Characterization of the metabolic profile and identification of potential therapeutic targets in advanced prostate cancer patients

INTRODUCCIÓN El cáncer de próstata (CaP) representa el segundo tumor en incidencia en hombres y es la quinta causa de muerte por cáncer a nivel global. El CaP es un tumor hormono-dependiente, que requiere de la activación del receptor de andrógenos (AR) para su proliferación. Clínicamente, se caracteriza por una gran variabilidad en su evolución, progresando desde una condición indolente hasta un fenotipo agresivo que puede diseminarse y metastatizar a los nodos linfáticos y huesos. Actualmente, el diagnóstico temprano del CaP se realiza mediante la determinación sérica del antígeno prostático específico (PSA) y el examen rectal digital (DRE). Si estas pruebas dan resultados anómalos y hay sospecha de CaP, se realiza una biopsia guida por ultrasonido transrectal (TRUS) para la confirmación histológica. Sin embargo, estas pruebas presentan una baja sensibilidad y especificidad, y conllevan un alto riesgo de sobre-diagnóstico y sobre-tratamiento de los pacientes, especialmente en los casos de CaP indolente. Una vez se ha confirmado el diagnóstico, se utiliza el sistema de gradación de la escala de Gleason (GS) para evaluar la agresividad del tumor, en base a sus características histológicas, y estratificar a los pacientes según su pronóstico. Aunque el sistema de Gleason ha sido modificado varias veces, todavía presenta ciertas limitaciones que dificultan distinguir con precisión entre tumores indolentes y agresivos de CaP. El tratamiento del CaP depende del estadio tumoral y del pronóstico de cada paciente. Así, los tumores en etapas tempranas se tratan, inicialmente, mediante radioterapia o prostatectomía radical. Debido a la dependencia del CaP a los andrógenos para proliferar, estos tratamientos suelen combinarse con la terapia de deprivación androgénica (TDA) con el objetivo de reducir los niveles de testosterona circulante. Sin embargo, la respuesta a este tratamiento es transitoria debido a que, tras 18-36 meses, la mayoría de los pacientes desarrollarán resistencia a la TDA y progresarán a un CaP resistente a la castración (CPRC). Para estos pacientes, los tratamientos disponibles se basan en quimioterapia, hormonoterapia, inmunoterapia o inhibidores de PARP. A pesar de los avances realizados para comprender mejor los procesos moleculares y biológicos involucrados en la progresión del CaP, actualmente no existen biomarcadores específicos ni estrategias terapéuticas eficientes para la detección y tratamiento de este tumor en estadios avanzados. La metabolómica representa una herramienta muy prometedora y particularmente apropiada para la identificación de biomarcadores no invasivos con utilidad clínica en el diagnóstico y el seguimiento de pacientes. Esto se debe a que el metaboloma está muy ligado al fenotipo de la enfermedad, proporcionando información sobre alteraciones debidas a cambios en la expresión génica, estilo de vida, patologías y/o respuesta a tratamientos. Esta aproximación se puede integrar con otros datos, obtenidos mediante técnicas ómicas complementarias y otros estudios clínicos, consiguiendo así obtener un visión global y más precisa de la enfermedad, así como una descripción más detallada del estado del paciente y de la evolución de la enfermedad. Por otro lado, la medicina de precisión constituye una de las vías con mayor potencial en la mejora de la atención médica y el tratamiento de los pacientes con cáncer. Mediante la regulación específica de la actividad de algunas dianas terapéuticas claves, se podría llegar a controlar el crecimiento tumoral y la formación de metástasis. Aunque el concepto de medicina de precisión no es nuevo, la aparición de las ciencias ómicas junto con los notables avances tecnológicos en las plataformas de análisis, han sentado las bases de esta aproximación. Las terapias dirigidas se basan en el estudio del estatus genético específico de las células tumorales. Una aplicación muy útil de este tipo de estudios es la identificación de vulnerabilidades genéticas específicas que puedan ayudar a descubrir nuevas dianas terapéuticas. En este contexto, mediante cribados de silenciamiento de genes, se pueden analizar los efectos inducidos a partir del bloqueo parcial de la actividad de un gen por ARN de interferencia (knock-down), o del bloqueo total del gen (knock-out) utilizando técnicas de edición génica (CRISPR). Estos cribados pueden ayudar a identificar perfiles moleculares específicos, requeridos por las células tumorales para su proliferación. Además, la comparación en estos cribados entre tejidos sanos y tumorales puede contribuir a identificar genes esenciales únicamente en el tumor, siendo éstos considerados potenciales dianas terapéuticas para el desarrollo de terapias anticancerosas específicas. OBJETIVOS