Construção e validação de um modelo prognóstico integrando dados de expressão gênica e metilação de DNA em Meduloblastoma

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Michaelsen, Gustavo Lovatto
• Orientador(a): Sinigaglia, Marialva
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM BIOINFORMÁTICA
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Meduloblastoma; Biomarcador prognóstico; Metilação de DNA; Medicina de precisão
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/55709

O meduloblastoma (MB) é um dos tumores cerebrais pediátricos mais frequentes e estima-se que um terço dos pacientes irão a óbito devido à doença. Visto que a falta de biomarcadores prognósticos precisos é um grande desafio para a melhora clínica desses pacientes, uma vez que parâmetros prognósticos convencionais da doença apresentam correlações limitadas e pouco confiáveis com seu desfecho, o nosso objetivo foi construir uma assinatura gênica e avaliar seu potencial como um novo modelo prognóstico para pacientes com MB. A desregulação da metilação como a hipermetilação de genes supressores tumorais e a hipometilação de oncogenes são cruciais para o processo de tumorigênese e para a manutenção tumoral, inclusive em MB. Neste estudo nós utilizamos seis conjuntos de dados totalizando 1679 amostras, incluindo dados de expressão gênica e metilação de DNA de MB primário, bem como amostras controle de cerebelo saudável. Nós identificamos genes regulados via metilação (MDGs) em MB, genes cuja expressão está correlacionada com sua metilação e que também encontram-se diferencialmente metilados em relação ao tecido saudável. Utilizamos a regressão LASSO, um método estatístico de machine learning supervisionado, aos MDGs tendo como resultado final uma assinatura de dois genes (AG-2) candidatos a biomarcadores prognósticos para o MB (CEMIP e NCBP3). Através de um modelo de escore de risco, confirmamos o impacto na sobrevida global (OS) da AG-2 com a análise de Kaplan-Meier (log-rank p < 0,01). Avaliamos sua robustez e acurácia por meio da área sob a curva ROC prevendo a OS em 1, 3 e 5 anos em múltiplos conjuntos de dados (conjunto de treino: 77,2%, 73,2% e 71,2%, média em três conjuntos de validação: 83,6%, 77,6%, 75,4% em 1, 3 e 5 anos respectivamente). Avaliamos a AG-2 como um biomarcador prognóstico independente com a regressão de Cox multivariada a qual apresentou p-valor < 0,01 em todos os quatro conjuntos de dados avaliados. O modelo de escore de risco da AG-2 regulado via metilação pode efetivamente classificar pacientes com MB em alto e baixo risco, reforçando a importância dessa modificação epigenética nessa doença. Tais genes destacam-se como biomarcadores prognósticos promissores com potencial aplicação no tratamentos de MB.