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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.5.2018.tde-02082018-093140
Documento
Autor
Nome completo
Maira Andrea Valoyes Valoyes
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2018
Orientador
Banca examinadora
Nagai, Maria Aparecida (Presidente)
Folgueira, Maria Aparecida Azevedo Koike
Galante, Pedro Alexandre Favoretto
Maistro, Simone
Título em português
Avaliação do papel funcional e do potencial valor prognóstico dos membros da família PHLDA (Pleckstrin homology-like domain A) utilizando data mining
Palavras-chave em português
Bases de dados
Expressão gênica
Metilação
Mineração de dados
Neoplasias mamárias
Resumo em português
O câncer de mama é uma doença complexa que envolve alterações genéticas e epigenéticas junto com fatores ambientais. Dentre os tipos de câncer o de mama é o de maior incidência e mortalidade na população feminina, portanto a caracterização desta doença tem sido um desafio continuo para a comunidade cientifica. Numerosos biomarcadores moleculares tem sido associados com o câncer de mama e seus subtipos; no entanto, existe uma boa quantidade que tem sido pouco explorado. Este é o caso dos genes da família PHLDA (pleckstrin homology like domain family A), identificados repetidamente em vários estudos de perfil transcripcional em câncer de mama. Esta família compreende três genes: o gene PHLDA1 expresso em diferentes tecidos e com papel na regulação da apoptose, o gene PHLDA2 localizado em uma importante região de localização de genes supressores de tumor que sofrem regulação por imprinting, e o gene PHLDA3 envolvido na apoptose mediada por p53. Diversos estudos têm mostrado que os genes da família PHLDA estão frequentemente alterados em diferentes tipos de tumores, incluindo o câncer de mama, no entanto, o papel desses genes no desenvolvimento e progressão do câncer de mama ainda não está bem estabelecido. Na atualidade há uma enorme quantidade de dados experimentais integrados e disponibilizados em bancos de dados públicos para análise de dados genéticos e epigenéticos em diferentes tipos de tumores. Muitos dos estudos depositados nesses bancos tem facilitado a identificação de novos subtipos intrínsecos de câncer de mama, a predição de sobrevida e a resposta a drogas. Nosso objetivo é fazer uma busca em bases de dados públicos, para avaliar o padrão de expressão da família PHLDA em tumores e em linhagens celulares de mama, do perfil de metilação, mutação e do potencial valor prognóstico da expressão desses genes em câncer de mama. Para isso foram utilizadas as plataformas TCGA, GEO e GOBO para a busca de dados de expressão de mRNA, TCGA e GEO para extração de dados de metilação de DNA, TCGA e COSMIC para análise de dados de mutação e CNA, mIRTarBASE e GEO para dados de microRNA em câncer de mama, Netdecoder para a construção das redes e KMplotter para a busca de dados de sobrevida. Os resultados mostraram que PHLDA1 se encontra com baixa expressão em tumor e em linhagens celulares de mama e mais expresso nos tumores ER negativos. Os tumores ER negativos também mostraram um baixo nível de metilação quando comparados com amostra normal. Adicionalmente nos encontramos que PHLDA1 é alvo do microRNA miR-181a-5p cujos altos níveis de expressão em tumores foram associados com baixa sobrevida. PHLDA2 foi mais expresso nos tumores do que em amostra normal de mama, principalmente nos subtipos her2+; estes níveis elevados de expressão foram associados com baixa sobrevida em quase todos os subtipos moleculares; por outro lado, nenhuma diferença foi encontrada no perfil de metilação por receptor de estrógeno. O microRNA miR-193b-3p foi identificado como regulador de PHLDA2. O gene PHLDA3 foi encontrado menos expresso nos tumores ER negativos, e esses tumores também se encontravam com hipermetilação. Pacientes com todos os subtipos moleculares apresentaram um aumento de sobrevida livre de recorrência quando os níveis de PHLDA3 foram altos. Nenhum membro da família apresentou mutações nos dados analisados, enquanto que alterações no número de cópia foram encontradas nos três genes. Os dados obtidos até o momento mostram que a expressão dos membros da família PHLDA é alterada em câncer de mama e tem impacto na sobrevida dos pacientes. Processos como metilação do DNA, alterações no número de cópia e a participação de microRNAs podem ser os mecanismos implicados na desregulação desses genes
Título em inglês
Evaluation of the functional role and the potential prognostic value of the members of the PHLDA family (pleckstrin homology like domain family A) using data mining
Palavras-chave em inglês
Breast neoplasm
Data mining
Databases
Gene expression
Methylation
Resumo em inglês
Breast cancer is a complex disease involving genetic and epigenetic alterations together with environmental factors. Among the cancer types, breast cancer is the most incident and deadliest in women population worldwide in both developed and developing countries, therefore, characterization of this disease has been a continuous challenge for the scientific community. A large quantity of molecular biomarkers has been associated with breast cancer development and their subtypes. However, there is a good amount that has been little explored. This is the case of the genes of the PHLDA family (pleckstrin homology-like domain family A) previously identified in a series of transcriptional profiling studies and recognized for their role in apoptosis. This family comprises three members; PHLDA1 is expressed in different tissues and has an important role in apoptosis regulation; PHLDA2 is located in a region harboring important tumor suppressor genes and is regulated by imprinting process. PHLDA3 gene is involved in p53-mediated apoptosis. Several studies have shown that the genes of the PHLDA family are frequently altered in different types of tumors including breast cancer. However, the role of these genes in breast cancer progression and development is not well established yet. Currently, there is a vast amount of genomic, transcriptomic, proteomic and epigenetic data generated by new high-performance technologies available in public databases. Many of the studies deposited in these banks have facilitated the identification of new intrinsic subtypes of breast cancer, prediction of survival and drug responses. Regarding the potential role of PHLDA family as biomarkers and the limited information in breast cancer, we pretend in this study to take advantage of these platforms downloading information about expression, methylation, of PHLDA family and correlating it with prognosis in breast cancer. We used TCGA, GEO and GOBO platforms to look for mRNA expression data, TCGA and GEO to extract methylation data, TCGA and COSMIC to analyze mutation and CNA, miRTarBase and GEO for microRNA analysis, KMplotter to assess prognosis and NetDecoder to construct the networks. The results showed that PHLDA1 is downregulated in tumors and breast cell line compared with breast tissue and it was more expressed in ER negative tumors. These tumors also showed a low level of methylation when compared to normal tissue. Additionally, the mining of miRNA revealed that PHLDA1 is target of two microRNAs, miR-181a-5p, whose high levels of expression in tumors were associated with low survival. On the other hand, the transcripts of PHLDA2 were more expressed in tumors than in normal sample, mainly in HER2+ subtype, and PHLDA2 high expression was associated with poor outcome in almost all the subtypes. PHLDA2 is methylated only on ER tumors and was found to be target of the microRNA has-miR-193b-3p. PHLDA3 was less expressed in ER-negative tumors, and these tumors also exhibited DNA hypermethylation. Patients with tumors expressing high levels of PHLDA3 showed better recurrence-free survival than patients with low levels of PHLDA3. No family member had mutations in the analysed data, while copy number changes were found in the three genes. The data obtained so far show that the expression of PHLDA1 family members is altered in breast cancer and has an impact on the survival of patients. Processes such as DNA methylation, copy number changes and the involvement of microRNAs may be the mechanisms involved in the deregulation of these genes
 
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Data de Publicação
2018-08-06
 
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