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Título :	569 Impacto pronóstico de las variantes de empalme en los tumores cerebrales pediátricos: en análisis de silicio de microarrays de alta densidad 569 Prognostic Impact of Splicing Variants in Pediatric Brain Tumors: in Silico Analysis From High Density Microarrays
Creador:	Pérez Gonzalez O
Nivel de acceso:	Open access
Palabras clave :	Neoplasias Cerebelosas - Patología - niño Neoplasias Cerebelosas - genética - niño Neoplasias Cerebelosas - terapia - niño Expresión Génica - genética - niño Empalme Alternativo - genética - niño Cerebellar Neoplasms - pathology - child Cerebellar Neoplasms - genetics - child Cerebellar Neoplasms - therapy - child Gene Expression - genetics - child Alternative Splicing - genetics - child Tumor cerebral Tumores malignos Brain tumor Malignant tumors
Descripción :	Sistema Nervioso Central Primario Los tumores son los tumores malignos más frecuentes en la infancia, en particular los derivados de astrocitos, arachnoides y ependimum. El criterio pronóstico se basa en la localización anatómica, el tamaño y la accesibilidad quirúrgica para la resección. Sin embargo, este criterio no es suficiente para predecir el éxito terapéutico en todos los pacientes, ni sabemos exactamente el proceso biológico subyacente que interviene en el comportamiento del tumor cerebral pediátrico. El objetivo de esta investigación es identificar las variantes de empalme de los genes asociados a la respuesta al tratamiento en los tumores cerebrales pediátricos utilizando microarrays de alta densidad. Métodos: Se consideraron muestras de tejido neoplásico de pacientes pediátricos con Ependimomas, Astrocitomas y Meduloblastomas para la purificación de ARN (RNAeasy minikit, Qiagen). Aquellos ARNs con número de integridad de ARN superior a 8 se utilizaron para la hibridación de microarrays en el gen GeneChip® Human Gene 1.0 ST Array (Affymetrix) de acuerdo con el protocolo recomendado. El análisis estadístico se realizó con Affymetrix Expression Console v1.1 y Partek Genomics Suite, para la evaluación de la calidad (con análisis robusto multi-chip) y análisis de la discriminación de los perfiles de expresión génica, respectivamente. Splicing variantes fueron el resultado del algoritmo ASANOVA en Partek Genomics Suite. Resultados: Se incluyeron en el estudio 46 muestras de tumores cerebrales de tres tipos histológicos, Ependimomas, Astrocitoomas y Meduloblastomas. Se encontró un conjunto de genes expresados ​​diferencialmente de acuerdo a cada subtipo histológico y su tasa de respuesta al tratamiento. Sobre la base de este conjunto, se obtiene un subconjunto de genes con importantes variantes de empalme, algunos de ellos no reportados. Los detalles de estos resultados se presentarán en la reunión. Conclusión: Estos resultados muestran que los perfiles de expresión génica significativa con las variantes de empalme pueden diferenciar claramente ependimomas, astrocitomas y meduloblastomas de acuerdo a su subtipo histológico y la tasa de respuesta al tratamiento. Se están analizando y validando variantes significativas de empalme como una herramienta pronóstica con el fin de proporcionar criterios de asignación más precisos para los tratamientos antineoplásicos en la CNST pediátrica Purpose: Primary Central Nervous System Tumors are the most frequent solid malignant tumors in childhood, in particular those derived from astrocytes, aracnoids and ependimum. The prognostic criterion is based on the anatomic localization, size and surgical accessibility for resection. Never the less, this criteria is not enough to predict a therapeutic success in all patients, neither we know precisely the underlying biological process involved in pediatric cerebral tumor’s behavior. The goal of this research is to identify splicing variants from treatment response associated genes in pediatric brain tumors using high density microarrays. Methods: We consider neoplastic tissue samples from pediatric patients with Ependymomas, Astrocythomas and Meduloblastomas for RNA purification (RNAeasy minikit, Qiagen). Those RNAs With RNA Integrity Number greater than 8 Were used for microarray hybridization on the GeneChip® Human Gene 1.0 ST Array (Affymetrix) according to the recommended protocol. The statistic analysis was performed with Affymetrix Expression Console v1.1 and Partek’s Genomics Suite, for quality assessment (with Robust Multi-Chip Analysis) and gene expression profiles discrimination analysis, respectively. Splicing variants were the result of ASANOVA algorithm in Partek’s Genomics Suite. Results: We included to the study 46 samples of brain tumors from three histological types, Ependymomas, Astrocythomas and Meduloblastomas. We found a set of genes differentially expressed according to each histological subtype and their treatment response rate. Based on this set, we obtain a subset of genes with significant splicing variants, some of them unreported. Details of these results will be presented at the meeting. Conclusion: These results show that significative gene expression profiles with splicing variants may clearly differentiate ependymomas, astrocytomas and medulloblastomas according to their histological subtype and treatment response rate. Significative splicing variants are being analyzed and validated as a prognostic tool in order to provide a more accurate allocation criteria for antineoplastic treatments in pediatric CNST
Colaborador(es) u otros Autores:	Macias-Vega M Cardenas-Cardos R Marhx-Bracho A Rivera-Luna R
Fecha de publicación :	2012
Tipo de publicación:	Artículo
Formato:	pdf
Identificador del Recurso :	10.1016 - S0959-8049(12)72366-3
Fuente:	European Journal of Cancer 48(S6):174
URI :	http://repositorio.pediatria.gob.mx:8180/handle/20.500.12103/2886
Idioma:	eng
Aparece en las colecciones:	Artículos

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