Mercosur, los efectos de las crisis desde el 2008 hasta la actualidad

Este trabajo pretende informar sobre la evolución del MERCOSUR desde el año 2008 hasta la actualidad. Tiene como punto de partida la crisis económica y financiera internacional, iniciada en el primer año del período bajo análisis en Estados Unidos, la cual afectó negativamente a los países desarrollados como a los que están en desarrollo, entre ellos los estados partes del MERCOSUR (Argentina, Brasil, Paraguay y Uruguay). Ante esta situación, se busca analizar entre otras cosas, cuáles fueron las medidas adoptadas para contrarrestar los efectos negativos. Además de lo expresado anteriormente, el presente trabajo tiene como objetivo analizar la situación comercial, económica e institucional del MERCOSUR como de los estados que lo conforman, permitiendo obtener una conclusión sobre la situación actual del bloque más importante de América Latina y fundamental para el comercio de Argentina. Para lograr este objetivo se recolecta información de organismos como el INDEC, bancos centrales de los estados partes, CEI, BID, entre otros, que le permiten obtener datos precisos sobre importaciones, exportaciones y balanza comercial, fundamentales para explicar la situación comercial en el período bajo análisis. Asimismo, a efectos de conocer la situación económica, recoge datos del Producto Bruto Interno siendo éste uno de los indicadores más relevantes al momento de concluir sobre las economías de los países miembros del bloque. En el aspecto institucional informa sobre los diversos acuerdos firmados por el MERCOSUR con países y bloques ajenos al mismo, como así también los que se encuentran pendientes de concreción.Fil: Camargo, Nadia Jimena. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas.Fil: Girotti, Daniela Paola. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas.Fil: Girotti, Romina Gisel. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas.Fil: Principiano, Florencia Daniela. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas

Sweetening the hallmarks of cancer: Galectins as multifunctional mediators of tumor progression

Hanahan and Weinberg have proposed 10 organizing principles that enable growth and metastatic dissemination of cancer cells. These distinctive and complementary capabilities, defined as the “hallmarks of cancer,” include the ability of tumor cells and their microenvironment to sustain proliferative signaling, evade growth suppressors, resist cell death, promote replicative immortality, induce angiogenesis, support invasion and metastasis, reprogram energy metabolism, induce genomic instability and inflammation, and trigger evasion of immune responses. These common features are hierarchically regulated through different mechanisms, including those involving glycosylation-dependent programs that influence the biological and clinical impact of each hallmark. Galectins, an evolutionarily conserved family of glycan-binding proteins, have broad influence in tumor progression by rewiring intracellular and extracellular circuits either in cancer or stromal cells, including immune cells, endothelial cells, and fibroblasts. In this review, we dissect the role of galectins in shaping cellular circuitries governing each hallmark of tumors, illustrating relevant examples and highlighting novel opportunities for treating human cancer.Fil: Girotti, María Romina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Salatino, Mariana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Dalotto Moreno, Tomás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Rabinovich, Gabriel Adrián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentin

Métodos estadístico-computacionales para la caracterización de patrones de expresión de proteínas en 2D-DIGE