Como se ha descrito en la introducción, el CaP se define como un cáncer biológicamente heterogéneo y con un curso clínico muy variable. El manejo óptimo del CaP presenta muchos retos debido a la dificultad en predecir qué pacientes con tumores en estadios tempranos desarrollarán una progresión metastática del tumor. Además, no existe un sistema de clasificación que permita discriminar con precisión entre tumores de CaP indolentes y agresivos. Por tanto, la identificación de nuevos biomarcadores asociados a la progresión de la enfermedad podría contribuir a mejorar el panorama actual de estos pacientes. Por otro lado, el CaP continúa siendo incurable cuando progresa a etapas más avanzadas, por lo que nuevas opciones terapéuticas, basadas en la medicina personalizada, podrían contribuir a aumentar la supervivencia y mejorar la calidad de vida de los pacientes con CaP. En este contexto, la aplicación de distintas tecnologías ómicas representa una estrategia prometedora para el desarrollo de nuevos biomarcadores no invasivos, y para la identificación de vulnerabilidades genéticas, esenciales para la proliferación tumoral, que podrían ser evaluadas en profundidad como posibles dianas terapéuticas para el desarrollo de nuevos fármacos. Por tanto, teniendo en cuenta estos antecedentes, el presente trabajo de investigación tiene como finalidad abordar los siguientes objetivos y sub-objetivos: 1. Caracterizar cambios metabólicos asociados a la progresión del CaP. i. Caracterizar el perfil metabólico de orina y suero de pacientes con CaP avanzado. ii. Identificar alteraciones metabólicas específicas en los pacientes con CaP avanzado. 2. Caracterizar vulnerabilidades genéticas específicas del CaP avanzado. i. Identificar nuevas y potenciales dianas terapéuticas para el tratamiento del CaP avanzado. ii. Validar funcionalmente las potenciales dianas terapéuticas. METODOLOGÍA Y RESULTADOS 1. Caracterización de cambios metabólicos asociados a la progresión del CaP Para el estudio de la caracterización del perfil metabólico del CaP agresivo se analizaron 78 muestras de suero y 84 muestras de orina de pacientes con CaP, recogidas por el departamento de urología y el biobanco del Instituto Valenciano de Oncología y congeladas a -80ºC. Se utilizó el valor del GS para clasificar a los pacientes en dos grupos (GS bajo y GS alto), definiendo un valor de GS de 7 como punto de corte. Las muestras se procesaron siguiendo protocolos descritos para estudios de metabolómica por resonancia magnética nuclear (RMN) y se analizaron en un espectrómetro de 500 MHz. La adquisición de los espectros de las muestras de suero se realizó a 310 K, utilizando la secuencia de pulso 1D-CPMG, mientras que para la adquisición de los espectros de las muestras de orina se utilizó una temperatura de 300 K y la secuencia de pulso 1D-NOESY. Los espectros obtenidos fueron transformados, faseados y se corrigió la línea base de manera automática. Tras la adquisición, y teniendo en cuenta las características de cada biofluido, los espectros fueron procesados siguiendo distintos protocolos. Primero, se definió la región del espectro a integrar, y se excluyeron las señales del agua y la urea en ambos biofluidos. A continuación, los espectros de suero se referenciaron con la señal del TSP (0.00 ppm), se dividieron en regiones de tamaño constante (0.01 ppm), y se normalizaron respecto al área total de cada espectro. Por otro lado, los espectros de orina se dividieron en regiones constantes de 0.001 ppm, se alinearon utilizando el paquete de R ‘speaq’, y se normalizaron respecto al área total de cada espectro y mediante la normalización con cociente probabilístico. Una vez procesados, se utilizaron diferentes bases de datos para asignar los metabolitos presentes en los espectros de cada biofluido. Finalmente, para cada metabolito identificado, las regiones de integración para las señales correspondientes fueron definidas. Se utilizó el programa Mnova para integrar y cuantificar las regiones seleccionadas. Con el objetivo de evaluar la homogeneidad de las muestras incluidas en cada grupo de estudio e identificar muestras presentando un comportamiento anómalo (potenciales outliers), se realizó un análisis exploratorio mediante la combinación de métodos no supervisados de reconocimiento por patrones (análisis de componentes principales - PCA), utilizando el programa SIMCA-P, y la inspección visual de los espectros. En los espectros de suero, este análisis reveló un conjunto de muestras que presentaban señales intensas correspondientes a etanol, una muestra con picos correspondientes a una contaminación por EDTA y un subgrupo de pacientes que presentaban niveles inusualmente elevados de glucosa. Los picos correspondientes a EDTA pueden deberse al tipo de tubos que se utilizó para recoger la muestra. Para evitar que estas señales pudieran