Predição de novos alvos quimioterápicos para o tratamento de câncer de mama baseado em centralidades de redes
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Data
2014-12-17
Autores
Biagi Júnior, Carlos Alberto Oliveira de [UNESP]
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Um dos tratamentos mais utilizados no câncer de mama é a quimioterapia, que reduz a massa tumoral em aproximadamente em 80%. Ela também é recomendada para pacientes pós operados para a prevencão de metánases. Entretanto, as populacões celulares podem desenvolver mutacões quimioresistentes. Atualmente a combinacão de drogas é muito eficiente no tratamento, mas a descoberta de novas drogas fará com que novas combinacões sejam mais eficazes qpara casos específicos e possibilitar à esultados mais rápidos no tratamento de câncer de mama. O presente trabalho tem como objetivo encontrar novos alvos protéicos que possam ser utilizados para o desenvolvimento de novos quimioterápicos para o tratamento de câncer de mama. Então, utilizou-se da biologia de sistemas para encontrar novos alvos protéicos. Foi construída uma rede baseada nos alvos protéicos já conhecidos, foram utilizadas análises de centralidades para evidenciar as proteínas mais importantes na rede. Correlacionamos os valores de centralidade com informacão de expressão gênica para verificar se as proteínas mais importantes do ponto de vista topológico estão diferencialmente sub ou super expressas. A análise a convergiu para um bom resultado, foi possível evidenciar algumas proteínas que podem ser utilizadas como novos alvos quimioterápicos, pois alguns estudos atuais estão focados nestas proteínas
Descrição
Palavras-chave
Mamas - Cancer, Análise de microarranjo, Câncer - Quimioterapia, Expressão gênica, Breast - Cancer, Microarray Analysis
Como citar
BIAGI JÚNIOR, Carlos Alberto Oliveira de. Predição de novos alvos quimioterápicos para o tratamento de câncer de mama baseado em centralidades de redes. 2014. 1 CD-ROM. Trabalho de conclusão de curso (bacharelado - Física Médica) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Instituto de Biociências de Botucatu, 2014.