Dianas: revista de dianas terapéuticasDianashttp://hdl.handle.net/10017/151812024-03-29T01:56:38Z2024-03-29T01:56:38ZCélula madre tumoral… ¿No hay más que una?Mora Rodríguez, José MaríaDíaz-Laviada Marturet, Inés CeciliaSanchez Gómez, Belénhttp://hdl.handle.net/10017/583492023-12-14T16:14:22Z2021-09-01T00:00:00ZCélula madre tumoral… ¿No hay más que una?
Mora Rodríguez, José María; Díaz-Laviada Marturet, Inés Cecilia; Sanchez Gómez, Belén
Todos hemos oído hablar de las células madre y sus aplicaciones, pero no de las células madre tumorales. Estas son capaces de generar tumores y mantenerlos. Son “auténticas madres” del cáncer.
2021-09-01T00:00:00Z“High-Throughput phenotypic assay” para el descubrimiento de compuestos que previenen el cáncer gástrico asociado a la infección por Helicobacter pyloriCasablanca Osorio, LauraDíez Silgo, LauraEscobar Pausa, DanielaSantano Guillén, ElenaOrtíz López, Dean Wesleyhttp://hdl.handle.net/10017/581422023-12-14T16:14:24Z2023-03-01T00:00:00Z“High-Throughput phenotypic assay” para el descubrimiento de compuestos que previenen el cáncer gástrico asociado a la infección por Helicobacter pylori
Casablanca Osorio, Laura; Díez Silgo, Laura; Escobar Pausa, Daniela; Santano Guillén, Elena; Ortíz López, Dean Wesley
La infección por Helicobacter pylori ha sido descrita como el principal agente etiológico del cáncer gástrico. Su control es una prioridad para la salud pública debido a que infecta aproximadamente a la mitad de la población mundial y es responsable del 60 al 70% de todos los adenocarcinomas y linfomas gástricos. Con el aumento de la resistencia a antibióticos y la disminución en las tasas de erradicación, aumenta el tiempo de exposición a su principal factor de patogenicidad, la proteína CagA, que altera numerosas vías de señalización celular, aumentando el riesgo de carcinogénesis. Frenar sus efectos es importante en aquellos pacientes con H. pylori de difícil erradicación que pueden exponerse de manera crónica a la patogenicidad de dicha proteína. Por esta razón, nuestro objetivo es diseñar un “High-Throughput Screening” para identificar “hits” que eviten los efectos desencadenados por CagA. Se basaría en detectar la presencia o ausencia de señal lumínica en función de la expresión del gen de la luciferasa. Para ello se emplearía la línea celular GES-1 que expresaría este gen bajo el control del promotor del oncosupresor runx3, el cual está regulado a la baja por CagA. Así, si una molécula inhibiera en algún punto la señalización de CagA, se observaría un aumento de la señal lumínica. Con el fin de cribar y clasificar los compuestos obtenidos realizaríamos un segundo ensayo con una cepa de H. pylori modificada que produjera CagA acoplada a una porción de nanoluciferasa, y la línea celular AGS que expresaría la porción restante. Un aumento en la emisión de luz implicaría que se ha producido la translocación de CagA-nanoluciferasa al interior celular.
Por último, a partir de los “leads” obtenidos se realizaría un estudio pormenorizado por métodos estándar
in vitro e in vivo de los procesos desencadenados por la infección.