interferir con otras señales del espectro y debido a que este compuesto se utiliza para la recogida de muestras de plasma, esta muestra fue eliminada del análisis. En cuanto a los pacientes que presentaban señales de etanol y niveles anormalmente altos de glucosa, se examinaron los espectros de estos mismos pacientes en las muestras de orina y se observó que se reproducía el mismo perfil metabólico que en las muestras de suero. La presencia de las señales de etanol no se pudo asociar con ninguna de las variables recogidas en la historia clínica, por lo que podría deberse a la ingesta. Debido a que uno de los criterios de recogida de las muestras era que debía hacerse en ayunas, estos pacientes fueron excluidos del análisis en ambos biofluidos. En cuanto a los pacientes que presentaban niveles anormalmente altos de glucosa, se examinó su historia clínica y se observó que todos ellos eran diabéticos. Para evitar que estas señales tan intensas pudieran interferir con otras señales del espectro, y debido a que uno de los criterios de inclusión era que los pacientes de CaP no debían presentar ninguna otra enfermedad, todos los pacientes diabéticos fueron excluidos del análisis tanto de suero como de orina. Tras la exclusión justificada de los outliers, los análisis estadísticos multivariantes finalmente incluyeron 66 muestras de suero y 73 muestras de orina. En primer lugar, se utilizó el PCA, un método no supervisado, para evaluar el potencial impacto de las diferentes variables clínicas (edad, PSA, IMC, enfermedad metastática y GS) sobre la distribución de las muestras de suero y orina. En ninguno de los modelos construidos, se observó un impacto significativo de las variables clínicas estudiadas sobre la distribución de las muestras en el espacio. A continuación, se definió la clase (GS bajo vs GS alto) a la que pertenecía cada individuo, y se empleó el método supervisado de análisis discriminante de mínimos cuadrados con corrección ortogonal (OPLS-DA) como método de discriminación. El modelo construido para cada biofluido reveló una capacidad reducida para la discriminación entre los grupos de estudio. A continuación, se evaluó la validez de ambos modelos mediante el test de permutación (n = 100). Para las muestras de suero, se observó que no había diferencias al comparar los valores estadísticos permutados con respecto a los valores obtenidos en el modelo real. Por otro lado, en la validación interna del modelo de orina, el valor estadístico R2Y superaba los valores aconsejables, indicando que el modelo obtenido estaba sobreajustado, además de presentar una capacidad de predicción baja. Con el fin de poder identificar diferencias metabólicas específicas entre los pacientes con GS bajo y alto, se realizó un análisis dirigido de los datos de RMN utilizando la información transcriptómica disponible en muestras de tejidos tumorales de CaP. Para ello, se llevó a cabo una búsqueda en el repositorio de GEO y se seleccionaron los estudios transcriptómicos que cumplían con los siguientes criterios de selección: analizar muestras de CaP en tejido humano, analizar el perfil de expresión génica utilizando microarrays, incluir información disponible de la variable clínica de GS, y tamaño muestral mayor de 30 muestras. En los tres estudios en esta revisión (gse16560, gse46602 y gse70768) se normalizaron los datos a escala logarítmica en base 2 (log2) cuando fue necesario y, en el caso de existir varias sondas para el mismo gen, se calculó la media de todas las sondas para obtener el valor más representativo. Adicionalmente, se evaluó la homogeneidad de las muestras mediante análisis no supervisado. A continuación, para cada gene, se calculó el fold-change (FC) entre los grupos de GS bajo y alto, y se utilizando el test no paramétrico de Mann-Whitney U para realizar un análisis de expresión diferencial entre ambos grupos. El FC y el p-valor obtenido del análisis de expresión diferencial se utilizaron para identificar rutas metabólicas alteradas entre los grupos de estudios mediante un análisis de enriquecimiento de genes centrado en genes relacionados con metabolismo. Para ello, se utilizaron las funciones incluidas en el paquete de R “mdgsa”, y se seleccionaron las rutas metabólicas que presentaban diferencias estadísticamente significativas (p-valor < 0.05). En total, se identificaron 36 rutas significativamente alteradas entre los grupos de GS bajo y alto. A continuación, se identificaron los metabolitos involucrados en cada ruta y se asignaron las señales correspondientes en los espectros de RMN. En total, se identificaron 23 y 22 metabolitos en los espectros de suero y orina, respectivamente. Tras la cuantificación de las señales, se llevó a cabo un análisis univariante utilizando el test de Mann-Whitney U para comparar las intensidades de cada metabolito entre los pacientes con GS bajo y alto. Este análisis reveló que, en comparación con los pacientes con GS bajo, el suero de los pacientes con GS alto presentaba concentraciones significativamente elevadas de glucosa y glicina, mientras que la orina de estos mismos pacientes exhibía niveles significativamente más altos de 1-metilnicotinamida. Además, en ambos biofluidos se observaron niveles más elevados de fenilalanina en los pacientes con GS alto, aunque en ningún caso las diferencias fueron estadísticamente significativas. 