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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.85.2023.tde-28032024-123055
Document
Author
Full name
Mayelle Maria Paz Lima
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2023
Supervisor
Committee
Vieira, Daniel Perez (President)
Garcia, Raphael Caio Tamborelli
Monteiro, Hugo Pequeno
Title in Portuguese
Produção de esferóides de adenocarcinoma mamário para testes de antitumorais
Keywords in Portuguese
câncer
citotoxicidade
cultura tridimensional
DRX
Machine Learning
MET
nanopartículas de ferro
PCA
tomografia de coerência óptica
Abstract in Portuguese
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.
Title in English
Production of spheroids from breast adenocarcinoma for antitumor testing
Keywords in English
cancer
cytotoxicity
iron nanoparticles
Machine Learning
optical coherence tomography
PCA
TEM
three-dimensional culture
X-ray diffraction
Abstract in English
Breast cancer is considered a multifactorial disease, with a higher incidence in females, and its most lethal form occurs during metastatic progression. Due to its high prevalence, it has been the subject of study for many years, yet some mechanisms responsible for the causes and consequences of the disease still need clarification. The construction of an in vitro model that can accurately demonstrate the conditions found in vivo requires the production of a series of complexities that often transcend various areas of knowledge. In this context, the present study employed three-dimensional culture by magnetic aggregation to build a model that minimally satisfactorily represented conditions for studying cellular behaviors present in the tumor environment related to cell death and duplication. Thus, functionalized iron oxide nanoparticles were used for culturing tumor spheroids containing breast adenocarcinoma cell line (MCF7) and human fibroblast (HF002-J) within their structure. The spheroids were divided into concentration categories for each cell line, and after a screening process, the concentrations with greater stability were irradiated or received doses of a drug with known antitumor activity for treatment. The models were studied through cytotoxicity assays, optical coherence tomography (OCT), and fluorescence microscopy. The nanoparticles were analyzed by X-ray diffraction (DRX) and transmission electron microscopy (MET). The obtained results were processed in simulations of generating correlated variables in principal component analysis using data distribution (Parallel Analysis, Kaiser's Rule, Principal Component Analysis) and machine learning to estimate key control functions within the chosen model, which can be used for in vitro studies of this type of breast cancer.
 
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Publishing Date
2024-04-02
 
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