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dc.contributor.advisorRibeiro, Enilze Maria de Souza Fonseca, 1958-
dc.contributor.authorSousa, Karla Santos
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Biológicas. Programa de Pós-Graduação em Genética
dc.date.accessioned2016-01-15T13:31:23Z
dc.date.available2016-01-15T13:31:23Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/40634
dc.descriptionOrientadora : Profª Drª Enilze Maria de Souza Fonseca Ribeiro
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Genética. Defesa: Curitiba, 24/04/2013
dc.descriptionInclui referências : f. 69-72; 111-132
dc.descriptionÁrea de concentração
dc.description.abstractResumo: O câncer de mama é a malignidade mais comum entre as mulheres em todo o mundo. É definido como um conjunto de doenças complexas causadas por alterações genéticas e epigenéticas que podem resultar em alterações em mecanismos como a proliferação celular, apoptose e angiogênese. Aproximadamente 20% a 30% dos pacientes diagnosticados apresentam doença metastática que é considerada a maior causa de mortalidade associada ao câncer de mama. A proteômica é utilizada como ferramenta na busca de marcadores que possam auxiliar no diagnóstico precoce e no prognóstico do câncer. O objetivo deste trabalho consiste em uma análise comparativa entre o tumor primário e o linfonodo axilar metastático identificando proteínas diferencialmente expressas entre os dois tecidos através das técnicas de eletroforese bidimensional (2D-SDS-PAGE) e espectrometria de massa (MALDI-TOF-MS). Sete amostras de tumor primário e respectivo linfonodo axilar metastático foram analisados em pacientes com carcinoma ductal. Foram excisados spots com valor de 0,001<p<0,05 totalizando 44 identificações positivas, sendo que destas, 33 proteínas distintas. Diferenças quantitativas e qualitativas foram observadas entre os tecidos. As proteínas foram classificadas segundo estudo de Minafra e colaboradores (2006), e banco de dado UniProtKB/Swiss- Prot e NCBI como: proteínas de citoesqueleto e associadas (50%), proteínas de crescimento celular e reguladores de proliferação (13%), proteínas com função de ligação/transporte (11%), proteínas de membranas associadas com múltiplas atividades (6%), enzimas metabólicas (4%), enzimas de degradação proteica (2%), proteínas de detoxificação, redox (4%) e chaperonas moleculares (2%) e outras funções (8%). As proteínas diferencialmente expressas identificadas nesta análise proteômica comparativa em tumores primários e linfonodos axilar metastático, em sua maioria estão associadas com progressão tumoral. A grande maioria está diretamente ligada com o citoesqueleto, crescimento e proliferação celular, o que indica que podem atuar de forma ativa nos processos que resultam em metástase. Para um melhor entendimento dos mecanismos envolvidos na carcinogênese, é necessária a identificação de marcadores que possibilitem um diagnóstico precoce. Para tal, os dados gerados pela genômica, transcriptômica e proteômica podem contribuir para a descoberta de eventos iniciais da tumorigênese, bem como o esclarecimento dos diversos mecanismos que compõe a progressão tumoral. Palavras-chaves: Proteômica; Tumor primário; Linfonodo axilar metastático; Gel 2D-PAGE; MALDITOF- MS.
dc.description.abstractAbstract: Breast cancer is the most common malignancy among women all over the world. It is defined as a set of complex diseases caused by genetic and epigenetic changes that can result in alterations of cell proliferation, apoptosis and angiogenesis. Nearly 20%-30% of diagnosed patients present metastatic disease which is considered the greatest cause of mortality associated with breast cancer. Proteomics is used as a tool in the search of markers which can help in early diagnosis and cancer prognosis. The aim of this study consists in a comparative analysis between the primary tumor and the metastatic axillary lymph node identifying differentially expressed proteins between both tissues through the techniques of two-dimensional electrophoresis (2D-SDS-PAGE) and mass spectrometry (MALDI-TOFMS). Seven samples of primary tumor and its respective metastatic axillary lymph node were analyzed in patients with ductal carcinoma. Spots with a p value of 0,001<p<0,05 were excised totaling 44 positive identifications, and of these, 33 distinct proteins and observed quantitative and qualitative differences between tissues. The proteins were classified according to the study of Minafra and colleagues (2006) and UniProtKB/Swiss-Prot and NCBI data bank as: cytoskeletal and associated proteins (50%), cell growth proteins and proliferation regulators (13%), proteins with function of binding/transport (11%), membrane proteins associated with multiple activities (6%), metabolic enzymes (4%), enzymes of protein degradation (2%), detoxification and redox proteins (4%), molecular chaperones (2%) and other functions (8%). The differentially expressed proteins identified in this proteomics comparative analysis in primary tumor and metastatic axillary lymph node, were mostly associated with tumor progression. The vast majority is directly linked with cytoskeletal, cell growth and proliferation, which indicated that they can act in an active way in processes that result in metastasis. For a better comprehension of the mechanisms involved in carcinogenesis, it is necessary identifying markers that enable early diagnosis. For that, data generated by genomics, transcriptomics and proteomics can contribute to find early events of tumorigenesis, as well as the elucidation of many mechanisms that comprise tumor progression. Keywords: Proteomics; primary tumor; Metastatic axillary lymph node; 2D-PAGE gel; MALDI-TOFMS.
dc.format.extent167 f. : il., algumas color., grafs., tabs.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.languagePortuguês
dc.relationDisponível em formato digital
dc.subjectGenética
dc.subjectMamas - Cancer
dc.subjectProteômica
dc.subjectMetastase
dc.titleAnálise proteômica em carcinomas esporádicos primários de mama e em metástases de linfonodos axilares correspondentes
dc.typeDissertação


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