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Identificación de biomarcadores para el diagnóstico del cáncer colorrectal mediante microarrays de proteínas

  • Autores: Ingrid Babel
  • Directores de la Tesis: José Ignacio Casal Álvarez (dir. tes.), Rodrigo Barderas Manchado (codir. tes.)
  • Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2010
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Francisco Javier Benavente Martínez (presid.), Ramón Díaz Uriarte (secret.), Fernando Jose Corrales Izquierdo (voc.), Juan Pablo Albar (voc.), Luis Álvarez Vallina (voc.)
  • Materias:
  • Resumen
    • El cáncer colorrectal (CCR) es una importante causa de mortalidad en los países desarrollados. En Europa, es el segundo tipo de tumor más común y mortal. El marcador utilizado actualmente en clínica (antígeno carcinoembrionario: CEA) sólo es válido para diagnosticar estadios tardíos, recidivas o respuesta al tratamiento. Actualmente, el método de detección más eficaz de CCR es muy invasivo.

      Este trabajo de investigación consistió en la identificación de nuevos biomarcadores diagnósticos basados en autoantígenos asociados a tumor usando microarrays de proteínas para el diagnóstico precoz del CCR. Para obtener estos biomarcadores hemos utilizado microarrays comerciales de alta densidad de proteínas recombinantes humanas (ProtoArrays) y microarrays de fagos T7 específicos de CCR.

      Usando estas 2 plataformas proteómicas, identificamos 19 proteínas y 43 fagos con secuencia única con mayor reactividad en pacientes con CCR que en individuos sanos. Para investigar su capacidad diagnóstica de CCR, se validaron mediante ELISA un total de 6 antígenos inmunoreactivos (PIM1, MAPKAPK3, MST1/STK4, SRC, ACVR2B y FGFR4) y 6 péptidos desplegados en la superficie de fagos T7, que por homología de secuencia correspondían supuestamente a las proteínas MST1/STK4, SULF1, NHSL1, SREBF2, GTF2i y GRN. Mediante un ensayo de competición, verificamos la identidad de los péptidos SULF1 y MST1/STK4 desplegados por los fagos. La proteína MST1/STK4 resultó de gran interés como biomarcador, ya que se encontró en los 2 estudios usando plataformas próteomicas y colecciones de sueros diferentes y porque la presencia de autoanticuerpos frente a esta proteína en sueros de pacientes demostró un significativo poder pronóstico. Además, se confirmó que la inducción de la respuesta inmune tenía una alta correlación con la expresión diferencial de los antígenos asociados a tumor en los tejidos tumorales y que la respuesta inmune aparecía también en estadios tempranos de la enfermedad.

      Finalmente, construimos un modelo compuesto de 8 biomarcadores (PIM1, MAPKAPK3, FGFR4, ACVR2B, CEA, fago SREBF2, fago GTF2i y fago NHSL1) que permitió un diagnóstico más sensible y específico de CCR que CEA con un área debajo de la curva ROC de 0.925. El modelo permitió detectar la enfermedad en estadios tempranos con un área debajo de la curva ROC de 0.90 frente a 0.742 para CEA. Son datos muy prometedores para un diagnóstico temprano del CCR, lo que permitiría mejorar considerablemente la supervivencia de los pacientes.


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