Caracterización molecular del cáncer de mama mediante el análisis del proteoma

• Autores: Julia Berges Soria
• Directores de la Tesis: Juan Ángel Fresno Vara (dir. tes.), E. Espinosa Arranz (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2014
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: M. Teresa Agulló Ortuño (presid.), Fátima Sánchez Cabo (secret.), Juan Madoz Gúrpide (voc.), José Palacios Calvo (voc.), Raquel Molina Valverde (voc.)
• Materias:
  • Ciencias médicas
    • Ciencias clínicas
      • Oncología
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Biblos-e Archivo
• Resumen

  • El cáncer de mama es el tumor más frecuente en las mujeres occidentales, con una incidencia que ha sufrido un aumento considerable en las dos últimas décadas. En nuestro país, cerca de 6.000 mujeres fallecen anualmente a consecuencia de este tumor, que representa la primera causa de mortalidad por cáncer en las mujeres. Tecnologías tan poderosas como la genómica y la proteómica -en combinación con la bioinformática- han generado una base excelente para la caracterización de nuevos marcadores moleculares en cáncer y otras enfermedades. Estas nuevas tecnologías hacen posible establecer patrones moleculares que pueden correlacionarse con la morfología del tumor, con su comportamiento clínico o con su respuesta al tratamiento. Una alternativa al análisis de los niveles de expresión del RNA mensajero, es la medida de los perfiles de proteínas. Su importancia radica en que son precisamente las proteínas las que, en última instancia, definen la función y controlan la actividad de las células, tejidos y organismos. El fin último de este estudio es identificar patrones moleculares que permitan mejorar la predicción del comportamiento tumoral e identificar nuevas dianas terapéuticas. Para ello se ha estudiado una serie de muestras de tumores de mama, todas ellas con afectación ganglionar al diagnóstico y tratadas con quimioterapia adyuvante. Se ha analizado el proteoma en todas ellas, así como la expresión de miRNAs en una fracción representativa de estas muestras. El análisis de los datos permite establecer diferencias moleculares claras entre los tumores positivos para los receptores hormonales y los tumores triples negativos. Los patrones de expresión de proteínas obtenidos han permitido caracterizar un tercer grupo de tumores de mama, con expresión de receptores hormonales, pero con características moleculares semejantes a los tumores triples negativos. Se ha definido una ¿Firma de Adhesión¿ para caracterizar este grupo de tumores, que aporta información adicional a la de los perfiles génicos comerciales con valor pronóstico. La integración de los datos de expresión de miRNAs y proteínas muestra diferencias en cuanto a la actividad de procesos moleculares, como la proliferación y el metabolismo, entre los diferentes subtipos de tumores de cáncer de mama. Estos resultados han sido confirmados sobre una cohorte de validación construida a partir de los datos de expresión génica de dos series de cáncer de mama previamente publicadas.

    Breast cancer is the most frequent tumor among women in occidental countries, with an incidence that has increased substantially during the last decades. In Spain, close to 6.000 women die each year as a consequence of breast cancer, the first cause of cancer death among women population. Powerful technologies such as genomics and proteomics, with the support of bioinformatics, have generated a basis for the characterization of new molecular markers in cancer and other diseases. These new technologies allow establishing molecular patterns that can be correlated with tumor morphology, its clinical behavior, or its response to treatment. An alternative to analyze mRNA expression levels is the measurement of protein profiles. Its importance stems from the fact that, in the end, proteins define the functioning and control the activity of cells, tissues and organisms. The main goal of our study is to identify molecular profiles that improve prediction of tumor behavior, and allow the identification of new therapeutic targets. Towards this goal, we have analyzed a series of breast tumors samples, all of them from patients with lymph node involvement at the time of diagnosis and treated with adjuvant chemotherapy. Using mass spectrometry we have obtained an overview of these tumors proteome, together with a miRNA expression analysis in a representative fraction of these samples. Data analysis allowed us to establish molecular differences between hormone receptor positive and triple negative tumors. Protein expressions patterns allowed us to characterize a new group of hormone receptor positive breast tumors showing molecular characteristics similar to triple negative tumors. A protein expression-based ¿Adhesion Signature¿ has been defined to characterize this type of tumors. This signature has prognosis value, and provides additional information to that derived from profiles used in the clinical setting. Integrating data from miRNA and protein expression allowed us to infer some differences regarding the activity of molecular processes, such as proliferation or metabolism, among the different subtypes of breast cancer tumors. These results have been supported within a validation dataset that was created from breast cancer gene expression data already published.