Identificación de vías de señalización afectadas en pacientes con cáncer de mama mediante perfiles de expresión global y secuenciación masiva

Santuario Facio, Sandra Karina (2014) Identificación de vías de señalización afectadas en pacientes con cáncer de mama mediante perfiles de expresión global y secuenciación masiva. Doctorado thesis, Universidad Autónoma de Nuevo León.

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Resumen

En cáncer de mama (CM) la selección de la terapia depende en gran parte del estado de receptor de estrógenos, progesterona y HER2, sin embargo el CM triple negativo (CMTN) carece de la expresión de estos tres receptores. Objetivo: Realizar un análisis genómico y de expresión global en muestras de tejido de pacientes con CM antes y después del tratamiento neoadyuvante y asociar los hallazgos con la respuesta al tratamiento. Material y Métodos: Se realizó un análisis de genes candidatos y de expresión global en muestras de 28 mujeres (Grupo 1) con CM de tejido de biopsia y cirugía (antes y después de quimioterapia neoayuvante con Adriamicina/Ciclofosfamida). Análisis de expresión de genes candidatos y global fueron realizados en este grupo a partir del RNA total que fue obtenido de las muestras de tejido. La expresión de los genes BRCA1, EFGR, PTPN12 y TP53 fue realizada usando sondas tipo TaqMan usando los genes B-ACT y GAPDH, el análisis estadístico fue realizado con el programa DataAssist v3 para obtener los valores de cuantificación relativa de la expresión génica mediante el método 2-∆∆CT. Los perfiles de expresión se llevaron a cabo usando la metodología de Affymetrix. La respuesta al tratamiento fue evaluada tomando en cuenta la disminución o aumento en el tamaño del tumor después del tratamiento neoadyuvante. En el grupo 2 de pacientes se incluyeron 32 muestras de tejido fijado en formol y embebido en parafina que fueron analizadas mediante un panel de genes relacionados con cáncer y secuenciación masiva. A partir de gDNA fueron construidas las librerías, PCR en emulsión, enriquecimiento y secuenciación siguiendo el protocolo del fabricante. El análisis bioinformático se realizó en el servidor de Ion Torrent y para la identificación de las variantes fue utilizado el plugin “Variant Caller”.

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