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Análisis de todo el cáncer

El análisis pan-cáncer tiene como objetivo examinar las similitudes y diferencias entre las alteraciones genómicas y celulares encontradas en diversos tipos de tumores . [1] [2] Los esfuerzos internacionales han realizado análisis pan-cáncer en exomas y genomas completos de cánceres, estos últimos incluyendo sus regiones no codificantes. En 2018, la Red de Investigación del Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA) utilizó datos del exoma , transcriptoma y metiloma del ADN para desarrollar una imagen integrada de puntos en común, diferencias y temas emergentes en todos los tipos de tumores.

En 2020, el proyecto de análisis de genomas completos de todo el cáncer del Consorcio Internacional del Genoma del Cáncer (ICGC)/TCGA publicó un conjunto de 24 artículos que analizaban genomas completos del cáncer y datos transcriptómicos de 38 tipos de tumores. En su artículo principal se ofrece una descripción general completa del proyecto. [3]

Otro proyecto, el análisis de todo el cáncer de las proteínas de unión al ARN (RBP) en distintos tipos de cáncer humano, [4] exploró la expresión, la alteración del número de copias somáticas y los perfiles de mutación de 1542 RBP en aproximadamente 7000 muestras clínicas en 15 tipos de cáncer. Este estudio caracterizó las propiedades oncogénicas de seis RBP (NSUN6, ZC3H13 , BYSL , ELAC1 , RBMS3 y ZGPAT ) en líneas celulares de cáncer colorrectal y hepático.

Varios estudios han encontrado una conexión causal y predecible entre las alteraciones genómicas ( variantes de un solo nucleótido o variantes con un gran número de copias ) y la expresión génica en todos los tipos de tumores. Esta relación pan-cáncer entre el estado genómico y los datos cuantitativos transcriptómicos puede predecir una alteración genómica específica a partir de los perfiles de expresión génica únicamente; [5] también se puede utilizar como base para enfoques de aprendizaje automático .

Estudios pan-cáncer

Los estudios pan-cáncer tienen como objetivo detectar los genes cuya mutación favorece la oncogénesis, así como eventos genómicos recurrentes o aberraciones entre diferentes tumores . Para estos estudios es necesario estandarizar los datos entre múltiples plataformas, estableciendo criterios entre diferentes investigadores para trabajar sobre los datos y presentar los resultados. Los datos ómicos permiten la rápida identificación y cuantificación de miles de moléculas en un solo experimento. La genómica aborda el potencial de que determinados genes se expresen, la proteómica aborda qué genes se están expresando de hecho y la metabolómica aborda lo que ha sucedido en el tejido en estudio. La combinación de todas ellas da información sobre el sistema biológico.

Comparación de tumores sólidos primarios y metastásicos

Comparación del genoma completo de tumores sólidos primarios y metastásicos en todo el mundo es un estudio de investigación exhaustivo publicado en Nature que explora las disparidades genómicas entre los tumores primarios en etapa temprana no tratados y los tumores metastásicos en etapa avanzada tratados. El estudio, que se llevó a cabo mediante un análisis armonizado de 7108 tumores secuenciados del genoma completo en 23 tipos de cáncer, tuvo como objetivo comprender el impacto de los cambios genómicos en la progresión de la enfermedad y la resistencia a la terapia. [6]

Descripción general

Los tumores metastásicos mostraron una menor heterogeneidad intratumoral y cariotipos conservados, con aumentos modestos en las mutaciones pero frecuencias elevadas de variantes estructurales. El estudio destacó las contribuciones variables de las huellas mutacionales e identificó diferencias genómicas específicas entre las etapas primaria y metastásica en varios tipos de cáncer.

Descripción general de la base de datos

Metodología y hallazgos

Implicaciones clínicas y resistencia terapéutica

Conclusión

Diferencias pan-cáncer entre tumores primarios y metastásicos

El estudio demostró diferencias genómicas sustanciales entre los tumores primarios y metastásicos en múltiples tipos de cáncer. Sin embargo, estas diferencias variaban considerablemente entre los cánceres, lo que influía en el panorama genómico y las posibles respuestas terapéuticas. Se necesitan más investigaciones y conjuntos de datos más amplios para comprender de manera integral las complejidades de la evolución tumoral, la metástasis y la resistencia a la terapia.

