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Título: Identificação de biomarcadores bacterianos de diagnóstico para câncer colorretal entre diferentes populações
Título(s) alternativo(s): Identification of diagnostic bacterial biomarkers for colorectal cancer across populations
Autor(es): Gonçalves, Paola Gyuliane
Orientador(es): Leite, Deborah Catharine de Assis
Palavras-chave: Marcadores biológicos de tumor
Cólon (Anatomia) - Câncer
Intestinos - Microbiologia
Tumor markers
Colon (Anatomy) - Cancer
Intestines - Microbiology
Data do documento: 4-Abr-2024
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Dois Vizinhos
Citação: GONÇALVES, Paola Gyuliane. Identificação de biomarcadores bacterianos de diagnóstico para câncer colorretal entre diferentes populações. 2024. Monografia (Especialização em Biologia Molecular) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2024.
Resumo: O câncer colorretal (CCR) é a quarta neoplasia mais letal e incidente em todo o mundo, sendo responsável por cerca de 10% dos diagnósticos e óbitos associados ao câncer. Novos estudos têm mostrado que exposição a fatores de risco ambientais e alteração da microbiota intestinal podem estar associados com o desenvolvimento de CCR. Desequilíbrios na microbiota podem resultar em inflamação da parede intestinal e uma possível evolução futura para neoplasia. Utilizando-se de novas metodologias de sequenciamento, estudos encontraram muitos gêneros e espécies significativamente e consistentemente enriquecido ou empobrecido em amostras fecais em comparação entre pacientes com CCR com indivíduos saudáveis. A comparação do microbioma de pacientes com CCR e indivíduos saudáveis possibilita identificar importantes biomarcadores microbianos para a neoplasia. Portanto, o presente projeto teve como objetivo geral identificar biomarcadores microbianos para diagnóstico presentes no intestino de pacientes com câncer colorretal em diferentes populações. Utilizando-se de dados públicos disponíveis de sequenciamentos de 16S rDNA de 11 projetos de diferentes países, com amostras de fezes de pacientes com câncer colorretal e controles de diferentes populações. Encontrou-se que existe microrganismos com diferentes níveis de abundância relativa entre os grupos, e encontrou-se Ruminococcus bicirculans e Paracteroides merdae como biomarcadores de indivíduos saudáveis, e Bacteroides stercoris e Bacteroides vulgatus como biomarcadores de pacientes com CCR. Além disso, quando se utilizou um algoritmo de machine-learning para identificar quais amostras eram saudáveis ou com CCR, teve-se uma eficácia de 92% e uma curva AUC de 0,99. Com a validação desses biomarcadores, no futuro será possível detectar a presença desses biomarcadores em amostras de fezes de indivíduos e diagnosticar câncer em estágios iniciais, o que impactará diretamente na sobrevida dos pacientes.
Abstract: Colorectal cancer (CRC) is the fourth most lethal and occuring cancer worldwide, accounting for around 10% of diagnoses and deaths associated with cancer. New studies indicate that exposure to environmental risk factors and changes in the intestinal microbiota may be associated with the development of CRC. Imbalances in the microbiota can result in inflammation of the intestinal wall and a possible future progression to neoplasia. Using new sequencing methodologies, studies have found several genera and species significantly enhance or decrease in fecal samples compared between CRC patients and healthy individuals. Comparison of the microbiome of patients with CRC and healthy individuals allows the identification of important microbial biomarkers for neoplasms. Therefore, the present project had the general objective of identifying microbial biomarkers for prognosis present in the intestine of patients with colorectal cancer in different populations. Using publicly available 16S rDNA sequencing data from 11 projects from different countries, with stool samples from patients with colorectal cancer and controls from different laws. We discovered that there are microorganisms with different expression levels between the groups, and we found Ruminococcus bicirculans and Paracteroides merdae as biomarkers of healthy individuals, and Bacteroides stercoris and Bacteroides vulgatus as biomarkers of CRC patients. Furthermore, when a machine learning algorithm was used to identify which samples were healthy or had CRC, it had an efficacy of 92% and an AUC curve of 0.99. With the validation of these biomarkers, in the future it will be possible to detect the presence of these biomarkers in stool samples from individuals and diagnose cancer in initial projects, or which will directly impact patient survival.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34174
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