Análise proteômica diferencial entre os subtipos do câncer de mama

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Azevedo, Alexandre Luiz Korte de, 1997-
Orientador(a): Cavalli, Iglenir João
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Mamas - Câncer
Proteômica
Genética
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/76359
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Iglenir João Cavalli
id UFPR_5ad4e9c299d124c72e079b893df0792c
oai_identifier_str oai:acervodigital.ufpr.br:1884/76359
network_acronym_str UFPR
network_name_str Repositório Institucional da UFPR
repository_id_str
spelling Azevedo, Alexandre Luiz Korte de, 1997-Ribeiro, Enilze Maria de Souza Fonseca, 1958-Gomig, Talita Helen Bombardelli, 1989-Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Biológicas. Programa de Pós-Graduação em GenéticaCavalli, Iglenir João2022-06-27T22:05:13Z2022-06-27T22:05:13Z2022https://hdl.handle.net/1884/76359Orientador: Prof. Dr. Iglenir João CavalliCoorientadoras: Profª. Drª. Enilze Maria de Souza Fonseca Ribeiro e Drª. Talita Helen Bombardelli GomigDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Genética. Defesa : Curitiba, 18/03/2022Inclui referênciasResumo: O câncer de mama é uma doença com altos índices de incidência, mortalidade e impactos sociais e econômicos. Os tumores mamários são classificados em subtipos, visando direcionar o tratamento e predizer o prognóstico dos pacientes, porém, a classificação atual, baseada em quatro marcadores imunoistoquímicos, não é suficiente para uma classificação satisfatória destes tumores. Além disso, as características biológicas que geram as diferenças entre tumores não são completamente conhecidas. Neste sentido, as tecnologias proteômicas e interatômicas têm grande relevância, tanto na investigação das diferenças biológicas entre subtipos através da identificação de proteínas diferencialmente expressas, as quais influenciam vias e processos relacionados com as diferenças clínicas e biológicas dos subtipos, quanto na identificação de marcadores proteicos que possam complementar e otimizar a classificação e discriminação entre subtipos. Neste estudo, mais especificamente no capítulo 1, métodos proteômicos baseados em espectrometria de massas LC-MS/MS livre de marcação foram utilizados para obtenção e comparação do proteoma total de tumores mamários de diferentes subtipos (luminal A, Luminal B, HER2+ enriquecido e triplo negativo) e, através da aplicação de análises computacionais de enriquecimento funcional e de predição de interatoma, a relevância biológica de proteínas diferencialmente expressas foi evidenciada. Além disso, a tecnologia de machine learning baseada em supported vector machines foi aplicada para a obtenção de painéis proteicos com potencial para servirem como painéis de discriminação e de classificação de tumores mamários em subtipos. Proteínas diferencialmente expressas (DEPs) puderam ser identificadas entre todos os subtipos, identificando oncogenes e supressores de tumor que possuem padrões de expressão que variam segundo a subdivisão entre subtipos. Através das análises de enriquecimento, os contextos biológicos nos quais se incluem estas DEPs puderam ser explorados, sendo identificados processos e vias biológicas que possuem níveis de atuação e ativação/inativação que diferem segundo o subtipo do tumor, incluindo alterações, por exemplo, nas vias de endocitose mediada por clatrinas, metabolismo de glucose e carboidratos, citoproteção por HMOX1 e regulação da estabilidade e atividade de PTEN. Os painéis proteicos aqui propostos obtiveram bom desempenho, alcançando taxas de falso-positivos sempre menores que 10%, e sensibilidade e especificidade sempre maiores que 75%. O capítulo 2 desta dissertação, por sua vez, traz análises sobre as proteínas ribossomais (RPs) no contexto do câncer de mama, trazendo novas informações acerca do padrão de expressão proteômico e transcriptômico das RPs, bem como de seu potencial para predição de prognóstico e do o panorama funcional e mutacional das RPs no câncer de mama.Abstract: Breast cancer is a disease with high rates of incidence, mortality, and social and economic impacts. The mammary tumors can be classified into subtypes, aiming to manage patient treatment and predict patient prognostics, however, the actual classification method, based in four immunohistochemical markers, is not sufficient to a satisfactory classification of the tumors. Furthermore, the biological characteristics involved in the differences between subtypes are not fully known. In this context, proteomic and interatomic technologies have great relevance both in the investigation of the biological differences between subtypes through the identification of differentially expressed proteins, which influence biological pathways and processes related to clinical and biological differences among the subtypes, and