HiPerDART

Título: HiPerDART: Development of High Performance Diagnostic Array Replication Technology for prognostic prediction in colorectal cancer (PS09/01037)

Duración: 2010-12

Entidad Financiadora: Fondo de Investigaciones de la Seguridad Social, Instituto de Salud Carlos III, Ministerio de Salud de España

Investigador Principal: Víctor Moreno

Resumen: El proyecto HiPerDART pretende desarrollar, utilizando una nueva tecnología de impresión llamada Supramolecular NanoStamping (SUNS), un nivel superior de la tecnología de microarrays que promete mejorar drásticamente la fiabilidad de las pruebas médicas. Esta tecnología se pondrá a prueba en una aplicación clínica para generar una herramienta pronóstica y predictiva basada en un amplio conjunto de marcadores genómicos, seleccionados mediante técnicas novedoses de bioinformática.

Los pacientes diagnosticados de cáncer colorectal en estadio II se podrían beneficiar de un perfil molecular que permitiera indicar la necesidad de quimioterapia adyuvante. Inherente a este enfoque está la hipótesis de que cada tumor y la mucosa donde se origina contienen firmas con información genética y epigenética que, en el momento del diagnóstico, puede dirigir el comportamiento biológico del tumor en la expresión génica, la abundancia de MicroRNAs, las alteraciones genéticas en el ADN (SNPs/CNVs/LOH) y la metilación del ADN proporcionarán la combinación de biomarcadores más sensibles y específicos para identificar aquellos pacientes con tumores más agresivos que puedan beneficiarse de quimioterapia adyuvante. El Proyecto HiperDart utilizará datos disponibles sobre expresión y SNPs/CNVs para desarrollar a los predictors.

Nos proponemos ampliar los dominios de los datos genéticos en la metilación del ADN y perfiles de microRNA para mejorar la exactitud  de la predicción. El perfil obtenido se implementará en un microarray SUN y será validado en una amplía muestra independiente de tumores colorectales. Se utilizarán herramientas de biología de sistemas como la modelización de las redes para entender las relaciones entre la expresión genética y epigenética y sus reguladores (metilación del ADN y los microRNAs).