2. Caracterización de vulnerabilidades genéticas específicas en CaP avanzado Para la caracterización de vulnerabilidades genéticas en CaP avanzado, se utilizaron los datos de cribados genéticos en 501 líneas celulares disponibles en la base de datos DepMap. En primer lugar, se seleccionaron los datos de las siete líneas celulares de CaP disponibles en la base de datos. A continuación, para cada gen analizado en cada una de las líneas celulares, se calculó el valor de esencialidad siguiendo una aproximación muy similar a la descrita por Hart et al. Brevemente, esta estrategia se basa en la utilización de una lista de referencia de genes clasificados como esenciales y no esenciales para la proliferación celular, a partir de la cuál, para cada gen, se calcula un clasificador bayesiano (factor bayesiano (FB)) que define la probabilidad de que un determinado gen pertenezca a la lista de genes esenciales (FB > 0) o no esenciales (FB 1.96 en alguna de las líneas celulares de CaP, y se seleccionaron aquellos genes clasificados como esenciales en al menos el 50% de las líneas de CaP analizadas. Siguiendo esta estrategia, se detectaron un total de 199 vulnerabilidades genéticas asociadas al CaP. Para evaluar la relevancia terapéutica de estas vulnerabilidades genéticas, se analizó la expresión de los 199 genes en muestras de tejido de individuos sanos y de pacientes diagnosticados con diferentes estadios de CaP. Para ello, se realizó una revisión de los datos disponibles en el repositorio GEO y se seleccionaron los estudios transcriptómicos de CaP que cumplían con los criterios de selección definidos: analizar muestras de tejido humano, analizar el perfil de expresión génica utilizando microarrays, incluir un tamaño muestral mayor de 50 muestras, y analizar muestras de al menos dos de los grupos de estudio (tejido sano, CaP primario, CaP metastático). Otros criterios que también se tuvieron en cuenta para la selección de los estudios fueron la disponibilidad de datos relativos a la recurrencia de la enfermedad y la supervivencia del paciente. En base a estos criterios, se seleccionaron cinco estudios centrados en CaP (gse6919, gse35988, gse21035, gse10645 y gse46602). A continuación, los datos se normalizaron a escala logarítmica en base 2 (log2) cuando fue necesario y se evaluó la homogeneidad de las muestras en los distintos estudios. En el caso de existir varias sondas para el mismo gen, se calculó la media de todas las sondas para obtener el valor más representativo. En base a los datos disponibles en cada estudio, se llevó a cabo el análisis de expresión diferencial para los 199 genes seleccionados entre: i) tejido sano vs CaP, ii) tumores indolentes vs agresivos, o iii) CaP primario vs metastático. En la segunda comparación se utilizó la variable clínica de recurrencia bioquímica (RB) para clasificar a los pacientes en el grupo de tumores indolentes (no RB) o tumores agresivos (RB). Para cada comparación, la significancia estadística de la expresión diferencial de cada gen entre los grupos de estudio se evaluó utilizando el test de Mann-Whitney U. Se utilizó el método de Benjamin-Hochberg para ajustar el p-valor, y se seleccionaron los genes con un p-valor ajustado < 0.05 como estadísticamente significativos. Para la identificación de genes sobre-expresados en CaP con respecto a individuos sanos, se utilizaron dos de los estudios (gse6919 y gse35988). Tras el análisis de expresión diferencial entre los dos grupos, se determinó que 61 de los 199 genes definidos como esenciales en CaP estaban sobre-expresados de manera significativa en CaP en al menos uno de los estudios. La expresión de estos genes se evaluó entre tumores indolentes vs agresivos y entre CaP primario vs metastático. En la primera comparación, se utilizaron dos estudios (gse10645 y gse46602), y se identificaron 29 genes cuyos niveles de expresión eran significativamente más elevados en tumores agresivos en al menos uno de los estudios incluidos. Para la comparación de CaP primario vs metastático, se utilizaron tres estudios (gse6919, gse35988 y gse21035), y 17 genes fueron identificados como significativamente sobre-expresados en dos de los tres estudios analizados. En total, se seleccionaron 27 genes cuyos niveles de expresión eran significativamente más elevados en tumores agresivos o metastáticos en al menos el 50% de los estudios evaluados, 5 de