Bioinformática aplicada para identificação de genes de câncer/testículo e sua associação com prognóstico em uma análise pan-câncer.
Bioinformática, Câncer/Testículo, antígenos, biomarcadores, prognóstico.
Os genes de câncer / testículo (CT) são excelentes candidatos para imunoterapias do câncer devido à sua expressão restrita em tecidos normais e à capacidade de provocar uma resposta imune quando expressa em células tumorais. Neste estudo, realizamos uma análise genome-wide para os CT genes com a identificação de 745 putativos genes de CT. Comparando com um outro conjunto de genes de CT conhecidos, mostramos que novos CT genes foram identificados. Realizamos a integração várias bases de dados de expressão gênica de tecidos normais e de tumor, para identificação dos genes de CT. A integração de dados clínicos e de infiltração de células CD8+ no tumor, nos levou a identificar dezenas de CT genes associados com bom ou mau prognóstico. Para os CT genes relacionados ao bom prognóstico, mostramos que existe uma relação direta entre a expressão gênica do CT e um sinal de infiltração de células CD8+ para alguns tipos de tumores, especialmente melanoma. Além do mais, nesta tese contextualizamos a bioinformática em um cenário de big data.