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Potenciais polimorfismos de relação com prognóstico do Câncer de Tireoide metastático: uma análise computacional dos genes FBXO28, PVRL1, SNN e ITGA3

Processo: 21/06013-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de novembro de 2021
Vigência (Término): 31 de outubro de 2022
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Laura Sterian
Beneficiário:Atena Saito Góes
Instituição-sede: Faculdade de Ciências Médicas (FCM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Endocrinologia   Neoplasias da glândula tireoide   Polimorfismo genético   Estabilidade proteica   Prognóstico   Suscetibilidade

Resumo

Os nódulos tireoidianos podem ser detectados em mais de 65% da população e sua incidência cresceu 20% nos últimos anos, embora a taxa de mortalidade associada aos nódulos malignos, que correspondem a menos de 10% de todos os nódulos detectados, permaneça estável. Diretrizes atuais sugerem procedimentos menos invasivos e, mesmo, vigilância ativa nos casos de baixo risco. Infelizmente, percentual significativo de pacientes com carcinomas diferenciados de tireoide (CDT) podem evoluir com metástase linfonodal (MLN) e, nestes casos, o estudo de biomarcadores que permitam a identificação de casos predispostos a apresentar MLN são fundamentais na predição de prognóstico e, portanto, no adequado manejo dos pacientes. Com o auxílio de bancos de dados online, estudo prévio do nosso grupo de pesquisa identificou microRNAs (miRs) diferencialmente expressos associados à MLN: miR-199a-3p,miR-199a-5p e miR-148a-5p. Através do MirWalk, estes miRs foram relacionados aos genes FBXO28,PVRL1, SNN e ITGA3. Estes quatro genes participam de processos celulares, especialmente apoptose, proliferação e migração. O objetivo deste estudo é investigar, a partir de ferramentas de bioinformática, modificações nas proteínas codificadas por estes genes devido à presença de polimorfismos e suas possíveis implicações na incidência de MLN. Será realizada análise morfofuncional das proteínas alteradas através do PredictSNP1.0, além de estudo destas proteínas com o auxílio do PROVEAN, MuPRO, I-MUTANT2.0 e ModPre, para analisar a função e estabilidade proteica, assim como alterações pós-translacionais. Baseando-se nestas informações, esperamos identificar os SNPs de impacto nos genes FBXO28, PVRL1, SNN e ITGA3, de forma a discutir se as alterações provocadas pelos SNPs nestes genes têm papel na suscetibilidade e prognóstico do câncer de tireoide. Um estudo posterior deverá validar estes SNPs no Biorepositório do GEMOCA e comparar os resultados obtidos à evolução clínica dos casos, para confirmar potencial valor de biomarcadores de diagnóstico e prognóstico nos nódulos da tireoide.(AU)

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