FenixEdu™

Dissertação

{en_GB=Alternative splicing analysis for finding novel molecular signatures in renal carcinomas} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=A análise de dados de next-generation sequencing em oncologia tem estado principalmente focada no genoma. O atual desconhecimento sobre modificações ao nível do ARN em cancro, particularmente alterações oncogénicas em splicing alternativo (SA), pode ser ultrapassado analisando dados de RNA sequencing (RNA-Seq). O mecanismo de SA é essencial na regulação da expressão génica, permitindo que um único gene dê origem a proteínas diferentes. A desregulação deste processo é patológica e há evidência de que a regulação de splicing participa em programas celulares alterados em oncogénese. Este projeto pretendeu definir potenciais assinaturas moleculares de valor prognóstico e terapêutico para o tipo mais comum de carcinoma das células renais (CCR). Assim, foram analisados dados de RNA-Seq de amostras normais e de tumor de tecido renal recolhidas pelo The Cancer Genome Atlas. A análise bioestatística realizada sugere que a quantificação de SA pode ser uma boa medida para distinguir os tipos de amostras. Além disso, há eventos de SA que parecem estar associados com a sobrevivência de pacientes oncológicos. Adicionalmente, uma perda de regulação de SA no CCR pode ser inferida a partir de uma classificação de eventos com base nas distribuições de dados de quantificação de SA. Este trabalho mostra que a análise da quantificação de SA pode ter um grande impacto na prática clínica, melhorando os cuidados de saúde em oncologia e promovendo medicina de precisão. Para além de aumentar a eficácia de diagnóstico e prognóstico, pode contribuir para uma melhoria das terapias genéticas atuais ou até conduzir a tratamentos inovadores., en=The analysis of next-generation sequencing data in oncology has been primarily focused on the genome, even though most molecular oncogenic mechanisms ultimately involve transcriptomic variation. The void in current knowledge about cancer transcriptomes and particularly oncogenic alternative splicing (AS) alterations may be overcome by analyzing RNA sequencing (RNA-Seq) data. AS is an essential mechanism of gene expression regulation, allowing a single gene to give origin to various transcripts and, consequently, different proteins. The deregulation of this process is known to cause disease and there is evidence for the role of splicing regulation in cellular programs altered in oncogenesis. This project aimed to define potential molecular signatures of prognostic value and to identify possible therapeutic targets for clear cell renal cell carcinoma (ccRCC). Thus, RNA-Seq data for tumor and matched normal renal tissue from The Cancer Genome Atlas were analyzed. The performed biostatistics analysis suggests that AS quantification could be a good measure to distinguish between tumor and normal samples. Furthermore, there are AS events that seem to be associated with survival in oncologic patients. A classification of events according to their AS quantification data distributions is also proposed, from which a loss of AS regulation in ccRCC may be inferred. Overall, this work shows that AS quantification analysis may have a great impact in clinical practice, ameliorating health care in oncology and driving precision medicine. Besides honing diagnosis and prognosis, it can contribute to the improvement of the efficacy of current genetic therapies or even lead to innovative ones.}
Keywords: {pt=Carcinoma das células renais, splicing alternativo, assinaturas moleculares, The Cancer Genome Atlas, bioestatística., en=Clear cell renal cell carcinoma, alternative splicing, molecular signatures, The Cancer Genome Atlas, biostatistics.}

Discussão: novembro 16, 2015, 10:30