Significado

Los hallazgos ofrecen información valiosa sobre la progresión tumoral y los mecanismos de resistencia a la terapia, sentando las bases para posibles estrategias de tratamiento personalizadas para distintos tipos de cáncer.

Recursos y bases de datos

Los casi 800 terabytes de datos del proyecto Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes del ICGC/TCGA se han puesto a disposición a través de varios portales y repositorios, incluidos los del Ontario Institute for Cancer Research , el European Bioinformatics Institute del European Molecular Biology Laboratory y el National Center for Biotechnology Information . Todos los datos obtenidos a partir de los esfuerzos del TCGA están disponibles en la matriz de datos TARGET del Instituto Nacional del Cáncer de EE. UU. y en el portal web ProteinPaint. [7]

Los recursos pan-cáncer de StarBase [8] se crearon para las redes de ARN largos no codificantes , microARN , ARN endógenos competitivos y RBP.

Enlaces externos

Referencias

  1. ^ Cancer Genome Atlas Research, Network; Weinstein, JN; Collisson, EA; Mills, GB; Shaw, KR; Ozenberger, BA; Ellrott, K; Shmulevich, I; Sander, C; Stuart, JM (octubre de 2013). "Proyecto de análisis de pancáncer del Cancer Genome Atlas". Nature Genetics . 45 (10): 1113–20. doi :10.1038/ng.2764. PMC  3919969 . PMID  24071849.
  2. ^ Omberg, L; Ellrott, K; Yuan, Y; Kandoth, C; Wong, C; Kellen, MR; Friend, SH; Stuart, J; Liang, H; Margolin, AA (octubre de 2013). "Habilitación del análisis computacional transparente y colaborativo de 12 tipos de tumores en el Atlas del genoma del cáncer". Nature Genetics . 45 (10): 1121–6. doi :10.1038/ng.2761. PMC 3950337 . PMID  24071850. 
  3. ^ El Consorcio ICGC/TCGA para el análisis pan-cáncer de genomas completos (5 de febrero de 2020). "Análisis pan-cáncer de genomas completos". Nature . 578 (7793): 82–93. Bibcode :2020Natur.578...82I. doi : 10.1038/s41586-020-1969-6 . PMC 7025898 . PMID  32025007. 
  4. ^ Wang, ZL; Li, B; Luo, YX; Lin, Q; Liu, SR; Zhang, XQ; Zhou, H; Yang, JH; Qu, LH (2 de enero de 2018). "Caracterización genómica integral de las proteínas de unión al ARN en cánceres humanos". Cell Reports . 22 (1): 286–298. doi : 10.1016/j.celrep.2017.12.035 . PMID  29298429.
  5. ^ Mercatelli, Daniele; Ray, Forest; Giorgi, Federico M. (2019). "Modelado pancanceroso y unicelular de alteraciones genómicas a través de la expresión génica". Frontiers in Genetics . 10 : 671. doi : 10.3389/fgene.2019.00671 . ISSN  1664-8021. PMC 6657420 . PMID  31379928. 
  6. ^ Martínez-Jiménez, Francisco; Movasati, Ali; Brunner, Sascha Remy; Nguyen, Luan; Priestley, Peter; Cuppen, Edwin; Van Hoeck, Arne (junio de 2023). "Comparación de todo el genoma de tumores sólidos primarios y metastásicos en varios tipos de cáncer". Nature . 618 (7964): 333–341. Bibcode :2023Natur.618..333M. doi :10.1038/s41586-023-06054-z. ISSN  1476-4687. PMC 10247378 . PMID  37165194. 
  7. ^ "Explorando la alteración genómica en el cáncer pediátrico utilizando ProteinPaint". Nature Genetics.
  8. ^ Li, JH; Liu, S; Zhou, H; Qu, LH; Yang, JH (enero de 2014). "starBase v2.0: decodificación de redes de interacción de miRNA-ceRNA, miRNA-ncRNA y proteína-RNA a partir de datos CLIP-Seq a gran escala". Nucleic Acids Research . 42 (número de la base de datos): D92-7. doi :10.1093/nar/gkt1248. PMC 3964941 . PMID  24297251.