Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/148378
Título : Identification of a common stemness gene signature in breast cancer and mantle cell lymphoma
Autoría: Ortiz Abadia, Jon
Tutor: Prados Carrasco, Ferran  
Otros: Barceló Pascual, Carles
Resumen : El cáncer sigue siendo la segunda causa de muerte a nivel mundial. Una de las razones es la existencia de un subconjunto de células dentro del tumor con capacidad de autorrenovarse, migrar y resistir a la quimioterapia: las células madre cancerosas (Cancer Stem Cells, CSCs). El objetivo del presente trabajo es estudiar si el cáncer de mama y el linfoma de células del manto comparten mecanismos moleculares relacionados con las CSCs para avanzar tanto en el conocimiento básico del cáncer como en su diagnóstico y tratamiento. Los resultados obtenidos mediante Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) muestran que todos los datos analizados (tanto de cáncer de mama como del linfoma de células del manto) están enriquecidos con genes relacionados con las CSCs, especialmente en aquellos cánceres con fenotipos invasivos, llevando a la identificación de 269 genes comúnmente enriquecidos en ambos tipos de cáncer. El análisis de anotación funcional de los 269 genes muestra que el 10% de los genes son proteínas de unión a compuestos heterocíclicos, conocidos por ser componentes clave de muchos de los medicamentos disponibles contra el cáncer. El análisis con la herramienta bioinformática Kaplan-Meier Plotter muestra una correlación significativa con parámetros de supervivencia de 51 de los 53 genes más significativos de la firma genética. Este hecho se ha observado en varios tipos de cáncer analizados (mama, ovario, pulmón y estómago). Finalmente, el poder predictivo de la firma genética ha sido evaluado mediante algoritmos de machine learning. Los resultados muestran una precisión en la predicción del pronóstico de los casos de cáncer mayor que la de otras firmas genéticas publicadas.
Palabras clave : Estudios de género
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : 24-jul-2020
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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