Genómica en cáncer Una aproximación desde la ciencia de datos. Mg. Matías Butti CINIBA Facultad de Ciencias Médicas UNLP

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Mario Río Sosa
hace 8 años
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1 Genómica en cáncer Una aproximación desde la ciencia de datos Mg. Matías Butti CINIBA Facultad de Ciencias Médicas UNLP

2 Genómica en cáncer

3 3 Líneas de trabajo Análisis genómico Desarrollo de software genómico Laboratorio de biología molecular

4 The molecular landscape of breast ductal carcinoma in situ. Carcinoma Ductal In-Situ de alto grado Robbins and Cotran Pathologic Basis of Disease, Eighth edition. 2010

5 The molecular landscape of breast ductal carcinoma in situ.

6 The molecular landscape of breast ductal carcinoma in situ. Situación actual de DCIS Se asumió durante mucho tiempo que los DCIS son no dolorosos (pero se ha demostrado que hay DCIS dolorosos). Esto es causa de sobrediagnóstico y sobretratamiento. El CDIS no pone en peligro la vida del paciente, pero puede aumentar el riesgo de cáncer de mama invasivo. Sin embargo, se ha demostrado que no todos los DCIS evolucionan a cáncer infiltrantes; A la fecha no hay una forma clara de clasificar esa predicción. Entonces, es común que a los pacientes con DCIS se los trate con radioterapia luego de la lumpectomía. Sin embargo se ha demostrado que no todos se benefician con este tratamiento invasivo. Además, en algunos pacientes no se recomienda la radioterapia. Objetivo del trabajo Estudiar a nivel genómico, transcriptómicoy epigenéticolos carcinomas secuenciados, para comparar con los normales, con los infiltrantes y verificar si existe algún tipo de clasificación Esta descripción permite la búsqueda de nuevos marcadores moleculares que mejoren la clasificación de los pacientes según el pronóstico de su enfermedad. Además, permite la búsqueda de nuevos blancos terapéuticos.

Sin embargo, se ha demostrado que no todos los DCIS evolucionan a cáncer infiltrantes; A la fecha no hay una forma clara de clasificar esa predicción.

7 The molecular landscape of breast ductal carcinoma in situ. Objetivo del trabajo Estudiar a nivel genómico, transcriptómicoy epigenéticolos carcinomas secuenciados para comparar con los tejidos normales, con los carcinomas infiltrantes de mama (IBC) y para verificar si existe algún tipo de clasificación entre los DCIS secuenciados.

carcinomas secuenciados para comparar con los tejidos normales, con los carcinomas

8 The molecular landscape of breast ductal carcinoma in situ. Materiales y métodos 29 de los 30: Exome-seqAnalysis(más los 29 del tejido normal) 25 de los 30: RNA-SeqAnalysis 25 de los 30: RRB-SeqAnalysis Para comparar con IBC, se tomaron datos de TCGA Herramientas de análisis: R, Bioconductor, MEV Análisis Exome-SeqMutaciones puntuales, INDELs. CNVs RNA-SeqPerfiles transcriptómicos. Non-coding RNA RRB-Seq Analysis Perfiles de metilación

RNA-SeqAnalysis 25 de los 30: RRB-SeqAnalysis Para comparar con IBC, se tomaron datos de TCGA Herramientas de

9 The molecular landscape of breast ductal carcinoma in situ: 1:Y:18:ATCAG GATTTGGGGTTCAAAGCAGTATCGATCAAATAGTAAATCCATTTGTTCAACTCACAGTTT +!*((((***+))%%%++)(%%%%).1***-+*))**55CCF>>>>>>CCCCCCC65 Control de calidad: GATK Alineamiento: bwa Búsqueda de mutaciones: MuTect Búsqueda de CNV: Control-FREEC

10 The molecular landscape of breast ductal carcinoma in situ: : Exome-Seq Mutaciones puntuales INDELs CNVs

11 The molecular landscape of breast ductal carcinoma in situ: GGAAACACTACTTAGGCTTATAAGATCNGGTTGCGG +IRIS:7:1:17:800#0/1 TTTTCTCGACGATTTCCACTCCTGGTCNACGAATCC +IRIS:7:1:17:1757#0/1 aaabaa`]baaaaa_aab]d^^`b`aydw]abaa`^ Fastq fastq con control de calidad BAM (agrega a cada shortread la posición)conteo para cada gen

$ababbaaabaaaaa`]`ba`]`aaaayd\\_a``xt @IRIS:7:1:17:1757#0/1 TTTTCTCGACGATTTCCACTCCTGGTCNACGAATCC$

12 The molecular landscape of breast ductal carcinoma in situ: RNA-Seq

13 The molecular landscape of breast ductal carcinoma in situ: RNA-Seq

14 The molecular landscape of breast ductal carcinoma in situ.

15 The molecular landscape of breast ductal carcinoma in situ.

16 The molecular landscape of breast ductal carcinoma in situ.

17 Bioinformática en oncogenómica funcional: Bioplat Bioplat: Plataforma para la identificación, validación y optimización de Biomarcadores con valor pronóstico en cáncer.

18 Bioinformática en oncogenómica funcional: Bioplat Gene Signature (Potencial biomarcador)

19 Bioinformática en oncogenómica funcional: Bioplat Experimentos

20 Bioinformática en oncogenómica funcional: Bioplat Validación

21 Bioinformática en oncogenómica funcional: Bioplat Reporting

22 Bioinformática en oncogenómica funcional: Bioplat Feature selection - Optimization Training experiment Validation experiment

23 Bioinformática en oncogenómica funcional: Bioplat Feature selection - Optimization The swarm Feature selection approach enables selection of an optimal feature subset from an extremely large array of features

24 Bioinformática en oncogenómica funcional: Bioplat Integración con otras herramientas bioinformáticas

25 Bioinformática en oncogenómica funcional: Bioplat

26 Genómica en cáncer Gracias al avance de las tecnologías de secuenciación, es posible obtener grandes volúmenes de datos moleculares de células de tejido neoplásico y de tejido normal para comparar, encontrar similitudes y diferencias, encontrar patrones y de esa forma establecer nuevas hipótesis biológicas sobre la enfermedad en estudio. Interés Descripción de los mecanismos moleculares que llevan a la enfermedad Clasificación de pacientes de una misma enfermedad Biomarcadores diagnóstico/pronóstico/predictivo Nuevas estrategias terapéuticas (más personalizadas) Existen varias bases de datos públicas con información genómica, sobre neoplasias en las diferentes localizaciones. Ética. Ser cuidados con la forma de presentar los resultados.

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