2023-03-01T00:00:00ZDiseño de un modelo para generar datos sintéticos en investigación médicaEsteban Lasso, AlfonsoMartínez Toledo, CristinaPerosanz Amarillo, Sergiohttp://hdl.handle.net/10017/581412023-12-14T16:14:24Z2023-03-01T00:00:00ZDiseño de un modelo para generar datos sintéticos en investigación médica
Esteban Lasso, Alfonso; Martínez Toledo, Cristina; Perosanz Amarillo, Sergio
La escasez de datos o una distribución irregular, con espacios poco poblados de datos, son dificultades
frecuentes de la investigación biomédica. Esta escasez de información dificulta el trabajo estadístico,
impidiendo la obtención de conclusiones válidas. Las enfermedades raras, que se definen como aquellas
enfermedades cuya prevalencia es inferior a 5 por cada 10.000 personas, son un ejemplo paradigmático de escasez de datos debido a su baja prevalencia. Actualmente es posible solucionar parcialmente este
problema mediante la utilización de datos sintéticos. Los datos sintéticos son datos fiables generados
mediante inteligencia artificial que complementan a los datos reales cuando los conjuntos de datos reales
carecen de calidad, volumen o variedad. En este estudio se compararon la calidad de los datos sintéticos
de investigación médica obtenidos mediante distintos algoritmos generadores de datos sintéticos. Se
utilizaron datos tabulares de ensayos clínicos oncológicos procedentes del banco de datos de Project Data Sphere (PDS) y del National Cancer Institute. Algunos de los indicadores usados para comparar los datos sintéticos con los reales y evaluar la calidad de los datos sintéticos generados fueron: precisión, recall y F1score. Según nuestro estudio, la puntuación de los algoritmos menos intensivos en computación era relativamente baja; 63% para GaussianCopula, y 68% para Fast-ML. Los algoritmos más sofisticados generaron una mejor puntuación promedio; 74% para CTGAN, 78% para CopulaGAN y 82% para TVAE.
En conclusión, los algoritmos TVAE son los más idóneos para generar datos sintéticos de datos médicos y serian de utilidad, por ejemplo, para generar datos médicos de pacientes con enfermedades raras que
aumenten la base de estudio. Además, se desarrolló un nuevo algoritmo sobre la base de TVAE para su
uso en investigación médica y en ensayos clínicos. El algoritmo se probó para generar datos sintéticos con los datos del ensayo N0147 de PDS. Este trabajo demuestra que se obtienen las mismas conclusiones analizando los datos sintéticos que analizando los datos reales lo cual sugiere que los datos sintéticos podrían ser de utilidad en investigación médica. Inari agradece a la CAM la concesión de ayudas del programa Investigo.
2023-03-01T00:00:00ZIdentificación de biomarcadores en el contexto del tratamiento personalizado para pacientes oncológicosVásquez Bonilla, María MercedesPalacios Zambrano, Sarahttp://hdl.handle.net/10017/569392023-12-14T16:14:23Z2022-09-01T00:00:00ZIdentificación de biomarcadores en el contexto del tratamiento personalizado para pacientes oncológicos
Vásquez Bonilla, María Mercedes; Palacios Zambrano, Sara
El presente trabajo muestra el papel fundamental que desempeña el Laboratorio de Dianas Terapéuticas (LDT) del Hospital Universitario HM Sanchinarro en el diagnóstico molecular de pacientes oncológicos y la detección de biomarcadores genéticos. El objetivo del LDT es individualizar el tratamiento y mejorar el pronóstico de los pacientes mediante la aplicación de herramientas tecnológicas disponibles en sus instalaciones. Al hablar de medicina de precisión en oncología, es necesario disponer de suficientes biomarcadores (EGFR, KRAS, IDH, BRAF, entre otros), por un lado, porque brindan información sobre el tipo de mutación presente en el paciente, y, por otro, porque establecen en qué gen se encuentra y en qué cantidad. Este último, se correlaciona con la frecuencia alélica de la mutación de interés, pudiendo así, monitorizar al paciente. Asimismo, el estudio de biomarcadores permite evaluar la progresión de la enfermedad a través del estudio de la carga tumoral (biopsia liquida), conocer si hay respuesta molecular bajo el tratamiento elegido y, finalmente, evaluar la posible aparición de mutaciones de resistencia como consecuencia de dichas mutaciones. El avance tecnológico de técnicas como la secuenciación masiva (NGS) ha resultado una ventaja importante en cuanto a rapidez y precisión de detección. También, permite ampliar el conocimiento de las alteraciones genéticas de los tumores, de las personas que las portan y las principales vías de señalización celular implicadas. En esta revisión, se resumen los pasos en la detección de biomarcadores clínicamente relevantes en oncología junto con una serie de casos clínicos llevados a cabo dentro del Laboratorio de Dianas Terapéuticas. Entre los más representativos se destacan el cáncer de pulmón, glioma, colon y recto.
2022-09-01T00:00:00Z