Análisis de un perfil de expresión génica común entre enfermedad pulmonar intersticial fibrosante y cáncer de pulmón de célula no pequeña
Date
2023-03-24Evaluators
Zarante Montoya, Ignacio ManuelTorres Gonzalez, July Vianneth
Rojas Puentes, Juan Carlos
Publisher
Pontificia Universidad Javeriana
Faculty
Facultad de Ciencias
Program
Maestría en Ciencias Biológicas
Obtained title
Magíster en Ciencias Biológicas
Type
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
COAR
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Citación
Metadata
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English Title
Analysis of a common gene expression profiling between fibrosing interstitial lung disease and non-small cell lung cancerResumen
Introducción: El cáncer pulmonar de célula no pequeña (CPCNP) y las enfermedades pulmonares intersticiales fibrosantes (EPIF) son dos entidades que representan una alta morbimortalidad, de especial interés en los últimos años por los estudios fisiopatológicos y moleculares basados en sus similitudes biológicas, la mayor incidencia de CPCNP en los pacientes con EPIF y la descripción de nuevos biomarcadores y tratamientos que permiten una mejoría en la sobrevida de los pacientes. Una aproximación al estudio de estas enfermedades es el análisis bioinformático de patrones de conectividad común de genes diferencialmente expresados (DEGs) entre ambas enfermedades. En este trabajo se plantea la verificación experimental de los hallazgos descritos previamente en muestras biológicas obtenidas a partir de pacientes con diagnóstico de EPIF y CPCNP.
Objetivo General: Analizar los perfiles de expresión génica de IRF1, MET, CYP4F12, HEXA, RBPMS, FEZ2, PTGER2 y MATK en muestras de tejido pulmonar de pacientes con EPIF y CPCNP.
Metodología: Se realizó la búsqueda y selección de muestras de tejido pulmonar de pacientes con diagnóstico anatomo-patológico de EPIF y cáncer pulmonar de célula no pequeña que se encuentran preservadas en bloques de parafina. Se documentaron datos clínicos y demográficos relevantes de los sujetos. Las muestras de tejido pulmonar fueron sometidas a un proceso de desparafinación para, posteriormente, realizar la extracción del ARN, la síntesis de ADN complementario y finalmente la realización de una qPCR que permitió cuantificar la expresión de los genes involucrados en el patrón de conectividad de interés. Se compararon los perfiles de expresión de ambas enfermedades a través de análisis estadístico y se contrastaron los resultados con algunas variables clínicas y demográficas de los pacientes.
Resultados: Los resultados obtenidos en el presente trabajo muestran la presencia de genes diferencialmente expresados entre el CPCNP y la EPIF. Específicamente se identificó que los genes, IRF1, MET, HEXA y RBPMS se encuentran mayormente expresados en adenocarcinoma. Contrario a lo anterior, CYP4F12, MATK y PTEGR2 fueron identificados como predominantemente expresados en EPIF. De otra parte, el gen, FEZ2, mostró un comportamiento similar en cuanto a su expresión génica en las dos enfermedades. Estos hallazgos soportan la hipótesis de la existencia de un patrón de conectividad común de genes diferencialmente expresados entre ambas entidades.
Conclusión: La existencia de un patrón de conectividad común de DEGs permite ampliar el conocimiento entre ambas enfermedades y propone un punto en común con la identificación de un gen similarmente expresado. Los hallazgos del presente trabajo podrían convertirse en una herramienta para avanzar en la investigación de estrategias de diagnóstico temprano y de precisión en el CPCNP y la EPIF.
Abstract
Background: Non-small cell lung cancer (NSCLC) and fibrotic interstitial lung (ILD) diseases are two entities that cause higher morbidity and mortality in patients. This has generated special interest in recent years due to pathophysiological and molecular studies based on their biological similarities, the higher incidence of lung cancer in patients with fibrotic ILD and the description of new biomarkers and treatments that allow an improvement in patient survival.
An approach to the study of these diseases is the bioinformatic analysis of common connectivity patterns of differentially expressed genes (DEGs) between both diseases. This study proposes the experimental verification of the findings previously described in biological samples obtained from patients diagnosed with fibrotic ILD and other than NSCLC.
Aim: To analyse the gene expression profiles: IRF1, MET, CYP4F12, HEXA, RBPMS, FEZ2, PTGER2, and MATK in lung tissue samples from patients with fibrotic ILD and NSCLC.
Methodology: The first step was the search and selection of lung tissue samples from patients with an anatomopathological diagnosis of fibrotic ILD and NSCLC.
Relevant clinical and demographic data of the patients was documented. The lung tissue samples were subjected to a deparaffinization process to subsequently carry out RNA extraction, complementary DNA synthesis and lastly a qPCR that allowed quantifying the expression of the genes involved in the connectivity pattern of interest.
The expression profiles of both diseases were compared through statistical analysis and the results were contrasted with some clinical and demographic variables of the patients.
Findings: The results obtained in this study show the presence of differentially expressed genes NSCLC and fibrotic ILD. Explicitly, it was identified that the IRF1, MET, HEXA, and RBPMS genes are more frequently expressed in adenocarcinoma. Contrary to the above, CYP4F12, MATK and PTEGR2 were identified as predominantly expressed in fibrotic ILD. On the other hand, the gene, FEZ2, showed a similar behaviour in terms of its gene expression in the two diseases. These findings support the hypothesis of the existence of a common connectivity pattern of differentially expressed genes between both entities.
Conclusion: The existence of a common connectivity pattern of DEGs allows to broaden the knowledge between both diseases and proposes a point in common with the identification of a similar expressed gene. The findings presented in this paper could become a tool to advance the investigation of early diagnostic strategies and precision in NSCLC and fibrotic ILD.
Keywords
Cáncer de pulmón de célula no pequeñaEnfermedad pulmonar intersticial fibrosante
genes diferencialmente expresados
patrón de conectividad
biomarcador
Keywords
Non-small cell lung cancerfibrotic interstitial lung diseases
Fibrotic ILD
differentially expressed genes
DEGs
connectivity pattern
biomarker
Spatial coverage
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