El volumen de datos provenientes de experimentos basados en genómica y poteómica es grande y de estructura compleja. Solo a través de un análisis bioinformático/bioestadístico eficiente es posible identificar y caracterizar perfiles de expresión de genes y proteínas que se expresan en forma diferencial bajo distintas condiciones experimentales (CE). El objetivo principal es extender las capacidades computacionales y analíticos de los softwares disponibles de análisis de este tipo de datos, en especial para aquellos aplicables a datos de electroforésis bidimensional diferencial (2D-DIGE). En DIGE el método estadístico más usado es la prueba t de Student cuya aplicación presupone una única fuente de variación y el cumplimiento de ciertos supuestos distribucionales de los datos (como independencia y homogeneidad de varianzas), los cuales no siempre se cumplen en la práctica, pudiendo conllevar a errores en las estimaciones e inferencias de los efectos de interés. Los modelos Generalizados lineales mixtos (GLMM) permiten no solo incorporar los efectos que, se asume, afectan la variación de la respuesta sino que también modelan estructuras de covarianzas y de correlaciones más afines a las que se presentan en la realidad, liberando del supuesto de independencia y de normalidad. Estos modelos, más complejos en esencia, simplificará el análisis debido a la modelización directa de los datos crudos sin la aplicación de transformaciones para lograr distribuciones más simétricas. Produciendo también a una estimación estadísticamente más eficiente de los efectos presentes y por tanto a una detección más certera de los genes/ proteínas involucrados en procesos biológicos de interés. La característica relevante de esta tecnología es que no se conoce a priori cuáles son las proteínas presentes. Estas son identificadas mediante otras técnicas más costosas una vez que se detectó un conjunto de manchas diferenciales sobre los geles 2DE. Por ende disminuir los falsos positivos es fundamental en la identificación de tales manchas ya que inducen a resultados erróneas y asociaciones biológica ficticias. Esto no solo se logrará mediante el desarrollo de técnicas de normalización que incorporen explícitamente las CE, sino también con el desarrollo de métodos que permitan salirse del supuesto de gaussianidad y evaluar otros supuestos distribucionales más adecuados para este tipo de datos. También, se desarrollarán técnicas de aprendizaje automática que mediante optimización de funciones de costo específicas nos permitan identificar el subconjunto de proteínas con mayor potencialidad diagnóstica. Este proyecto tiene una alta componente estadístico/bioinformática, pero creemos que es el campo de aplicación, es decir la genómica y la proteómica, los que mas se beneficiarán con los resultados esperados. Para tal fin se utilizarán diversas bases de datos de distintos experimentos provistos por distintos centros de investigación nacionales e internacionale

Immune checkpoints pathways in head and neck squamous cell carcinoma

Head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) is a heterogeneous group of tumors usually diagnosed at an advanced stage and characterized by a poor prognosis. The main risk factors associated with its development include tobacco and alcohol consumption and Human Papillomavirus (HPV) infections. The immune system has a significant role in the oncogenesis and evolution of this cancer type. Notably, the immunosuppressive tumor microenvironment triggers immune escape through several mechanisms. The improved understanding of the antitumor immune response in solid tumors and the role of the immune checkpoint molecules and other immune regulators have led to the development of novel therapeutic strategies that revolutionized the clinical management of HNSCC. However, the limited overall response rate to immunotherapy urges identifying predictive biomarkers of response and resistance to treatment. Here, we review the role of the immune system and immune checkpoint pathways in HNSCC, the most relevant clinical findings linked to immunotherapeutic strategies and predictive biomarkers of response and future treatment perspectives.Fil: Veigas, Florencia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Mahmoud, Yamil Damián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Merlo, Joaquín Pedro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Rinflerch, Adriana Raquel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Biología Subtropical. Instituto de Biología Subtropical - Nodo Posadas | Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biología Subtropical. Instituto de Biología Subtropical - Nodo Posadas; ArgentinaFil: Rabinovich, Gabriel Adrián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; ArgentinaFil: Girotti, María Romina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; Argentin

Dige profiling of melanoma secretome identified molecular mediators of sparc activity

Comunicaciones a congreso

Using proteomics to unrvel the molecular pathway of sparc-mediated tumorigenicity

Comunicaciones a congreso

Plasma total cell-free DNA (cfDNA) is a surrogate biomarker for tumour burden and a prognostic biomarker for survival in metastatic melanoma patients

