Abordagem de diferentes aspectos do microambiente e da heterogeneidade tumoral e sua influência no comportamento de gliomas - Onzi, Giovana Ravizzoni (2018)
A heterogeneidade entre as células tumorais e o suporte a elas proporcionado pelos componentes do microambiente tumoral (TME) são os dois principais responsáveis pela progressão do câncer e por tornar essas doenças essencialmente incuráveis. Assim, identificar as principais dependências das células malignas, sejam elas internas ou advindas do meio extracelular, é fundamental para entender seu comportamento e propor terapias mais eficientes. Nesta tese, abordamos aspectos destas duas questões separadamente. Em um primeiro trabalho, investigamos as interações de células tumorais com células-tronco mesenquimais (MSCs), um dos principais componentes do TME. MSCs participam ativamente do nicho tumoral, especialmente por serem capazes de liberar uma vasta gama de moléculas que, via sinalização parácrina, podem modular as células ao seu redor. No entanto, os principais mediadores e respectivos efeitos do secretoma dessas células nos tumores ainda precisam ser melhor elucidados. Ao investigar esses efeitos em glioblastomas (GBM), um dos tumores primários mais agressivos em adultos, mostramos que o secretoma de células-tronco mesenquimais derivadas de tecido adiposo humano (hADSCs) foi capaz de bloquear a autofagia das células malignas. Nossos dados revelaram que o secretoma de hADSCs ativou a via de sinalização de mTORC1 e reduziu a translocação nuclear de TFEB, um fator de transcrição chave que regula a autofagia e a a função lisossomal, nas células de GBM, impedindo que o fluxo autofágico fosse completado. Já em um segundo trabalho, no contexto da heterogeneidade celular em tumores, propusemos uma abordagem para análise de dados de céulas únicas focada em outliers. Minorias celulares com níveis anormalmente elevados, ou reduzidos, de expressão de determinados genes ou proteínas são em muitos casos responsáveis por resistir aos tratamentos e levar à recidiva da doença, ao mesmo tempo que, por serem outliers, são muitas vezes ignoradas ou excluídas das análises de dados. Assim, decidimos utilizar métodos estatísticos em dados de expressão de células únicas para detectar e analisar células outliers, comparando o seu comportamento com as demais células não-outliers. Denominamos essa abordagem de Single Cell OUTlier analysis (SCOUT) e a testamos em dados de células tumorais avaliadas por citometria de massas e por sequenciamento de RNA de células únicas (sc-RNA-seq). Como resultado, pudemos confirmar que, especialmente diante de determinados tratamentos, células outliers podem se comportar de maneira distinta de não-outliers, revelando informações potencialmente relevantes ao desenvolvimento de estretégias terapêuticas. Por fim, desenvolvemos uma ferramenta para automatizar a detecção e seleção de outliers em dados de célula única a fim de facilitar o estudo dessas células em diversos aspectos na pesquisa do câncer.