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Abstracto

El potencial de la rapamicina como fármaco seleccionado para la inducción de la apoptosis en el subtipo de cáncer de mama triple negativo mediante análisis del transcriptoma de alto rendimiento

Maryam Peymani, Mehdi Roshanian Bakhsh

Los cánceres de mama triple negativos (TNBC), que carecen de receptores de estrógeno y progesterona, demuestran una sobreexpresión de HER2/neu. Los malos resultados de supervivencia asociados a los pacientes con TNBC se deben en parte a la falta de objetivos terapéuticos. El objetivo de este estudio fue introducir un nuevo fármaco entre los fármacos de quimioterapia convencionales basándose en las transcripciones de los pacientes. Para este propósito, se analizó la transcripción de la línea celular MDA-MB-468 como modelo de TNBC en presencia de 15 fármacos comunes en quince conjuntos de datos GEO. Luego, se compararon las listas de genes reducidas en presencia de cada fármaco en tres subtipos de cáncer de mama según los datos de TCGA. Se comparó el efecto del fármaco seleccionado sobre las tasas de supervivencia y apoptosis de las células MDA-MB-468 y MCF-7 (como modelo triple positivo). Los datos mostraron que la expresión de la lista de genes reducida en presencia de rapamicina aumentó significativamente según los datos de RNASeq en el subtipo TNBC en comparación con los otros dos subtipos. En presencia de 3000 μg/mL de rapamicina se observó una marcada disminución de la viabilidad de las células MDA-MB-468 y un aumento significativo de la apoptosis en comparación con las células MCF-7 tratadas con la misma concentración del fármaco. La expresión de PSAT1, como gen con la puntuación más alta entre los 44 genes comunes aumentados entre los tres subtipos, mostró una reducción en la presencia de rapamicina en base a datos de microarrays y se verificó in vitro mediante RT-qPCR. En resumen, aquí hemos desarrollado un nuevo método computacional que permite la imputación de la respuesta al fármaco en conjuntos de datos de genómica del cáncer clínico muy grandes, como TCGA.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.