Utilização de Análise Bioinformática e Validação por PCR Quantitativa em Tempo Real na Identificação da Indução Transcricional dos Fatores de Transcrição E2F1 e E2F4 em Linhagens de Glioblastoma.

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Donaires, Flavia Sacilotto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: E2F1; E2F4; Fatores de Transcrição; Glioblastoma; Microarranjos; Microarrays; Transcription Factors
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17135/tde-26092011-111938/

O emprego da metodologia de microarranjos no estudo do câncer tem permitido a identificação de genes com alterações em seus perfis de expressão, os quais estão direta ou indiretamente envolvidos na etiologia dessa doença. O crescente número de publicações de experimentos de expressão gênica em repositórios de dados de microarranjos demonstra que, em geral, a limitação não está na quantidade ou qualidade desses experimentos, mas no processamento desses dados. Dessa forma, há a necessidade de desenvolver metodologias de bioinformática que sejam capazes de analisar tais perfis de forma integrada, incluindo no contexto da análise, dados provenientes de outros experimentos. O desenvolvimento do câncer tem sido associado principalmente a distúrbios nos mecanismos de controle do ciclo celular, cujas vias são dependentes de uma maquinaria transcricional e de seus elementos regulatórios; entre estes últimos, os fatores de transcrição (FTs) têm sido estudados como potenciais alvos para a terapia molecular. No presente trabalho, um conjunto de dados de microarranjos realizados a partir de amostras de glioblastoma foi obtido em repositórios públicos (GEO e ArrayExpress). O teste estatístico SAM foi aplicado aos dados e os genes diferencialmente expressos (FDR 0,05), induzidos em glioblastoma (1.830 genes), foram submetidos a uma análise de associação a FTs (programa FatiGO+), a qual associou os FTs HNF1A, IRF7 e E2F (p 0,05) aos genes induzidos. Adicionalmente, a lista de genes foi submetida a uma análise de associação a um banco de dados de assinaturas transcricionais do software TBrowser, extraídas de diversos experimentos de microarranjos do GEO. Como resultado, 7.910 assinaturas foram associadas (p 0,01), sendo que as cem primeiras também foram relacionadas a FTs por meio de ferramentas disponibilizadas no próprio TBrowser. Os FTs E2F1 e E2F4 foram associados a mais de 80% das assinaturas analisadas. Dessa forma, ambas as análises apontaram o FT E2F, mais especificamente E2F1 e E2F4, como associados à lista inicial de genes fornecida pelo SAM. A expressão de E2F1 e E2F4 foi avaliada por meio da técnica de RT-PCR quantitativa em tempo real em amostras de RNA de sete linhagens de glioblastoma (T98, U251, U138, U87, U343, MO59J e MO59K). Interessantemente, ambos os genes foram apontados como superexpressos em todas as linhagens, a maioria com significância estatística. A família de FTs E2F apresenta papéis importantes no controle da proliferação celular e apoptose. Alguns membros atuam como oncogenes, e outros, como genes supressores de tumor, dependendo do contexto molecular nos quais se encontram. Muitos trabalhos da literatura têm apontado a importância desses FTs, especialmente E2F1, no processo de itumorigênese. Com base nos resultados obtidos no presente trabalho, o status de expressão (indução) de E2F1 e E2F4 é provavelmente associado ao glioblastoma. Esses FTs podem influenciar a expressão de uma série de genes cruciais, frequentemente alterados nessa doença, o que ainda requer um estudo mais detalhado, visando à validação desses FTs como biomarcadores, ou até mesmo como alvos moleculares que possam ser empregados no estabelecimento de novas modalidades de terapias.