Resumen. El tratamiento el cáncer de mama triple negativo (TNBC) representa un gran desafío en oncología debido a su extensa heterogeneidad molecular, histológica y clínica. Sin embargo, los avances recientes en la secuenciación de RNA (scRNA-seq) y de mapeo de elementos regulatorios activos (scATAC-seq) en células únicas proporcionan información sin precedentes sobre la heterogeneidad celular asociada a cancer. La integración de los datos genómicos en el contexto de redes de regulación de la expression génica permite la inferencia de relaciones regulatorias, pudiendo informarnos sobre cómo la desregulación de determinados genes contribuye a la heterogeneidad y progresión de la enfermedad. Por ejemplo, nuestros resultados sugieren un rol del complejo remodelador de la cromatina BAF en las características de malignidad el TNBC, lo que lleva a preguntarnos sobre las posibles consecuencias de la presencia de heterogeneidad en los componentes de este complejo en para la biología de este tipo de tumores.
Palabras clave. Genómica, cáncer, scRNA-seq, redes regulatorias.
Conocimientos deseables. R y/o Python, inferencia estadística.
¿Qué podría aprender quien realice esta tesis? – La/el estudiante se familiarizará con el manejo de datos genómicos, tanto en bulk como en células únicas, a integrarlos y a realizar extracción de conocimiento biologíco de los mismos aprovechando la existencia de numerosas bases de datos. También podrá aprender la inferencia de redes regulatorias por ingeniería reversa a partir de datos genómicos, así como su uso para analizar el funcionamiento de las células.
Dirección de la tesis
Schor, Ignacio
IFIBYBNE – DFBMC (FCEN-UBA)
Contacto: naschor@gmail.com