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Identificacion y validacion de una firma de expresion de 21 proteinas predictiva en el cancer gastrico mediante tecnicas oncoproteomicas basadas en micromatrices de anticuerpos
Puig Costa, Manuel
Menéndez Menéndez, Javier Abel, dir.
Armengol Carrasco, Manuel, dir.
Codina Cazador, Antonio, dir.
Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Cirurgia

Publicació: [Barcelona] : Universitat Autònoma de Barcelona, 2014
Descripció: 1 recurs electrònic (120 p.)
Resum: Objetivo: La detección temprana del cáncer gástrico (CG) es crucial para el tratamiento y supervivencia del paciente. Sin embargo, la adherencia a programas de cribado del CG con los actuales métodos de screening es extremadamente baja. Este estudio fue diseñado para identificar y validar una firma de expresión de proteínas específicamente asociada a la malignización de la mucosa gástrica mediante el empleo de técnicas proteómicas de bajo coste. Métodos: Se llevó a cabo la detección de 120 citoquinas, 43 factores angiogénicos, 41 factores de crecimiento, 40 factors inflamatorios y 10 metaloproteasas mediante el empleo de micromatrices de proteínas basadas en anticuerpos disponibles comercialmente (RayBiotech, Inc. ). Se analizaron 33 muestras pareadas divididas en un set de entrenamiento (n=11 pacientes) y un set de validación (n=22 pacientes) para la identificación de proteínas expresadas diferencialmente en la mucosa normal y tumoral de los pacientes. Resultados: El empleo de la cohorte de descubrimiento permitió la identificación de 21 proteínas con niveles de expresión significativamente alterados en las muestras tumorales respecto al tejido normal. Para analizar el funcionamiento de los 21 predictores en la clasificación de muestras desconocidas, llevamos a cabo un test de predicción ciega del fenotipo “CG” o “mucosa normal” en un set blindado de muestras. El empleo de esta cohorte independiente de validación demostró que la firma de 21 proteínas fue capaz de clasificar las muestras de mucosa gástrica como “CG” o “mucosa normal” con una sensibilidad del 82% (IC95% 59-94) y una especificidad del 73% (IC95% 49-89). Los valores predictivos positivos (CG) o negativos (mucosa normal) de la firma de 21 proteínas en la cohorte de validación fueron del 75% (IC95% 53-90) y del 80% (IC95% 56-94), respectivamente. La firma de 21 proteínas estuvo enriquecida con factores implicados en la respuesta inflamatoria/inmune y quimiotaxis. Conclusiones: El análisis de proteomas complejos en tejidos tumorales como el CG mediante el empleo de micromatrices de proteínas basadas en anticuerpos es una nueva herramienta de utilidad para definir firmas oncoproteómica específicamente asociadas con el proceso de malignización. Nuestro estudio fue capaz de identificar y validar una firma de 21 proteínas capaz de discriminar de manera sensible y específica la presencia de CG en la mucosa gástrica. Dado que la mayoría de los biomarcadores incluidos en la firma pertenecen a familias de proteínas secretadas al medio extracelular, los resultados obtenidos en este estudio justifican el desarrollo de nuevos estudios de validación de la firma oncoproteómica de 21 proteínas en la sangre para el diagnóstico y detección precoz del CG en una población asintomática.
Resum: Purpose: The early detection of gastric cancer (GC) is crucial for successful treatment and patient survival. However, compliance with current screening methods remains poor. This study aimed to identify and validate an accurate a tissue-based protein expression signature for GC detection using low-cost affinity proteomics. Methods: The detection of 120 cytokines, 43 angiogenic factors, 41 growth factors, 40 inflammatory factors and 10 metalloproteinases was performed using commercially available Human antibody microarray-based Arrays (RayBiotech, Inc. ). There were 33 paired samples divided into a training set (n=11) and a validation set (n=22) for the identification of differentially expressed proteins between GC tissues and normal gastric mucosae. Results: Using a discovery cohort of matched pairs of tumor/normal gastric tissues we identified 21 proteins with significant differences in expression between malignant and normal samples. To assess the performance of the 21 predictors in the classification of unknown samples, we carried out a prediction for “GC” or “non-GC” phenotype in a blinded test set. Using this expanded independent validation cohort, the 21-protein expression signature classified gastric samples as “GC” or as “non-GC” with sensitivity of 82% (95% CI 59-94) and a specificity of 73% (95% CI 49-89). Positive predictive value and negative predictive value in this validation cohort was 75% (95% CI 53-90) and 80% (95% CI 56-94), respectively. The signature was significantly enriched in proteins involved in inflammatory/immune and chemotaxis responses. Conclusions: Antibody microarray analyses of complex proteomes in tissue-based studies can be useful tools to define cancer-associated protein signatures. This study identified and validated a 21-protein signature that accurately discriminated GC and noncancerous gastric mucosae. Because most of the biomarkers belonged to the secreted class of proteins, our results prompt the further blood-based development of the GC 21-protein expression signature for the diagnosis and early detection of GC in general population.
Nota: Tesi doctoral - Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Cirurgia, 2014
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Llengua: Castellà.
Document: Tesis i dissertacions electròniques ; doctoralThesis ; publishedVersion
Matèria: Cáncer gastrico ; Firma
ISBN: 9788449043550

Adreça alternativa: http://hdl.handle.net/10803/133322


120 p, 1.9 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Tesis doctorals

 Registre creat el 2014-12-14, darrera modificació el 2016-06-04



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