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- Avaliação da expressão de PD-L1 e de subpopulações linfocitárias em cancro da mamaPublication . Neto, Cátia Sofia Maltez; Braga, Sofia Azambuja; Borralho, PaulaO cancro da mama é atualmente o cancro mais comum entre as mulheres, com uma incidência anual de 14,9 milhões de novos casos no mundo e estima-se que esse valor continue a aumentar. Com o avanço da tecnologia têm existido melhorias significativas na taxa de sobrevivência dos doentes, provavelmente devido aos avanços nos tratamentos e à deteção precoce dos tumores com a melhoria dos programas de rastreio. Os subtipos de cancro da mama e a presença de tumour infiltrating lymphocytes (TILs), têm sido fatores importantes para o prognóstico e tratamento dos doentes. O ligando da proteína celular de morte programada 1 (PD-L1) tem sido também indicado como biomarcador preditivo de resposta ao tratamento. O objetivo deste estudo foi avaliar a expressão de PD-L1 e das subpopulações linfocitárias CD3, CD4, CD8 e CD20 em doentes diagnosticadas com carcinoma da mama e relacionar com os respetivos dados clínico-patológicos. Foi utilizada a técnica de citometria de fluxo para a escolha das doentes que possuíam TILs e recorremos à técnica de imunohistoquímica para uma avaliação da marcação linfocitária intratumoral e peritumoral das diferentes subpopulações linfocitárias. Foi possível concluir com este estudo que existem mais TILs na zona adjacente ao tumor do que no seu interior e que o PD-L1 está associado a tumores com graus mais agressivos. Conseguimos comprovar ainda que existiu uma maior marcação linfocitária nos subtipos RE positivo, Her2 negativo, ou seja nos subtipos de cancro da mama menos agressivos, e podemos assim concluir que uma maior marcação de TILs está correlacionada com um melhor prognóstico para a doente.
- Whole-genome analysis of DNA methylation across cancer types reveals specific patterns in early stagesPublication . Mestre, André Miguel Romeira; Marreiros, Ana; Castelo-Branco, PedroDynamic variations in DNA methylation are known to play an important role in cancer development through modulation of gene expression. Here, were developed a mathematical structured model to identify patterns of differentially methylated genes (cDMGs), across different cancers types that can act as epigenetic diagnostic biomarkers. A Working Pipeline (WP), designed in R language, was applied to 8 cancer cohorts from The Cancer Genome Atlas (TCGA) aiming to analyze DNA methylation and gene expression alterations occurring during normal to stage I carcinogenic transition. WP has a principal component which was divided in four steps: 0. Clinical characterization of patients; 1. Identification of cDMGs; 2. Identification of genetic/epigenetic patterns across different cancer type; and 3. Identification of diagnostic predictors. Additionally, the WP had a second component containing two more complementary steps: 4. Identification of CpG probes that better predict gene expression and 5. HJ-Biplot approach to visualize genes or CpG probes and its association with sample distribution. Appling the principal component of the WP to TCGA cohorts, we identified 117 cDMGs in breast cancer, 307 in colorectal cancer, 99 in head and neck cancer, 156 in kidney clear cell cancer, 106 in kidney papillary cancer, 349 in liver cancer, 180 in lung cancer and 25 in thyroid cancer. Analysis of patterns across these cancers revealed that the majority of cDMGs are cancer-specific. Moreover, we found cDMGs to be good predictors of diagnosis. When considering specific biomarkers for each cancer, only 19, 153, 27, 93, 53, 72, 38 and 14 genes were found to be good diagnostic biomarkers in breast, colorectal, head and neck, kidneyR, kidneyP, liver, lung and thyroid cancers, respectively. Therefore, we developed a novel working pipeline that allowed data sets analyses available worldwide. Validation of this mathematical model evidences that normal-tumor transition is not a conserved process event across different cancers type, but specific to the cell of origin.