ellos estaban sobre-expresados en ambas condiciones. A continuación, se evaluó la potencial correlación entre los niveles de expresión de cada uno de estos genes y la progresión del CaP en los pacientes. Para ello, se llevaron a cabo análisis de supervivencia utilizando el paquete de R “surviminer”, que permite representar la estimación de la función de supervivencia (método de Kaplan-Meier). Se seleccionaron los cuartiles inferior y superior como puntos de corte, y los pacientes se clasificaron, según los niveles de expresión del gen a analizar, en el grupo de baja o alta expresión. La significancia estadística del análisis se determinó mediante la prueba de Matel-Cox (log-rank test). y se seleccionaron los genes con un p-valor < 0.05 como estadísticamente significativos. Este análisis reveló que, para 16 de los genes evaluados, una mayor expresión estaba significativamente asociada a un peor pronóstico en los pacientes de CaP. Con el objetivo de evaluar potenciales interacciones entre los 16 genes seleccionados, así como su posible implicación funcional en el CaP, se utilizó la base de datos Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes (STRING) para construir una red de interacción proteína-proteína. En este análisis se observó que existían interacciones entre 11 de las proteínas seleccionadas, y que algunos de los grupos estaban significativamente asociados a funciones biológicas concretas. El análisis funcional de la red reveló que tres procesos biológicos estaban sobre-representados: la formación del complejo de iniciación de la transducción citoplasmática, la iniciación de la traducción citoplasmática, y el ensamblaje de las ribonucleoproteínas nucleares pequeñas (snRNPs) del espliceosoma. De estas 11 proteínas, tres de ellas estaban directamente asociadas con los procesos de traducción (EIF2S3, EIF3B y EIF3H), y otras tres con el ensamblaje del espliceosoma (LSM4, PRPF3 y SNRPE). En base a estos resultados, estas seis proteínas fueron seleccionadas para continuar con su evaluación como posibles dianas terapéuticas para el desarrollo de nuevos fármacos en CaP. En primer lugar, se evaluó la posibilidad de poder modular la act

Medical-Data-Models.org:A collection of freely available forms (September 2016)

MDM-Portal (Medical Data-Models) is a meta-data repository for creating, analysing, sharing and reusing medical forms, developed by the Institute of Medical Informatics, University of Muenster in Germany. Electronic forms for documentation of patient data are an integral part within the workflow of physicians. A huge amount of data is collected either through routine documentation forms (EHRs) for electronic health records or as case report forms (CRFs) for clinical trials. This raises major scientific challenges for health care, since different health information systems are not necessarily compatible with each other and thus information exchange of structured data is hampered. Software vendors provide a variety of individual documentation forms according to their standard contracts, which function as isolated applications. Furthermore, free availability of those forms is rarely the case. Currently less than 5 % of medical forms are freely accessible. Based on this lack of transparency harmonization of data models in health care is extremely cumbersome, thus work and know-how of completed clinical trials and routine documentation in hospitals are hard to be re-used. The MDM-Portal serves as an infrastructure for academic (non-commercial) medical research to contribute a solution to this problem. It already contains more than 4,000 system-independent forms (CDISC ODM Format, www.cdisc.org, Operational Data Model) with more than 380,000 dataelements. This enables researchers to view, discuss, download and export forms in most common technical formats such as PDF, CSV, Excel, SQL, SPSS, R, etc. A growing user community will lead to a growing database of medical forms. In this matter, we would like to encourage all medical researchers to register and add forms and discuss existing forms

University catalog, 2018-19

Welcome to the University of Missouri 2018-2019 catalog! We are pleased to provide an interactive and searchable catalog online. The catalog is a comprehensive reference for your academic studies. It includes a list of all degree programs offered at MU, including bachelors, masters, specialists, doctorates, minors, certificates, and emphasis areas. It details the university wide requirements, the curricular requirements for each program, and in some cases provides a sample plan of study. The catalog includes a complete listing and description of approved courses. It also provides information on academic policies, contact information for supporting offices, and a complete listing of faculty members. Information in the catalog is current as of May 2018.--Page 17