Identificação de biomarcadores utilizando expressão de miRNA-seq e RNA-seq de carcinoma pulmonar de células não pequenas em estadiamento inicial - Camargo, Bethina da Rocha [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2024)
O adenocarcinoma pulmonar (LUAD) e o carcinoma de células escamosas pulmonar (LUSC) representam desafios significativos para a saúde pública global, dada a frequência de ocorrências, elevadas taxas de mortalidade e uma incidência em constante aumento. Diante desse cenário, torna-se urgente priorizar estudos que se concentrem na prevenção e detecção precoce dessas malignidades. O emprego de técnicas avançadas, como RNA-seq e miRNA-seq, emerge como uma contribuição substancial na identificação de biomarcadores potenciais associados a essas enfermidades. A integração de métodos de bioinformática, incluindo técnicas estatísticas e ferramentas biológicas, revela-se fundamental para investigações abrangentes em grandes conjuntos de dados transcriptômicos. O objetivo deste estudo foi identificar potenciais biomarcadores relacionados ao LUAD e LUSC em estadiamento inicial, utilizando técnicas de bioinformática para analisar extensos conjuntos de dados de miRNA-Seq e RNA-Seq, para isso foram realizadas três análises. Na primeira fase da análise deste estudo, ao comparar diferentes abordagens para a análise de expressão diferencial, os resultados apontaram que o teste de Wilcoxon-Mann-Whitney, com correção de Bonferroni, superou o EdgeR e o DESeq2 ao expandir as possibilidades de interpretações biológicas e apresentar maior acurácia na árvore de classificação. As análises II e III, integrando abordagens descritivas, biológicas e estatísticas, resultaram na identificação de importantes potenciais a biomarcadores. A análise II foi realizada buscando discriminar o tecido tumoral (T) do tecido normal adjacente ao tumor (N) em LUAD e em LUSC. Para o LUAD o TGFBR2 demonstrou ter grande importância na discriminação dos tecidos e em LUSC o destaque foram para as famílias de miR-29 e miR-30 junto ao miR-205-5p. Analisando o tempo de vida dos pacientes, as árvores de sobrevivência indicaram o miR-184 e o FHL1 como importantes para LUAD e o miR-31-5p e o LYSMD3 para LUSC. Na análise III buscando a discriminação dos subtipos LUSC vs. LUAD, o miR-944 demonstrou as maiores contribuições. Em suma, o presente estudo contribui de maneira significativa para a identificação de potenciais biomarcadores em adenocarcinoma e carcinoma de células escamosas pulmonares em estadiamento iniciais.

Lung adenocarcinoma (LUAD) and lung squamous cell carcinoma (LUSC) represent significant challenges to global public health, given the frequency of occurrences, high mortality rates and a constantly increasing incidence. Given this scenario, it is urgent to prioritize studies that focus on the prevention and early detection of these malignancies. The use of advanced techniques, such as RNA-seq and miRNA-seq, emerges as a substantial contribution to the identification of potential biomarkers associated with these diseases. The integration of bioinformatics methods, including statistical techniques and biological tools, proves to be fundamental for comprehensive investigations into large transcriptomic datasets. The aim of this study was to identify potential biomarkers related to LUAD and LUSC at early stage, using bioinformatics techniques to analyze extensive miRNA-Seq and RNA-Seq, for this three analyzes were carried out. In the first phase of the analysis of this study, when comparing different approaches for differential expression analysis, the results showed that the Wilcoxon-Mann-Whitney test, with Bonferroni correction, outperformed EdgeR and DESeq2 by expanding the possibilities of biological interpretations. and present greater accuracy in the classification tree. Analyzes II and III, integrating descriptive, biological and statistical approaches, resulted in the identification of important potential biomarkers. Analysis II was performed seeking to discriminate tumor tissue (T) from normal tissue adjacent to the tumor (N) in LUAD and LUSC. For LUAD, TGFBR2 demonstrated great importance in tissue discrimination and in LUSC the emphasis was on the miR-29 and miR-30 families together with miR-205-5p. Analyzing the lifespan of patients, survival trees indicated miR-184 and FHL1 as important for LUAD and miR-31-5p and LYSMD3 for LUSC. In analysis III, seeking to discriminate the LUSC vs. LUAD, miR-944 demonstrated the greatest contributions. In summary, the present study contributes significantly to the identification of potential biomarkers in adenocarcinoma and lung squamous cell carcinoma in the early stages of the disease.
Identification of biomarkers using miRNA-seq and RNA-seq expression of early-stage non-small cell lung carcinoma
Keywords: Transcriptoma; Bioinformática; Aprendizado supervisionado; Árvore de decisão; Florestas aleatórias