Prospecção de biomarcadores para câncer de mama subtipo luminal A em estágio inicial usando álgebra linear
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Dissertação de mestrado
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Resumo
O câncer de mama não é uma doença única, e sim uma doença heterogênea, com múltiplas formas histopatológicas, diferentes respostas à terapêutica e evoluções variáveis. Com efeito, sob o rótulo de câncer de mama parecem estar agrupados distintos tipos de neoplasia com origem nas células da mama.
Com o advento e o progresso da biotecnologia, desde 2001, uma nova classificação para os carcinomas mamários foi implementada à rotina de oncologistas e pacientes. Hoje é possível classificar molecularmente os diferentes tipos de câncer de mama por perfis de expressão gênica. Em casos em que o paciente tenha recebido um diagnóstico positivo para câncer de mama, há a necessidade de confirmação do resultado por método invasivo (biopsia) do tecido para garantir a confirmação diagnóstica oportuna e com qualidade. No entanto, a biópsia de tecido mamário, que hoje é adotada como padrão clássico de confirmação para câncer mamário, trata-se de um método invasivo e atualmente muitas das pesquisas realizadas sobre o câncer tem sido focado na busca por biomarcadores com o intuito de otimizar uma metodologia diagnostica não invasiva e com elevada acurácia e que possa ser utilizada precocemente. Dentre os marcadores utilizados nessas metodologias modernas, destaca-se os miRNAs.
MicroRNAs (miRNAs) são uma classe de RNAs não-codificantes curtos que abrem um novo caminho para entender as respostas imunes e a progressão do câncer. Apesar das funções biológicas dos miRNAs se tornarem cada vez mais aparentes, a função dos miRNAs na regulação da resistência ao câncer de mama permanece sob investigação.
Essa dissertação tem por finalidade prospectar possíveis biomarcadores para câncer de mama usando novas ferramentas para agregar aos métodos de mineração de dados para detecção precoce do câncer de mama por meio de biópsia líquida usando perfis de conjuntos de dados através de um modelo de regressão. Este trabalho procura identificar possíveis biomarcadores que serão validados em uma estratégia de classificação. A partir de uma triagem obtida pela aplicação de uma metodologia que tem se mostrado efetiva. Portanto, tais marcadores são confrontados com o que existe sobre eles na literatura.
Os achados suportam a hipótese de que os perfis de expressão de miRNA circulante podem atuar como uma janela direta sobre a atividade tumoral e nos leva a questionar o mecanismo pelo qual eles entram na corrente sanguínea, além de seu papel funcional, se algum, na circulação periférica.
Palavras-Chave: Câncer de Mama, Biomarcadores, miRNAs, Mineração de Dados.
Abstract
Breast cancer is not a single disease, but a heterogeneous disease with multiple histopathological forms, different responses to therapy and varying outcomes. In fact, under the label of breast cancer, different types of breast cell neoplasia appear to be grouped.
With the advent and progress of biotechnology since 2001, a new classification for breast carcinomas has been implemented in the routine of oncologists and patients. Today it is possible to molecularly classify the different types of breast cancer by gene expression profiles. In cases where the patient has been positively diagnosed with breast cancer, confirmation of the result by invasive tissue biopsy is necessary to ensure timely and quality diagnostic confirmation. However, breast tissue biopsy, which is now adopted as the classic confirmatory standard for breast cancer, is an invasive method and currently much of the cancer research has been focused on finding biomarkers to optimize a non-invasive diagnostic methodology with high accuracy that can be used early. Among the markers used in these modern methodologies, miRNAs stand out.
MicroRNAs (miRNAs) are a class of short noncoding RNAs that open a new pathway to understanding immune responses and cancer progression. Although the biological functions of miRNAs are becoming increasingly apparent, the role of miRNAs in regulating breast cancer resistance remains under investigation.
This dissertation aims to prospect possible biomarkers for breast cancer using new tools to aggregate data mining methods for early detection of breast cancer by liquid biopsy using data set profiles using a regression model. This paper seeks to identify possible biomarkers that will be validated in a classification strategy. From a screening obtained by applying a methodology that has been shown to be effective. Therefore, such markers are confronted with what exists about them in the literature.
The findings support the hypothesis that circulating miRNA expression profiles may act as a direct window on tumor activity and lead us to question the mechanism by which they enter the bloodstream, and their functional role, if any, in the circulation. peripheral.
Keywords: Breast Cancer, Biomarkers, miRNAs, Data Mining.
Assunto
Bioinformática, Neoplasias da Mama, Biomarcadores, Mineração de Dados, MicroRNAs
Palavras-chave
Câncer de Mama, Biomarcadores, miRNAs, Mineração de Dados