Facultad de Ciencias Agrarias - Secretaría de Posgrado

URI permanente para esta comunidad

https://rephip.unr.edu.ar/handle/2133/11638

Examinar

Examinando Facultad de Ciencias Agrarias - Secretaría de Posgrado por Autor "Anselmino, Luciano"

Mostrando 1 - 1 de 1
  • Miniatura
    ÍtemAcceso Abierto
    Análisis computacional de la expresión de proteínas Vav en melanoma cutáneo
    (Facultad de Ciencias Agrarias, 2023) Avila, Aylén; Menacho Márquez, Mauricio; Anselmino, Luciano
    Las proteínas VAV son factores de intercambio de nucleótidos guanina (GEFs) que desempeñan roles esenciales en diversos procesos fisiológicos y patológicos. Esta familia está compuesta por tres miembros que normalmente muestran redundancia funcional y están asociados con funciones proactivas en el cáncer. Sin embargo, el papel de estas proteínas en el melanoma ha sido poco explorado. Nuestro objetivo fue caracterizar, mediante enfoques bioinformáticos, los procesos regulados específicamente por cada miembro de esta familia de proteínas en el melanoma. En primer lugar, se descargaron datos de expresión génica de personas con melanoma cutáneo de la base de datos “ Atlas del Genoma del Cáncer” (TCGA) utilizando el paquete del entorno de programación R, TCGABiolinks. Las personas fueron divididas según la expresión alta o baja de Vav1, Vav2 y Vav3, y se construyeron gráficos de supervivencia utilizando el estimador de Kaplan-Meier. Se encontró asociación entre una alta expresión de Vav2 con un peor pronóstico (p=0.045), mientras que la alta expresión de Vav1 y Vav3 se correlacionó con una mayor probabilidad de supervivencia de las personas (p=0.0022 y 0.0019 respectivamente). Luego, se identificaron genes diferencialmente expresados (DEGs) entre los grupos utilizando el paquete edgeR que aplica el método de máxima verosimilitud condicional ajustada por cuantiles. Los DEGs fueron seleccionados para valores de |FC|>1 y de FDR<0.01. Se realizó un análisis de enriquecimiento funcional para cada grupo de DEGs utilizando el paquete ReactomePA y el software GSEA. Para estimar la infiltración de células inmunes y estromales en los tejidos tumorales, se calculó el Puntaje Inmune y el Puntaje de Pureza Tumoral basados en perfiles de expresión génica de células inmunológicas del microambiente tumoral, utilizando los algoritmos estimate y xCell. Luego, las firmas de infiltración de células inmunes se evaluaron mediante ocho algoritmos diferentes utilizando la aplicación estimate y TIMER2.0. Se encontró una fuerte correlación positiva entre la expresión de Vav1 y las firmas de células inmunes (p=2.2E-16). No se observó correlación para la expresión de Vav2 o Vav3. Sin embargo, las Puntuaciones Inmune y de Microambiente estuvieron fuerte y positivamente asociadas con las expresiones de Vav1 (valor de p<3E-16) y Vav3 (valor de p<3E-9). En conjunto, nuestros resultados sugieren que altas expresiones de Vav1 y Vav3, combinadas con una baja expresión de Vav2, resultan en un mejor pronóstico en el contexto del melanoma. Este pronóstico puede estar relacionado por la influencia de Vav1 sobre la comunicación entre las células tumorales y su microambiente, mientras que la alta expresión de Vav3 podría regular la activación de vías de señalización de la célula tumoral, promoviendo una mayor inmunogenicidad. Palabras Clave: Bioinformática, Melanoma, Vav.