elevada expressão para o gene DNAJC18, relativo a uma chaperona, como sendo consistentemente associado a menores níveis de ITH em quatro tipos de cancro. Por outro lado, modelos baseados no método PhyloWGS apresentaram menor poder preditivo. Estes resultados demonstram que o transcriptoma pode ser utilizado para prever o nível de ITH genético, embora os resultados obtidos dependam do método usado na caracterização inicial do ITH.
Keywords: Cancro, heterogeneidade intratumoral, expressão génica, modelo linear, regularização lasso, TCGA

Discussão: julho 8, 2020, 14:0