En un estudio colaborativo dirigido por Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute SBP, los investigadores han combinado dos bases de datos 'ómicas' disponibles públicamente para crear un nuevo catálogo de 'controladores de cáncer'. Los controladores de cáncer son genes que, cuando se alteran, son responsables deprogresión del cáncer. Los investigadores utilizaron bases de datos de estructura de proteínas y mutaciones de cáncer para identificar mutaciones en tumores de pacientes que alteran las interfaces normales de interacción proteína-proteína PPI. El estudio, publicado en PLoS Biología Computacional identificó más de 100 nuevos genes impulsores del cáncer y ayuda a explicar cómo los tumores impulsados por el mismo gen pueden conducir a resultados diferentes para los pacientes.
"Esta es la primera vez que las características de proteínas tridimensionales, como los IBP, se han utilizado para identificar genes impulsores en grandes conjuntos de datos sobre el cáncer", dijo el autor principal Eduard Porta-Pardo, Ph.D., investigador postdoctoral en SBP"Encontramos 71 interfaces en proteínas previamente no reconocidas como impulsoras del cáncer, que representan posibles nuevos marcadores predictivos del cáncer y / o objetivos farmacológicos. Nuestro análisis también identificó varias interfaces impulsoras en genes cancerosos conocidos, como TP53, HRAS, PI3KCA y EGFR, lo que demuestra quenuestro método puede encontrar genes controladores de cáncer relevantes y que las alteraciones en las interfaces de proteínas son un mecanismo patógeno común del cáncer "
El cáncer es causado por la acumulación de mutaciones en el ADN. Hasta ahora, los científicos se han centrado en encontrar alteraciones en los genes individuales y las vías celulares que pueden conducir al cáncer. Pero el reciente impulso de los Institutos Nacionales de Salud NIH para fomentar los datoscompartir ha llevado a una era de capacidad sin precedentes para analizar sistemáticamente datos genómicos, clínicos y moleculares a gran escala para explicar y predecir mejor los resultados de los pacientes, así como para encontrar nuevos objetivos farmacológicos para prevenir, tratar y potencialmente curar el cáncer.
"Para este estudio utilizamos una versión extendida de e-Driver, nuestro método computacional patentado para identificar regiones proteicas que conducen el cáncer. Integramos datos tumorales de casi 6,000 pacientes en The Cancer Genome Atlas TCGA con más de 18,000 tresestructuras de proteínas dimensionales del Banco de Datos de Proteínas PDB ", dijo Adam Godzik, Ph.D, director del Programa de Bioinformática y Biología Estructural de SBP." El algoritmo analiza si las alteraciones estructurales de las interfaces PPI están enriquecidas en mutaciones cancerosas, y puedepor lo tanto, identificar genes impulsores candidatos "
"Los genes no son cajas negras monolíticas. Tienen diferentes regiones que codifican dominios de proteínas distintos que generalmente son responsables de diferentes funciones. Es posible que una proteína determinada solo actúe como un factor de cáncer cuando una región específica de la proteína está mutada,"Godzik explicó." Nuestro método ayuda a identificar nuevos genes impulsores del cáncer y proponer hipótesis moleculares para explicar cómo los tumores aparentemente impulsados por el mismo gen tienen comportamientos diferentes, incluidos los resultados de los pacientes ".
"Curiosamente, identificamos algunos posibles impulsores del cáncer que están involucrados en el sistema inmune. Con la creciente apreciación de la importancia del sistema inmune en la progresión del cáncer, los genes de inmunidad que identificamos en este estudio proporcionan una nueva visión sobre qué interacciones pueden sermás afectados ", agregó Godzik.
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Materiales proporcionados por Instituto de descubrimiento médico de Sanford-Burnham Prebys . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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