Introduction Tumour burden is a prognostic biomarker in metastatic melanoma. However, tumour burden is difficult to measure and there are currently no reliable surrogate biomarkers to easily and reliably determine it. The aim of this study was to assess the potential of plasma total cell free DNA as biomarker of tumour burden and prognosis in metastatic melanoma patients. Materials and methods A prospective biomarker cohort study for total plasma circulating cell-free DNA (cfDNA) concentration was performed in 43 metastatic melanoma patients. For 38 patients, paired blood collections and scan assessments were available before treatment and at first response evaluation. Tumour burden was calculated as the sum of volumes from three-dimensional radiological measurements of all metastatic lesions in individual patients. Results Baseline cfDNA concentration correlated with pre-treatment tumour burden (ρ = 0.52, P < 0.001). Baseline cfDNA levels correlated significantly with hazard of death and overall survival, and a cut off value of 89 pg/μl identified two distinct prognostic groups (HR = 2.22 for high cfDNA, P = 0.004). Patients with cfDNA ≥89 pg/μl had shorter OS (10.0 versus 22.7 months, P = 0.009; HR = 2.22 for high cfDNA, P = 0.004) and the significance was maintained when compared with lactic dehydrogenase (LDH) in a multivariate analysis. We also found a correlation between the changes of cfDNA and treatment-related changes in tumour burden (ρ = 0.49, P = 0.002). In addition, the ratio between baseline cfDNA and tumour burden was prognostic (HR = 2.7 for cfDNA/tumour volume ≥8 pg/(μl*cm3), P = 0.024). Conclusions We have demonstrated that cfDNA is a surrogate marker of tumour burden in metastatic melanoma patients, and that it is prognostic for overall survival.Fil: Valpione, S.. University of Manchester; Reino Unido. Christie NHS Foundation Trust; Reino UnidoFil: Gremel, G.. University of Manchester; Reino UnidoFil: Mundra, P.. University of Manchester; Reino UnidoFil: Middlehurst, P.. University of Manchester; Reino UnidoFil: Galvani, E.. Christie NHS Foundation Trust; Reino Unido. University of Manchester; Reino UnidoFil: Girotti, Maria Romina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; Argentina. University of Manchester; Reino UnidoFil: Lee, R.J.. University of Manchester; Reino UnidoFil: Garner, G.. University of Manchester; Reino UnidoFil: Dhomen, N.. University of Manchester; Reino UnidoFil: Lorigan, P.C.. Christie NHS Foundation Trust; Reino UnidoFil: Marais, R.. University of Manchester; Reino Unid

Pan-cancer molecular patterns and biological implications associated with a tumor-specific molecular signature

Studying tissue-independent components of cancer and defining pan-cancer subtypes could be addressed using tissue-specific molecular signatures if classification errors are controlled. Since PAM50 is a well-known, United States Food and Drug Administration (FDA)-approved and commercially available breast cancer signature, we applied it with uncertainty assessment to classify tumor samples from over 33 cancer types, discarded unassigned samples, and studied the emerging tumor-agnostic molecular patterns. The percentage of unassigned samples ranged between 55.5% and 86.9% in non-breast tissues, and gene set analysis suggested that the remaining samples could be grouped into two classes (named C1 and C2) regardless of the tissue. The C2 class was more dedifferentiated, more proliferative, with higher centrosome amplification, and potentially more TP53 and RB1 mutations. We identified 28 gene sets and 95 genes mainly associated with cell-cycle progression, cell-cycle checkpoints, and DNA damage that were consistently exacerbated in the C2 class. In some cancer types, the C1/C2 classification was associated with survival and drug sensitivity, and modulated the prognostic meaning of the immune infiltrate. Our results suggest that PAM50 could be repurposed for a pan-cancer context when paired with uncertainty assessment, resulting in two classes with molecular, biological, and clinical implications.Fil: Rocha, Darío Gastón. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; ArgentinaFil: García, Iris Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Inmunología y Enfermedades Infecciosas. Universidad Católica de Córdoba. Centro de Investigación y Desarrollo en Inmunología y Enfermedades Infecciosas; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Bioquímica Clínica; ArgentinaFil: González Montoro, Aldana María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; ArgentinaFil: Llera, Andrea Sabina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Fundación Instituto Leloir; ArgentinaFil: Prato, Laura Beatriz. Universidad Nacional de Villa María. Instituto Académico Pedagógico de Ciencias Básicas y Aplicadas; ArgentinaFil: Girotti, Maria Romina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental. Fundación de Instituto de Biología y Medicina Experimental. Instituto de Biología y Medicina Experimental; ArgentinaFil: Soria, Gastón. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Fernandez, Elmer Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Inmunología y Enfermedades Infecciosas. Universidad Católica de Córdoba. Centro de Investigación y Desarrollo en Inmunología y Enfermedades Infecciosas; Argentin

