Sobre o estudo
Alterações de número de cópia no DNA são alterações estruturais comuns nas células tumorais e parecem desempenhar um papel preponderante na origem e progressão da doença. Algumas destas alterações, que por terem uma elevada probabilidade de se encontrarem numa quantidade considerável de doentes de uma mesma coorte, são consideradas específicas da doença, por oposição a alterações aleatórias encontradas nas células tumorais dos doentes.
Neste trabalho, propusemos uma metodologia bioinformática para determinar as regiões de alteração específicas que podem ser usadas para inferir a distribuição de probabilidade de perfis de doença na população, uma vez que a assinatura genética específica da doença pode ser definida em função da probabilidade de alteração de uma determinada região.
Esta metodologia foi validada com dados simulados e avaliada com dados reais de doentes com Carcinoma Epidermóide da Cabeça e Pescoço e Adenocarcinoma do Pulmão, obtidos a partir da base The Cancer Genome Atlas (TCGA). Foram produzidos perfis de distribuição de probabilidade, o que permitiu distinguir diferentes grupos fenotípicos estabelecidos.
Este trabalho envolveu uma equipa multidisciplinar da FMUC (iCBR-CIMAGO) com estreita colaboração entre o Laboratório de Bioestatística e Informática Médica e o Laboratório de Citogenética e Genómica.
Resultados e impacto
O principal objetivo deste trabalho foi, a partir de dados de tecnologia genómica baseada em microarray, obter dados relevantes relativamente às regiões comuns de alteração de número de cópia e que podem ser consideradas específicas da doença, com a finalidade de construir perfis probabilísticos de alteração genómica capazes de caracterizar a população em estudo.
As distribuições de probabilidade obtidas para as coortes tumorais estudadas mostraram que podemos estabelecer perfis diferenciados associados a diferentes características fenotípicas, dentro de um nível de confiança bem determinado. Isto significa que estabelecendo sub-grupos dentro de um grupo de doentes podemos distinguir directamente as diferenças entre eles, a partir da sua distribuição de alterações ao longo do genoma.
Para além da utilidade desta ferramenta para fins de investigação, este trabalho pode ter futuramente aplicação à clínica, auxiliando no diagnóstico e no prognóstico ou ajudando a estabelecer planos de tratamento e cuidados diferenciados de acordo com os diferentes sub-grupos fenotípicos.
Joana Barbosa de Melo
Scientific Reports
Probability distribution of copy number alterations along the genome: an algorithm to distinguish different tumour profiles
Fotografia de Elena Kloppenburg @ Unsplash