Identificação e anotação funcional de RNAs longos não codificadores associados à subtipos moleculares em tumores pancreáticos / Identification of long non coding RNAs associated to molecular subtypes in pancreatic tumors

O Adenocarcinoma Pancreático Ductal (Pancreatic Ductal Adenocarcinoma - PDAC) é a sé- tima causa de mortes por câncer no mundo, com uma taxa de sobrevida de apenas 6%. Embora alguns genes estejam recorrentemente mutados em grande parte dos tumores e sejam críticos para a oncogênese, a heterogeneidade das alterações moleculares tanto no tumor quanto em componentes do microambiente tumoral se reflete em diferentes características fenotípicas com comportamentos clínicos distintos e que têm sido associados a diferentes subtipos moleculares através da análise computacional de dados de alterações somáticas e transcricionais no PDAC. RNAs não codificadores longos (lncRNAs) têm sido reconhecidos como importantes reguladores da expressão gênica em doenças proliferativas mas sua associação com subtipos em PDAC e sua contribuição para o estabelecimento de diferentes fenótipos moleculares e clínicos da doença não foi explorada até o momento. Neste trabalho, foi implementada uma abordagem computacional com o objetivo de identificar e anotar funcionalmente lncRNAs associados a subtipos moleculares de PDAC. Inicialmente, a classificação não supervisionada por Fatoração Matricial Não Negativa (Non-Negative Matrix Factorization - NMF) de dados de expressão gê- nica global de amostras clínicas disponíveis publicamente (The Cancer Genome Atlas - TCGA) resultou na identificação de quatro subgrupos distintos de PDAC, que recapitulam os fenótipos Exócrino/Endócrino, Imunogênico, Escamoso e Progenitor descritos na literatura. Uma análise de expressão diferencial permitiu a identificação de assinaturas de expressão gênica características que incluem lncRNAs associados a cada subgrupo. Através da construção de redes de coexpressão de mRNAs e lncRNAs e a identificação de módulos da rede significativamente enriquecidos em genes que participam em vias moleculares conhecidas foi possível inferir possíveis funções biológicas à lncRNAs associados aos diferentes subtipos moleculares, tais como funções exócrinas/neuroendócrinas, imunogênicas, reparo de DNA/progressão do ciclo celular e progenitoras/morfogênicas. Entre ele, o subgrupo 3, enriquecido para fenótipo Escamoso e associado a hiper-expressão do supressor tumoral TP63, possui dois lncRNAS hiper-expressos neste subgrupo em relação aos outros subgrupos, sendo que o lncRNA antissenso FAM83A-AS1 tem a predição de interagir com as proteínas FGFR2, AXIN1, PTEN, BRAF, SMAD4, TGFBR2, TP53 e CDKN2A, que exercem funções importantes na transdução de sinal e supressão tumoral no câncer incluindo o de pâncreas. Entre os lncRNAs hipo-regulados no subgrupo 3 em relação ao outros subgrupos, alguns, como FLJ42875, LOC338651, C20orf56 e LOC38838 tem predição de interação com alta afinidade à proteína BRCA2, que está envolvida no reparo de DNA e participa de processos de resistência à quimioterápicos. As informações trazidas por este estudo permitem gerar hipóteses sobre a contribuição de lncRNAs para a definição de subtipos moleculares de PDAC e priorizar candidatos e experimentos para estudos funcionais de modo a contribuir para um melhor entendimento sobre os mecanismos de ação de lncRNAs na tumorigênese e agressividade do câncer de pâncreas

Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC) is the seventh cause of worldwide cancer related deaths, with an overall survival rate of only 6%. Some genes might be recurrently mutated in a large number of tumors, and be critical for oncogenesis, molecular alteration heterogeneity both in the tumor as all as in the tumor microenvironment is reflected in diverse phenotypic features with distinct clinical outcomes, and this distinction in multiple molecular subtypes has been drawn through transcriptional and somatic alteration computational analysis within PDAC. Long Non Coding RNAs (lncRNAs) have been recognized as important gene expression regulators in proliferative diseases, but its association to molecular subtypes in PDAC and its contribution in the establishment of diverse molecular and clinical phenotypes hasnt been explored at length until the present. This work focused on the implementation of a computational approach with the objective of lncRNA identification and functional annotation associated to distinct molecular subtypes in PDAC. Initially, Non-negative Matrix Factorization (NMF), an unsupervised classification method, applied to global gene expression data from publicly available clinical samples (The Cancer Genome Atlas - TCGA) resulted in the identification of four distinct PDAC molecular subgroups reminiscent of Exocrine/Endocrine, Immunogenic, Squamous and Progenitor phenotypes. Differential expression analysis allowed a characteristic gene expression signature identification, including distinct molecular subtype associated lncRNAs. mRNA and lncRNA containing gene co-expression modules significantly enriched annotated pathways containing the molecular subtype associated lncRNAs allowed to designate possible molecular functions of the distinct molecular subtype associated lncRNAs, such as exocrine/neuroendocrine, immunogenic, DNA repair/cell cycle progression and progenitor/morphogenic functions. Subgroup 3, enriched with a Squamous phenotype and associated to TP63 over-expression contains two lncRNAs over-expressed compared to other subgroups; furthermore, the antisense lncRNA FAM83A-AS1 yielded a predicted lncRNA-protein interaction to FGFR2, AXIN1, PTEN, BRAF, SMAD4, TGFBR2, TP53 and CDKN2A, proteins that play important signal transduction and tumor suppressor roles in several cancer types, including pancreas. Among under-expressed lncRNAs in subgroup 3 compared to the other subgroups, some, such as FLJ42875, LOC338651, C20orf56 and LOC38838 yilded a high protein interaction prediction score with BRCA2, a protein involved in DNA repair and processes resuling in chemotherapy resistance. The information brought by this study allowed to generate hypothesis on lncRNA contribution to define PDAC molecular subtypes, helping prioritize candidates and experiments for functional studies, thus contributing to a better understanding on lncRNA mechanisms related to tumor progression and aggressiveness in pancreatic cancer

