Expresión de pseudogenes alterados asociados con carcinogénesis en cáncer de laringe

• Autor: Lopez Lapa, Rainer Marco
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/16839
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/16839
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Laringe - Cáncer; Laringe - Tumores; Carcinogénesis; Cáncer - Aspectos moleculares; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.16; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.03

El carcinoma de células escamosa de laringe (CCEL) es uno de los tumores que acomete la región de cabeza y cuello, siendo casi el 95% de los tumores de esta región clasificados como CCEL. En relación a los factores de riesgo para el desarrollo de esta neoplasia, son frecuentes el consumo de tabaco, alcohol, presencia de tumores en la familia, infección por el virus del papiloma humano relatado en una fracción de pacientes con CCEL. La aparición de tumores secundarios y metástasis aumentan progresión de la enfermedad y el peor pronóstico, sumando la pobre calidad de vida de los pacientes después de la remoción quirúrgica de la laringe. Sin embrago, no hay evidencias de marcadores moleculares que sean capaces de predecir la progresión y evolución clínica. Recientemente con el uso de tecnologías de secuenciamiento de nueva generación se han identificado RNAs no codificadores, así como pseudogenes con potencial de regulación a nivel transcripcional asociado a diversos procesos carcinogénicos. El objetivo del presente estudio es la identificación de un perfil alterado de pseudogenes con función de competidor endógeno (ceRNAs). Para este estudio se utilizaron datos de secuenciamiento de RNAseq disponibles en la base de datos TCGA, (98 tumores de CCEL y 11 tejidos histológicamente normales). Los datos fueron descargados y procesados mediante herramientas bioinformáticas como DESEq y edgeR en la interfaz de del programa R para el análisis de expresión diferencial, los pseudogenes alterados fueron considerados con valor de significancia (p<0,05). Para los análisis in silico se utilizó herramientas bioinformáticas como IID (Integrated Interactions Database), TOPPGENES (functional enrichment analysis), mirDip(microRNA Data Integration Portal) e NAViGaTOR (Network Analysis, Visualization, & GraphingTORonto). Como resultado se identificaron 259 pseudogenes alterados, los cuales fueron sometidos al programa mirDIP, reduciendo a 90 pseudogenes con función de ceRNAs, asociados a 842 miRNAs que fueron filtrados por datos de validación para 24 miRNAs; el análisis de predicción y validación de estos miRNAs revelo 313 genes validados que fueron sometidos a un análisis de vías de señalización y de enfermedades. La vía señalización de matriz extracelular (M5889) presento un aumento de expresión de los pseudogenes (AK4P3 y SSX6) que interactúan con miRNAs (miR-204-5p y let-7c-5p) que tienen por blancos a los genes COL10A1 y IL11. En la de vía adhesión focal (83067) los pseudogenes (GTF2IRD2P1, DUSP5P1, DPY19L2P1 y SSX6) interactúan con miRNAs (miR-27b-3p, miR-23b-3p, miR-143-3p y miR-218-5p) que tienen por blancos a los genes COL1A1, COL4A1 y MET. La vía de señalización de integrinas (P00034), también muestra interacciones entre los pseudogenes mencionados que interactúan con miRNAs y genes como MMP11, LAMC2, MMP13 y VCAN. También se identificó genes asociados a neoplasias de la región de cabeza y cuello como MAGEA1 PDCD4, SERPINE, DUSP5 y HMGA2, y sus ceRNAs MKRN9P, PYY2, FKBP9P1 y PTPRVP. Estas interacciones pueden explicar porque un pseudogene actúa como ceRNA, ya que compite con los genes blancos de los miRNAs y se genera un desbalance a nivel de expresión de genes, llevando a que las vías se alteren y sean posibles precursoras del desarrollo carcinogénico. La mayoría de genes y miRNAs fueron validos en estudios previos, los pseudogenes identificados podrían representar nuevos marcadores y validados a nivel funcional para confirmar interacciones entre pseudogenes, miRNAs y genes en CCEL.