Análisis funcional de datos de expresión génica de tratamientos combinados en cáncer de próstata

  1. Echegaray García, David 1
  2. Muiños Conde, Iria 1
  3. Ropero Salinas, Santiago 1
  4. Colás Escudero, Begoña 1
  1. 1 Universidad de Alcalá
    info
    Universidad de Alcalá

    Alcalá de Henares, España

    ROR https://ror.org/04pmn0e78

    Localización geográfica de la organización Universidad de Alcalá
Revista :
Dianas: revista de dianas terapéuticas
  1. Carmena Sierra, María José (coord.)
  2. Domingo Galán, Alberto (coord.)

ISSN : 1886-8746

Año de publicación : 2026

Título del ejemplar: Actas del XI Congreso de Señalización Celular, SECUAH 2026

Volumen : 15

Número : 1

Tipo : Artículo

Otras publicaciones en : Dianas: revista de dianas terapéuticas

Resumen

El cáncer de próstata (CP) es una de las patologías malignas que más afectan a la población masculina a nivel mundial. Las principales terapias están enfocadas en el receptor de andrógenos (AR), a través del cual está regulado el crecimiento fisiológico y patológico de la próstata. A pesar de la eficacia inicial de estas terapias, en muchos casos se desemboca en una etapa insensible conocida como cáncer de próstata resistente a la castración (CRPC), para la cual solo existen tratamientos paliativos. Debido a la creciente importancia del uso de tratamientos combinados para solventar los problemas asociados a la resistencia, nuestro grupo de investigación se planteó el uso combinado del tratamiento antiandrogénico apalutamida con el fármaco epigenético SP-2905. Tras comprobar el mayor potencial antitumoral de esta combinación tanto en líneas sensibles como resistentes, se realizó una secuenciación masiva mediante RNAseq, de manera que se obtuvieron datos de expresión génica de nuestras líneas celulares para los tratamientos individuales y combinados. Con el objetivo de determinar qué cambios se producen en las líneas resistentes que puedan explicar esta mayor eficacia, se realizó un análisis funcional de los datos del RNAseq mediante el uso de una serie de programas informáticos y bases de datos. Para ello, realizamos una primera aproximación mediante Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) y posteriormente hicimos un cribado de los datos tanto por la amplitud en el cambio de expresión (fold change) como por la significancia de los resultados obtenidos (p-value). Teniendo en cuenta esto, pudimos determinar los procesos biológicos que podrían estar modificados en nuestras líneas CRPC, como son la vía de p53, las dianas de E2F o los puntos de control del ciclo celular. Posteriores estudios serán necesarios para analizar estas funciones en el laboratorio y determinar que genes o grupos de genes son más determinantes como posibles dianas terapéuticas.