Identificar biomarcadores y diseñar fármacos multiobjetivo efectivos en el cáncer de ovario: modelo de conjuntos de red de objetivos de hit optimizando
Autores: Esmaeilzadeh, Amir Abbas; Kashian, Mahdis; Salman, Hayder Mahmood; Alsaffar, Marwa Fadhil; Jaber, Mustafa Musa; Soltani, Siamak; Amiri Manjili, Danial; Ilhan, Ahmet; Bahrami, Abolfazl; Kastelic, John W.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Identificar biomarcadores y diseñar fármacos multiobjetivo efectivos en el cáncer de ovario: modelo de conjuntos de red de objetivos de hit optimizando
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Biología
Palabras clave
Cáncer epitelial de ovario
Tumorogénesis del cáncer de ovario
Red reguladora
Genes impulsores
Módulos centrales
Genes clave
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 17
Citaciones: Sin citaciones
El cáncer de ovario epitelial (EOC) es altamente agresivo con malos resultados para los pacientes, y una comprensión más profunda de la tumorogénesis del cáncer de ovario podría ayudar a guiar el desarrollo de futuros tratamientos. Proponemos un modelo optimizado de conjuntos de redes de objetivos para caracterizar sistemáticamente los mecanismos patológicos subyacentes y la heterogeneidad intra-tumoral en el cáncer de ovario humano. Utilizando datos de TCGA, construimos una red reguladora del cáncer de ovario epitelial en este estudio. Usamos tres métodos distintos para producir diferentes HNS para la identificación de los genes/nodos impulsores, módulos centrales y genes/nodos centrales. Tras la creación del HNS optimizado (OHNS) mediante la integración de DN (nodos impulsores), CM (módulo central) y CN (nodos centrales), se evaluó la efectividad de varios HNS en función de la significancia de la topología de la red, el potencial de control y el valor clínico. Se adoptaron técnicas de inmunohistoquímica (IHC), qRT-PCR y Western blot para medir la expresión de genes y proteínas clave involucradas en el cáncer de ovario epitelial (EOC). Descubrimos que el OHNS tiene dos ventajas clave: la ubicación central de la red y la controlabilidad. También juega un papel significativo en la red de la enfermedad debido a su amplia gama de capacidades. El OHNS y las muestras clínicas revelaron la señalización del cáncer endometrial, así como las vías de PI3K/AKT, NER y BMP. Se predijeron los genes clave MUC16, FOXA1, FBXL2, ARID1A, COX15, COX17, SCO1, SCO2, NDUFA4L2, NDUFA y PTEN, que pueden servir como candidatos potenciales para nuevos tratamientos y biomarcadores para EOC. Esta investigación puede ayudar a capturar mejor la progresión de la enfermedad, la creación de medicamentos multiobjetivo potentes y la dirección de la comunidad terapéutica en la optimización de regímenes de tratamiento efectivos mediante diversos objetivos de investigación en el tratamiento del cáncer.
Descripción
El cáncer de ovario epitelial (EOC) es altamente agresivo con malos resultados para los pacientes, y una comprensión más profunda de la tumorogénesis del cáncer de ovario podría ayudar a guiar el desarrollo de futuros tratamientos. Proponemos un modelo optimizado de conjuntos de redes de objetivos para caracterizar sistemáticamente los mecanismos patológicos subyacentes y la heterogeneidad intra-tumoral en el cáncer de ovario humano. Utilizando datos de TCGA, construimos una red reguladora del cáncer de ovario epitelial en este estudio. Usamos tres métodos distintos para producir diferentes HNS para la identificación de los genes/nodos impulsores, módulos centrales y genes/nodos centrales. Tras la creación del HNS optimizado (OHNS) mediante la integración de DN (nodos impulsores), CM (módulo central) y CN (nodos centrales), se evaluó la efectividad de varios HNS en función de la significancia de la topología de la red, el potencial de control y el valor clínico. Se adoptaron técnicas de inmunohistoquímica (IHC), qRT-PCR y Western blot para medir la expresión de genes y proteínas clave involucradas en el cáncer de ovario epitelial (EOC). Descubrimos que el OHNS tiene dos ventajas clave: la ubicación central de la red y la controlabilidad. También juega un papel significativo en la red de la enfermedad debido a su amplia gama de capacidades. El OHNS y las muestras clínicas revelaron la señalización del cáncer endometrial, así como las vías de PI3K/AKT, NER y BMP. Se predijeron los genes clave MUC16, FOXA1, FBXL2, ARID1A, COX15, COX17, SCO1, SCO2, NDUFA4L2, NDUFA y PTEN, que pueden servir como candidatos potenciales para nuevos tratamientos y biomarcadores para EOC. Esta investigación puede ayudar a capturar mejor la progresión de la enfermedad, la creación de medicamentos multiobjetivo potentes y la dirección de la comunidad terapéutica en la optimización de regímenes de tratamiento efectivos mediante diversos objetivos de investigación en el tratamiento del cáncer.