Application of computational and statistical methods to High-throughput gene and microRNA expression to assess their roles in cancer

Le Tecnologie High throughput (ad alto rendimento) sono diventati uno strumento fondamentale nella ricerca sul cancro. L'analisi dei profili di espressione genica può chiarire le variazioni delle pathway biochimiche che si verificano durante la trasformazione maligna e la progressione del cancro. I Profili di espressione trascrizionale hanno dimostrato di essere uno strumento utile e affidabile per classificare i tumori in sottogruppi che rispecchiano le diverse caratteristiche istopatologiche e anche il diverso outcome prognostico. Negli ultimi decenni numerosi studi hanno dimostrato il ruolo cruciale dei microRNA nelle malattie umane, in particolare nel cancro. Questi piccoli RNA non codificanti proteine, regolano l'espressione genica a livello post-trascrizionale, legandosi al 3'UTR dei geni bersaglio. Un singolo miRNA può regolare l'espressione di centinaia di geni bersaglio, sia con conseguente degrado sia con la loro repressione traduzionale. Così, l analisi dei profili di espressione genica e di microRNA permetterà di indagare le variazioni genomiche che occorrono nello sviluppo del cancro. Pertanto, quando i livelli di mRNA e microRNA sono misurati nello stesso campione, un'analisi integrativa può essere eseguita per confrontare due profili e determinare le loro interazioni. In questa tesi, verra presentata l analisi integrata dell espressione di mRNA e miRNA in tessuti tumorali, adiacenti non tumorali (normale) e lesione linfonodale metastatico (metastasi), prelevati da 251 donne con carcinoma mammario triplo negativo (TNBC). MiRNA e mRNA tessuto-specifici sono stati individuati per le tre tipologie di campione profiliate(normali, tumorali,Mets). Abbiamo legato due gruppi di miRNA alla overall survival (OS) e alla distant disease free survival (DDFS) dei pazienti. L'analisi multivariata ha rivelato come i due sottogruppi siano predittori indipendenti per OS e DDFs. Grazie alle anti-correlazioni fra mRNA/miRNA abbiamo individuato sottoclassi all interno del TNBC clinicamente e geneticamente diverse. In aggiunta, grazie al software IPA, i due sottogruppi di miRNA possono essere regolatori potenziali di particolari pathway e processi genici. Il profilo di espressione determinato dagli mRNA puoi essere raggruppato in 4 sottoclassi molecolari con possibili interazioni dirette con i miRNA dei due sottogruppi. I risultati ottenuti evidenziano come i microRNA abbiano un ruolo importante nel carcinoma mammario triplo negativo, probabilmente attraverso la loro capacità di regolare pathway biologiche fondamentali, quali: la crescita, la proliferazione, il movimento e la migrazione cellulare. Abbiamo, altresi, definito come la modulazione di alcuni microRNA caratterizzano e contribuiscono alla diversità fenotipica del TNBC e alla formazioni di metastasi.

High throughput technologies have become a key tool in cancer research. The analysis of gene expression profiles can give insights into changes in proteins pathways that occur during malignant transformation and cancer progression. Transcriptional expression profiling has proven to be a useful and reliable tool for classifying cancers into subgroups that reflect different histopathological characteristics as well as differential prognostic outcome. In the last decades several studies have demonstrated the crucial role of microRNAs (miRNAs) in human disease in particular in cancer. MiRNAs are small non-protein coding RNAs, able to regulate gene expression at post-transcriptional level, binding the 3'UTR of target genes. A single miRNA can regulate the expression of hundreds of target genes, resulting in either theirs degradation or translational repression. The genome-wide profiling of gene expression and microRNAs will allow investigation of genomic changes in cancer development. When mRNA and microRNA levels are measured in the same sample, an integrative analysis can be performed to compare both profiles and determine their interactions. Here I present the integrated analysis of mRNA and miRNAs expression in tumor, adjacent non-tumor (normal) and lymph node metastatic lesion (mets) tissues, from 251 women with Triple Negative Breast Cancers (TNBC). Tissue specific deregulated miRNAs and mRNAs were identified for normal vs tumor vs mets comparisons. We linked specific miRNA signatures to patient overall survival (OS) and distant disease free survival (DDFS). By multivariate analysis the signatures were independent predictors for OS and DDFS. We used miRNA/mRNA anti-correlations to identify clinically and genetically different TNBC subclasses. We also identified miRNA signatures as potential regulators of TNBC subclass-specific gene expression networks defined by expression of canonical signal pathways using IPA Ingenuity software. mRNA expression profiling resulted in clustering of genes expression into 4 molecular subclasses with different expression signatures anti-correlated with the prognostic miRNAs. Our findings suggest that miRNAs have a key role in triple negative breast cancer development probably through their ability to regulate fundamental pathways such as: cellular growth and proliferation, cellular movement and migration. The results also define microRNA expression signatures that characterize and contribute to the phenotypic diversity of TNBC and its metastasis.