Desenvolvimento de biomarcadores moleculares para condições complexas

Abstract

Algumas doenças resistem ao avanço médico e tecnológico e seguem sendo a principal causa de mortes e gastos públicos todos os anos. Dentre essas doenças, podemos encontrar os cânceres, destacando-se o câncer de mama. Em 2018, dois milhões de novos casos foram diagnosticados no mundo e 626 mil pessoas morreram em virtude do câncer de mama. Percebendo a agressividade e os altos números de casos de câncer de mama diagnosticados todo ano, se faz cada vez mais necessário buscar meios de prevenir e facilitar o diagnóstico e tratamento. Este estudo utilizou dados públicos de RNA-Seq para identificar novos biomarcadores moleculares associados ao câncer de mama. Foram obtidos dados de contagem de RNA-Seq de pacientes com câncer de mama dos Estados Unidos e da Coreia do Sul e produzida matriz de contagem de expressão gênica de cada base de dados. As matrizes foram normalizadas e analisada sua expressão diferencial, através do pacote DEseq2, para obter dados de genes diferencialmente expressos, selecionando amostras com significância <0,01 e posteriormente submetidas à análise de co-expressão pelo pacote WGCNA. Realizou-se o enriquecimento das vias associadas aos genes através dos bancos de dados do KEGG e do Gene Ontology (GO). Obtivemos 3.016 genes diferencialmente expressos, que estavam presentes nas duas matrizes, apresentando principalmente relação com a via do câncer. As mesmas matrizes foram submetidas à análise de co-expressão, gerando módulos de genes associados. Tanto os dados de expressão diferencial quanto de co-expressão foram enriquecidos através do GO, apresentando relações com proteínas de ligação, compondo principalmente o citoplasma de células. Para validar os resultados, submetemos os genes diferencialmente expressos ao banco de dados do GEPIA e obtivemos 1091 genes expressos em comum. Esse estudo busca identificar biomarcadores mais específicos para futuramente criar uma ferramenta web interativa que busca facilitar a visualização e interpretação dos dados.