Caracterización del perfil de transcripción génico en pacientes de cáncer de mama triple negativo en Colombia

Abstract

El cáncer de mama es una enfermedad muy heterogénea donde se han desarrollado varios subtipos de diagnóstico y tratamiento particular, razón por la cual, no existe ningún método estadístico que sea infalible a la hora de caracterizar el perfil transcriptómico de pacientes que sufren esta enfermedad. Dentro de los subtipos que se conocen, se encuentra el cáncer de mama triple negativo que afecta principalmente a mujeres con ancestría afro descendiente o latina y se caracteriza por no mostrar señales en los tres receptores que permiten el diagnóstico de la enfermedad. La complejidad de este subtipo de cáncer, sumada al hecho de que Colombia es diversa y se encuentran muchas mujeres con predisposición genética, donde en el país se generan cada día más conjuntos genómicos que tienen multidimensionalidad y estos son estudiados principalmente por personas sin formación estadística, de áreas como la biología, la clínica y la medicina, entre otras, fueron los factores que motivaron el presente estudio en el cual se abordará una metodología estadística sencilla e intuitiva, que pueda relacionar la información clínica a un conjunto de genes. El principal objetivo fue determinar los genes más informativos para la caracterización de las pacientes en una pequeña muestra de pacientes colombianas con multidimensionalidad. Una vez seleccionados, se evaluó su relación con variables clínicas y su capacidad para clasificar las muestras de manera adecuada con base en el diagnóstico clínico. Para ello se usaron métodos como el RGCCA, DESeq2, Random Forest y las aplicaciones limma en R, basadas en modelos lineales y estimaciones bayesianas. Finalmente, se buscó más información para identificar su relación con la enfermedad en el aplicativo DAVID (Texto tomado de la fuente).

Breast cancer is a very heterogeneous disease in which several diagnostic and treatment subtypes have been developed, which is why there is no infallible statistical method when it comes to characterizing the transcriptomic profile of patients suffering from this disease. Among the known subtypes is triple negative breast cancer, which mainly affects women of African or Latin descent and is characterized by not showing signals in the three receptors that allow the diagnosis of the disease. The complexity of this subtype of cancer, added to the fact that Colombia is diverse and there are many women with a genetic predisposition, where in the country more and more genomic sets are generated every day that have multidimensionality and these are studied mainly by people without statistical training, from areas such as biology, clinical and medicine, among others, were the factors that motivated the present study in which a simple and intuitive statistical methodology will be addressed, which can relate clinical information to a set of genes. The main objective was to determine the most informative genes for the characterization of patients in a small sample of Colombian patients with multidimensionality. Once selected, their relationship with clinical variables and their ability to classify samples appropriately based on clinical diagnosis were evaluated. For this purpose, methods such as RGCCA, DESeq2, Random Forest and the limma applications in R, based on linear models and Bayesian estimates were used. Finally, more information was sought to identify their relationship with the disease in DAVID app.