Métodos estadísticos en el estudio de la variabilidad genómica en cáncer

• Autores: José Carbonell Caballero
• Directores de la Tesis: David Valentín Conesa Guillén (dir. tes.) , Antonio López Quílez (dir. tes.) , Joaquín Dopazo Blázquez (codir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de València ( España ) en 2021
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: M. Luz Calle Rosingana (presid.) , Sonia Tarazona Campos (secret.) , Francisco José Santonja Gómez (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: webges.uv.es (pdf)
• Resumen

  • El estudio del cáncer representa una de las áreas de investigación más importantes en el ámbito de las enfermedades humanas. A pesar de los enormes recursos invertidos en la investigación biomédica en los últimos años, todavía representa una de las patologías con mayor índice de mortalidad. El cáncer describe a un conjunto enfermedades cuyo factor común reside en el crecimiento incontrolado de un grupo de células a las que denominamos tumor. Se trata de patologías con una base genética muy heterogénea, incluso cuando se compara a individuos con el mismo tipo de cáncer. Esta circunstancia convierte en un desafío a la búsqueda de marcadores comunes que puedan ser empleados posteriormente en el diseño de terapias de uso general. En este contexto, la biología computacional (BC) constituye una de las herramientas más valiosas, proporcionando una enorme variedad de métodos estadísticos destinados a la cuantificación y análisis de las rutas moleculares, las cuales describen cómo se producen las interacciones entre proteínas para llevar a cabo las funciones esenciales en la célula. Esta aproximación ha permitido abordar el estudio del cáncer mediante la biología de sistemas, una disciplina que describe a las enfermedades como alteraciones específicas en partes de un sistema, más allá de los cambios producidos en sus elementos individuales.

    El presente trabajo tiene por objetivo el estudio de la heterogeneidad genómica en el cáncer. Para ello, se describe un protocolo general de análisis que comienza con la estimación de mutaciones somáticas, para después evaluar su efecto sobre las distintas rutas de señalización. En este caso, se hará uso de un modelo jerárquico de factorización que permitirá determinar simultáneamente las componentes latentes, tanto a nivel de gen, como a nivel de ruta molecular. Dichas componentes se corresponderán con las diferentes estrategias de supervivencia implementadas en los tumores reales, lo que proporcionará una visión global de la heterogeneidad genómica desde diferentes niveles de abstracción, incluyendo mutaciones, genes, rutas y, finalmente, las características biológicas compartidas por todos los cánceres, conocidas como hallmarks del cáncer.