Mecanismos de regulação epigenética e heterogeneidade tumoral clonal em melanoma metastático humano envolvendo gene RECK / Mechanisms of epigenetic regulation and tumor clonal heterogeneity in human metastatic melanoma involving RECK gene

Os pacientes com melanomas, em geral, apresentam extrema quimiorresistência e prognóstico ruim, com taxa de sobrevida de aproximadamente seis meses; portanto, novas estratégias terapêuticas são necessárias. As células deste tipo de tumor acumulam alterações na expressão gênica que contribuem para a proliferação descontrolada, evasão de senescência e inibição de morte celular em múltiplas rotas intracelulares. No Capítulo 1, foi explorado o controle epigenético do supressor tumoral RECK. Esse gene é largamente expresso em tecidos normais, com correlação de sua expressão com melhor prognóstico. Em tumores, RECK é inibido, incluindo em melanoma. Neste estudo, sua inibição por hipermetilação do promotor e remodelamento da cromatina por HDACs não foi o único fator inibitório nas linhagens de melanoma analisadas. Mesmo após a utilização a remoção de marcas epigenéticas associadas ao silenciamento gênico, a expressão proteica não pôde ser recuperada nas linhagens utilizadas neste trabalho. No Capítulo 2, isolou-se subpopulações clonais ao acaso a fim de modelar a heterogeneidade tumoral intrínseca. Neste modelo experimental, caracterizamos a presença de dois perfis tumorais subclonais: uma mais proliferativa, invasiva e sensível a vemurafenibe; e outra menos proliferativa, mais resistente e com maior expressão de RECK e fatores ligados a EMT. Nossos resultados, em conjunto, mostraram que as linhagens celulares parentais utilizadas apresentam diferenças entre si quanto à viabilidade celular, indução de apoptose e fosforilação de ERK após o tratamento com vemurafenibe. Segundo o nosso modelo, a resistência intrínseca ao vemurafenibe está presente e reflete a heterogeneidade do tumor inicial. Com estes resultados, pretendemos contribuir para o conhecimento sobre a composição clonal presente na heterogeneidade tumoral, além de contribuir para a função de RECK na biologia do melanoma

Patients with melanoma often present extreme chemoresistance and poor prognosis, with survival rates of approximately six months; therefore, new therapeutic strategies are necessary. Melanoma cells accumulate genotypic changes that contribute to uncontrolled proliferation, evasion of senescence and cell death inhibition in multiple cellular pathways. In Chapter 1, we have explored the epigenetic control of the tumor suppressor RECK. This gene is widely expressed in normal tissues, with correlation of its expression with better prognosis. In tumors, RECK is inhibited, including melanoma. Here, RECK inhibition by promoter hypermethylation and chromatin remodeling by HDACs was not the only inhibiting factor in the melanoma cell lines analyzed. Even after removing the epigenetic marks associated to gene expression silencing, the protein expression could not be recovered in the cell lines used in this study. In Chapter 2, it has been isolated several tumor clonal subpopulations in order to modulate the intrinsic tumor heterogeneity. In this experimental model, we have characterized the presence of two tumor subclonal profiles: a more proliferative, invasive and sensitive to Vemurafenib; and other less proliferative, less sensitive to Vemurafenib and presenting more expression of RECK and factors associated to EMT. Our results together have showed the parental cell lines used here differed from each other in terms of cell viability, induction of apoptosis, and ERK phosphorylation after treatment with Vemurafenib. According to our model, the intrinsic resistance to Vemurafenib is present and reflects the heterogeneity of the initial tumor. With these results, we intend to contribute to the knowledge of the tumor clonal subpopulations composition in tumor heterogeneity, and contributes to the RECK function in melanoma biology.