Perfil molecular dos macrófagos em subtipos de câncer de mama: uma análise scRNA e transcriptoma espacial

Perfil molecular dos macrófagos em subtipos de câncer de mama: uma análise scRNA e transcriptoma espacial

Autor(a)
D'alva, Natália Cordeiro de Albuquerque.
<natalia.alva@arapiraca.ufal.br>
Ano de publicação
2024
Data da defesa
21/03/2024
Curso/Outros
Medicina
Número de folhas
37
Tipo
TCC - Trabalho de Conclusão de Curso
Local
UFAL, Campus Arapiraca, Unidade Educacional ARAPIRACA
Resumo

Apresentando aproximadamente 2,3 milhões de novos casos anuais, o câncer de mama persiste como o tipo tumoral que mais causa mortes entre as mulheres. Embora a detecção precoce favoreça prognósticos, a patologia continua a liderar as estatísticas de óbitos. Dessa maneira, o objetivo geral do trabalho foi avaliar os dados de single cell RNA do câncer de mama, seu microambiente e os eventos moleculares associados que permitem o sucesso na disseminação metastática. Logo, este estudo utilizou diversos métodos para analisar dados de scRNA-seq, com um foco específico nos subtipos de câncer de mama e transcriptoma espacial. O pacote R CellChat foi empregado para analisar e visualizar redes de comunicação célula-célula nos dados de scRNA-seq. O pacote hdWGCNA, foi utilizado em várias etapas, como pré-processamento de dados, construção de redes gênicas, identificação de módulos, análise de preservação de módulos e análise de enriquecimento funcional. Assim, foram exploradas 40 amostras de câncer de mama, incluindo subtipos ER+, HER2+, e TNBC, bem como tecido mamário normal. Utilizando dados de scRNA-seq e transcriptoma espacial, foram identificados clusters celulares distintos, categorizando células mieloides em quatro subtipos. Análises comparativas revelaram variações na expressão do gene CXCL10, enquanto o hdWGCNA proporcionou insights moleculares. A análise de pseudotime em células mieloides evidenciou mudanças coordenadas na expressão gênica. No câncer de mama TNBC e HER2+, o perfil de transcriptoma espacial destacou clusters celulares únicos e padrões de expressão gênica no microambiente tumoral. A integração de dados espaciais e de células individuais sublinhou a distribuição de tipos celulares e o enriquecimento espacial de assinaturas genéticas, somado a identificar padrões distintos em células imunes, ressaltando a importância dos macrófagos nos diferentes subtipos tumorais, além de expressões diferenciais, como CXCL10, evidenciaram funções específicas dessas células. Dessa forma, conclui-se que esses achados fornecem bases sólidas para futuras pesquisas, visando estratégias terapêuticas mais personalizadas e aprofundando a compreensão das interações moleculares no microambiente tumoral, destacando a necessidade contínua de tecnologias avançadas para insights relevantes na prática clínica do câncer de mama, consolidando a importância da pesquisa alinhada às inovações tecnológicas.

Abstract

Introducing approximately 2.3 million new cases annually, breast cancer persists as the tumor type that causes the most deaths among women. Despite early detection favoring prognoses, the pathology continues to lead mortality statistics. Thus, the overall goal of this work was to evaluate single-cell RNA data of breast cancer, its microenvironment, and associated molecular events that enable success in metastatic dissemination. Therefore, this study employed various methods to analyze scRNA-seq data, with a specific focus on breast cancer subtypes and spatial transcriptome. The R CellChat package was used to analyze and visualize cell-cell communication networks in scRNA-seq data. The hdWGCNA package was utilized in various stages, including data preprocessing, gene network construction, module identification, module preservation analysis, and functional enrichment analysis. Thus, 40 breast cancer samples, including ER+, HER2+, and TNBC subtypes, as well as normal breast tissue, were explored. Using scRNA-seq and spatial transcriptome data, distinct cellular clusters were identified, categorizing myeloid cells into four subtypes. Comparative analyses revealed variations in CXCL10 gene expression, while hdWGCNA provided molecular insights. Pseudotime analysis in myeloid cells demonstrated coordinated changes in gene expression. In TNBC and HER2+ breast cancer, spatial transcriptome profiling highlighted unique cellular clusters and gene expression patterns in the tumor microenvironment. The integration of spatial and single-cell data underscored the distribution of cell types and spatial enrichment of genetic signatures, in addition to identifying distinct patterns in immune cells, emphasizing the importance of macrophages in different tumor subtypes. Furthermore, differential expressions, such as CXCL10, highlighted specific functions of these cells. Thus, it is concluded that these findings provide a solid foundation for future research, aiming at more personalized therapeutic strategies and deepening the understanding of molecular interactions in the tumor microenvironment. This underscores the ongoing need for advanced technologies to gain relevant insights in the clinical practice of breast cancer, emphasizing the importance of research aligned with technological innovations. 

Orientador(a)
Dr. Fraga, Carlos Alberto de Carvalho.
Coorientador(a)
Ma. Duarte, Ana Kelly da Silva Fernandes.
Banca Examinadora
Ma. Freitas, Heloisa de Almeida.
Me. Rocha, Rodger Marcel Lima.
Palavras-chave
Metástase.
Neoplasia mamária.
Microambiente tumoral.
Tumor.
Áreas do Conhecimento/Localização
Coleção Propriedade Intelectual (CPI) - BSCA.
Categorias CNPQ
4.00.00.00-1 Ciências da saúde.
Visualizações
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Observações


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