Immunotherapy in cancer. Current prospects, challenges and new horizons

Recent understanding of the mechanisms that control immune system homeostasis and orchestrate antitumor responses has prompted the development of novel immunotherapeutic modalities. These include antibodies that target immune checkpoints such as PD-1/PD-L1 and CTLA-4, agonistic antibodies of costimulatory molecules such as CD137 and OX-40 and the adoptive transfer of genetically-modified antitumor T cells. However, a large number of patients do not respond to these therapies and develop resistance as a result of activation of compensatory circuits. Rational combination of immunotherapeutic modalities will help overcome resistance and will increase the number of patients who will benefit from these treatments. Moreover, identification of predictive biomarkers will allow selection of patients responding to these treatments. Emerging clinical trials and pre-clinical studies have shown exciting results anticipating new horizons in the design and implementation of cancer immunotherapeutic modalities

Métodos estadístico-computacionales para la caracterización de patrones de expresión de proteínas en 2D-DIGE

El volumen de datos provenientes de experimentos basados en genómica y poteómica es grande y de estructura compleja. Solo a través de un análisis bioinformático/bioestadístico eficiente es posible identificar y caracterizar perfiles de expresión de genes y proteínas que se expresan en forma diferencial bajo distintas condiciones experimentales (CE). El objetivo principal es extender las capacidades computacionales y analíticos de los softwares disponibles de análisis de este tipo de datos, en especial para aquellos aplicables a datos de electroforésis bidimensional diferencial (2D-DIGE). En DIGE el método estadístico más usado es la prueba t de Student cuya aplicación presupone una única fuente de variación y el cumplimiento de ciertos supuestos distribucionales de los datos (como independencia y homogeneidad de varianzas), los cuales no siempre se cumplen en la práctica, pudiendo conllevar a errores en las estimaciones e inferencias de los efectos de interés. Los modelos Generalizados lineales mixtos (GLMM) permiten no solo incorporar los efectos que, se asume, afectan la variación de la respuesta sino que también modelan estructuras de covarianzas y de correlaciones más afines a las que se presentan en la realidad, liberando del supuesto de independencia y de normalidad. Estos modelos, más complejos en esencia, simplificará el análisis debido a la modelización directa de los datos crudos sin la aplicación de transformaciones para lograr distribuciones más simétricas. Produciendo también a una estimación estadísticamente más eficiente de los efectos presentes y por tanto a una detección más certera de los genes/ proteínas involucrados en procesos biológicos de interés. La característica relevante de esta tecnología es que no se conoce a priori cuáles son las proteínas presentes. Estas son identificadas mediante otras técnicas más costosas una vez que se detectó un conjunto de manchas diferenciales sobre los geles 2DE. Por ende disminuir los falsos positivos es fundamental en la identificación de tales manchas ya que inducen a resultados erróneas y asociaciones biológica ficticias. Esto no solo se logrará mediante el desarrollo de técnicas de normalización que incorporen explícitamente las CE, sino también con el desarrollo de métodos que permitan salirse del supuesto de gaussianidad y evaluar otros supuestos distribucionales más adecuados para este tipo de datos. También, se desarrollarán técnicas de aprendizaje automática que mediante optimización de funciones de costo específicas nos permitan identificar el subconjunto de proteínas con mayor potencialidad diagnóstica. Este proyecto tiene una alta componente estadístico/bioinformática, pero creemos que es el campo de aplicación, es decir la genómica y la proteómica, los que mas se beneficiarán con los resultados esperados. Para tal fin se utilizarán diversas bases de datos de distintos experimentos provistos por distintos centros de investigación nacionales e internacionales.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Fresno Rodríguez, Cristóbal. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin