Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/138308
Título : Identificación de marcadores genéticos predictores de respuesta al tratamiento endocrino en pacientes con cáncer de mama luminal A
Autoría: Rafael González, Elena de
Tutor: Brunel, Helena  
Otros: Perez-Navarro, Antoni  
Resumen : El cáncer de mama es la enfermedad oncológica más frecuente a nivel mundial en población femenina. Existen diferentes subtipos en función de los receptores presentes en el tejido tumoral. El luminal A es el de mejor pronóstico y menor riesgo de recaídas. Su tratamiento principalmente es endocrino. Este trabajo se centra en estos pacientes: Cáncer de mama luminal A en tratamiento endocrino sin quimioterapia. El objetivo es buscar marcadores génicos que predigan una mejor respuesta al tratamiento. Para ello, se valora la supervivencia por causa específica en función del nivel de expresión génica. La búsqueda de genes se realiza primero mediante un procedimiento dirigido de análisis univariante, donde solo se estudia la influencia de un gen, y multivariante, estudiando combinaciones de genes. Posteriormente, se desarrolla una predicción de variables significativas en el modelo, mediante regresión Lasso, para obtener la combinación de genes que aporte la mayor distancia entre las curvas de supervivencia. Finalmente, el análisis funcional de los resultados identifica vías metabólicas significativas. Las conclusiones obtenidas muestran que sí existen genes relacionados con una mejora en la supervivencia en estos pacientes en función de su nivel de expresión: alta expresión de SCP2, MYO6, PDLIM, U2SURP y baja expresión de MRPL23, CAD, FBP1 y RBP2. Por otro lado, la combinación de MRPL23 y MTA3 con bajo nivel de expresión aporta un 99.3% de tasa de supervivencia. En el análisis funcional, la vía del metabolismo de fructosa y manosa ha sido significativa para el conjunto de genes predictores estudiado.
Palabras clave : cáncer de mama
tratamiento endocrino
marcadores genéticos
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : dic-2021
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc.

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