in the identification of proteic biomarkers that can be used to complement and optimize the classification and discrimination between subtypes. In this study, more specifically in chapter 1, label free mass spectrometry (LC-ESI-MS/MS) based proteomics was applied to obtain and compare total proteomes of breast tumors of different subtypes and, through application of computational enrichment analysis and interatomic predictions, the biological relevance of the differentially expressed proteins (DEPs) was investigated. Further, machine learning-based technologies were applied to obtain proteic panels with the potential to discriminate and classify breast tumors in subtypes. We found DEPs in thecomparisons of all subtypes, identifying oncogenes and tumor suppressor genes with expression patterns that vary accordingly with the subtype classification. Through the enrichment analysis, the biological context in with the DEPs take part was explored, being that processes and pathways that shows differential behavior among the subtypes were found, including, for example, clathrinmediated endocytosis, glucose and carbohydrates metabolism, HMOX1 mediated cytoprotection and PTEN stability and activity regulation. The proteic panels proposed achieved great performances, both in the cross-validation and in the independent cohort validation, reaching rates of false-positives under 10%, and sensibility and specificity over 75%. The chapter 2, in turn, describes the analysis about the ribosomal proteins (RPs) in breast cancer, contributing with new data about the RPs proteomic and transcriptomic expression pattern, as well about its potential as prognostic markers and mutational and functional landscape in breast cancer.1 recurso online : PDF.application/pdfMamas - CâncerProteômicaGenéticaGenéticaAnálise proteômica diferencial entre os subtipos do câncer de mamainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - ALEXANDRE LUIZ KORTE DE AZEVEDO.pdfapplication/pdf14592431https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/76359/1/R%20-%20D%20-%20ALEXANDRE%20LUIZ%20KORTE%20DE%20AZEVEDO.pdf6841a77464dbeff3df8456bbd947baa1MD51open access1884/763592022-06-27 19:05:14.041open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/76359Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082022-06-27T22:05:14Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Análise proteômica diferencial entre os subtipos do câncer de mama
title Análise proteômica diferencial entre os subtipos do câncer de mama
spellingShingle Análise proteômica diferencial entre os subtipos do câncer de mama
Azevedo, Alexandre Luiz Korte de, 1997-
Mamas - Câncer
Proteômica
Genética
Genética
title_short Análise proteômica diferencial entre os subtipos do câncer de mama
title_full Análise proteômica diferencial entre os subtipos do câncer de mama
title_fullStr Análise proteômica diferencial entre os subtipos do câncer de mama
title_full_unstemmed Análise proteômica diferencial entre os subtipos do câncer de mama
title_sort Análise proteômica diferencial entre os subtipos do câncer de mama
author Azevedo, Alexandre Luiz Korte de, 1997-
author_facet Azevedo, Alexandre Luiz Korte de, 1997-
author_role author
dc.contributor.other.pt_BR.fl_str_mv Ribeiro, Enilze Maria de Souza Fonseca, 1958-
Gomig, Talita Helen Bombardelli, 1989-
Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Biológicas. Programa de Pós-Graduação em Genética
dc.contributor.author.fl_str_mv Azevedo, Alexandre Luiz Korte de, 1997-
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Cavalli, Iglenir João
contributor_str_mv Cavalli, Iglenir João
dc.subject.por.fl_str_mv Mamas - Câncer
Proteômica
Genética
Genética
topic Mamas - Câncer
Proteômica
Genética
Genética
description Orientador: Prof. Dr. Iglenir João Cavalli
publishDate 2022
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2022-06-27T22:05:13Z
dc.date.available.fl_str_mv 2022-06-27T22:05:13Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2022
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1884/76359
url https://hdl.handle.net/1884/76359
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 1 recurso online : PDF.
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPR
instname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron:UFPR
instname_str Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron_str UFPR
institution UFPR
reponame_str Repositório Institucional da UFPR
collection Repositório Institucional da UFPR
bitstream.url.fl_str_mv https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/76359/1/R%20-%20D%20-%20ALEXANDRE%20LUIZ%20KORTE%20DE%20AZEVEDO.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 6841a77464dbeff3df8456bbd947baa1
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)
repository.mail.fl_str_mv informacaodigital@ufpr.br
_version_ 1847526021526454272

Registros relacionados