Produção de esferóides de adenocarcinoma mamário para testes de antitumorais

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Lima, Mayelle Maria Paz
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: cancer; câncer; citotoxicidade; cultura tridimensional; cytotoxicity; DRX; iron nanoparticles; Machine Learning; MET; nanopartículas de ferro; optical coherence tomography; PCA; TEM; three-dimensional culture; tomografia de coerência óptica; X-ray diffraction
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85131/tde-28032024-123055/

O câncer de mama é considerado uma doença de origem multifatorial, tendo uma maior incidência em pessoas do sexo feminino, e a forma mais letal dessa enfermidade se dá na sua progressão metastática. Dada à sua alta incidência, tem sido objeto de estudo por diversos anos e mesmo assim, alguns mecanismos responsáveis pelas causas e consequências da doença ainda precisam ser esclarecidos. A construção de um modelo in vitro que consiga demonstrar de maneira mais fidedigna possível as condições encontradas in vivo requer a produção de uma série de complexidades, que, por muitas vezes, transcende várias áreas do conhecimento. Neste contexto, o presente trabalho utilizou a cultura tridimensional por agregação magnética para a construção de um modelo que mostrasse de maneira minimamente satisfatória condições para estudar comportamentos celulares presentes no ambiente tumoral relativos à morte e duplicação celular. Desta maneira, foram utilizadas nanopartículas de óxido de ferro funcionalizadas para utilização na cultura em esferóides tumorais contendo linhagem celular de adenocarcinoma de mama (MCF7) e fibroblasto humano (HF002-J) em sua estrutura. Os esferóides foram divididos em categorias de concentração de cada linhagem e após um processo de triagem as concentrações com maior estabilidade foram irradiadas ou receberam doses de fármaco com atividade antitumoral conhecida para tratamento. Os modelos foram estudados por meio de ensaios de citotoxidade, tomografia de coerência óptica (OCT) e microscopia de fluorescência. As nanopartículas foram analisadas por DRX e MET. Os resultados obtidos foram processados em simulações de geração de variáveis correlacionadas em componentes principais utilizando distributivas de dados (Análise Paralela, Regra de Kaiser, Análise dos Componentes Principais) e Machine learning para estimar principais funções de controle dentro do modelo escolhido pode ser usado para estudos in vitro deste tipo de câncer de mama.