Descripción del proyecto
LA BIOINFORMATICA ES UNA DISCIPLINA CLAVE PARA COMPRENDER LOS GENOMAS DEL CANCER. LA CARACTERIZACION EXHAUSTIVA DE MILES GENOMAS TUMORALES HA DEMOSTRADO QUE LA DIVERSIDAD Y LA COMPLEJIDAD SON CARACTERISTICAS INTRINSECAS DE LOS GENOMAS DEL CANCER. ADEMAS, EXISTEN EVIDENCIAS QUE SUGIEREN QUE LA HETEROGENEIDAD INTRATUMORAL (ITH), ES DECIR, LA DIVERSIDAD CLONAL PRESENTE EN TUMORES SURGIDA DE LA EVOLUCION TUMORAL, ES UN FACTOR CLAVE IMPLICADO DIRECTAMENTE EN LA SUPERVIVENCIA DE LOS PACIENTES Y SU RESPUESTA A LOS TRATAMIENTOS. ESTO REMARCA LA URGENTE NECESIDAD DE DESARROLLAR METODOLOGIAS PARA INCLUIR LA ITH EN EL DISEÑO DE TRATAMIENTOS CONTRA EL CANCER.EN PARALELO, LOS ESTUDIOS DEL MICROAMBIENTE TUMORAL (MT), ESTO ES, EL ENTORNO BIOLOGICO EN EL QUE SE ENCUENTRA EL TUMOR Y QUE INCLUYE CELULAS INMUNITARIAS, ESTROMALES, MOLECULAS DE LA MATRIZ EXTRACELULAR Y CITOQUINAS, HAN REVELADO LA ALTA HETEROGENEIDAD DEL MT ENTRE PACIENTES Y SU PAPEL MODULADOR (INHIBIDOR/ACTIVADOR) DE LA PROGRESION DEL CANCER Y SU RESPUESTA CLINICA. POR ESTO, EL ESTADO DEL MT SE PRESENTA COMO UNA PROMETEDORA DIANA TERAPEUTICA QUE PUEDE GUIAR LA ESTRATIFICACION DE LOS PACIENTES Y LA ONCOLOGIA DE PRECISION. SIN EMBARGO, LA ITH, LA EVOLUCION CLONAL DEL TUMOR, LA APARICION O EXPANSION DE SUBCLONES RESISTENTES Y EL ESTATUS DEL MT NO SE CONSIDERAN AUN EN EL TRATAMIENTO DEL CANCER. SE HAN PROPUESTO NUEVOS ENFOQUES BIOINFORMATICOS PARA DISECCIONAR LA NATURALEZA HETEROGENEA DE UN TUMOR Y SU IMPACTO EN LA EVOLUCION DEL CANCER PERO, HASTA LA FECHA, NO EXISTEN ANALISIS SISTEMATICOS QUE CONSIDEREN CONJUNTAMENTE LA HETEROGENEIDAD DEL CANCER Y DEL MT Y SU EFECTO EN LA ELECCION DE TERAPIAS.ESTE PROYECTO DE INVESTIGACION PARTE DE LA PREMISA DE QUE LA ITH Y EL MT SON CLAVE EN EL TRATAMIENTO PERSONALIZADO DE PACIENTES CON CANCER. NUESTRA HIPOTESIS DE TRABAJO CONSIDERA QUE LA HETEROGENEIDAD TUMORAL PUEDE ABORDARSE TERAPEUTICAMENTE, Y QUE MEDIANTE EL ANALISIS BIOINFORMATICO DE LA ITH Y EL ESTADO DEL MT SE PODRIAN IDENTIFICAR TERAPIAS O COMBINACIONES CAPACES DE MINIMIZAR LA DIVERSIDAD CLONAL Y FAVORECER ESTADOS ANTITUMORALES EN EL MT.CON ESTE FIN, EN ESTA PROPUESTA NOS CENTRAREMOS EN: (I) ESTABLECER UN PIPELINE COMPUTACIONAL PARA ANALIZAR LA ITH Y EL MT A PARTIR DE DATOS DE SECUENCIACION DE PACIENTES, (II) DESARROLLAR UNA METODOLOGIA COMPUTACIONAL QUE PERMITA PRIORIZAR LAS POBLACIONES CLONALES DEL TUMOR SEGUN SU FRECUENCIA, COMPOSICION, POSIBILIDAD DE SER INHIBIDOS POR FARMACOS, Y RESPUESTA TERAPEUTICA ESTIMADA CONSIDERANDO TAMBIEN EL ESTADO DEL MT, (III) UTILIZAR DATOS DE SECUENCIACION DE CELULAS INDIVIDUALES (SCS) PARA LA DISECCION ESPACIO-TEMPORAL DE LA ITH Y EL MT PERMITIENDO LA INTERPRETACION TERAPEUTICA COMBINADA DE AMBOS Y (IV) DESARROLLAR UN MODELO PREDICTIVO DE RESPUESTA A FARMACOS A PARTIR DE LA TRANSFERENCIA DE INFORMACION DESDE MODELOS EXPERIMENTALES CON SCS A LOS PACIENTES. PARA VALIDAR NUESTRO ENFOQUE, LA METODOLOGIA SE APLICARA A LOS DATOS DISPONIBLES PUBLICAMENTE ASI COMO LOS GENERADOS EN NUESTRA INSTITUCION PARA EL ESTUDIO DE LA HETEROGENEIDAD DEL CANCER Y SUS IMPLICACIONES CLINICAS.EN RESUMEN, ESTE PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO ESTUDIAR LAS RELACIONES ENTRE ITH Y LOS TRATAMIENTOS FARMACOLOGICOS ESPECIFICOS PARA CADA POBLACION CLONAL Y SU IMPACTO Y/O RESULTADO CLINICO (TRATAMIENTO Y SUPERVIVENCIA) USANDO UN NUEVO ENFOQUE COMPUTACIONAL QUE INTEGRE, ADEMAS, INFORMACION DEL MT PARA, FINALMENTE, PROPONER UNA ESTRATEGIA TERAPEUTICA INDIVIDUALIZADA PARA PACIENTES CON CANCER. EDICINA DE PRECISION\MODELOS PREDICTIVOS\TRANSCRIPTOMICS\GENOMICS\SINGLE CELL\HETEROGENEIDAD\BIOINFORMATICA