Expresión génica en cáncer de mama: análisis cuantitativo de células individuales y modelos de redes regulatorias

Autores
Senra, Daniela
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Guisoni, Nara Cristina
Diambra, Luis Aníbal
Descripción
En la presente tesis doctoral, se explora la complejidad de la expresión génica en el cáncer de mama mediante un enfoque interdisciplinario que integra el análisis de datos de secuenciación de ARN de células individuales (scRNA-seq) y el modelado matemático de dos redes de regulación génica relevantes en cáncer. El cáncer de mama es una de las principales causas de mortalidad por cáncer en Argentina y en el mundo, caracterizándose por la heterogeneidad tanto entre pacientes como dentro de un mismo tumor. Esta heterogeneidad puede manifestarse a distintos niveles, incluyendo variaciones a nivel genético, epigenético, transcriptómico, proteómico y en el microambiente tumoral. Esta complejidad contribuye significativamente a la capacidad de las células tumorales para resistir a las terapias, evadir la respuesta inmune y adaptarse a cambios en su entorno. En la primera parte de la tesis, se estudia la composición celular de muestras de mama sana en H. sapiens y se infiere la trayectoria de diferenciación desde las células madre mamarias hasta las células diferenciadas. Para ello, se desarrolla una metodología que utiliza la red de interacción proteína-proteína asociada a la diferenciación celular, con el fin de calcular un índice que cuantifica la pluripotencia a partir de datos de transcriptoma de célula única (scRNA-seq). Luego se generaliza esta herramienta para calcular la actividad de redes asociadas a diversos procesos biológicos de relevancia en cáncer y se aplica esta metodología a muestras de cáncer de mama. Además, se definen otros parámetros para cuantificar la cantidad de mutaciones, la entropía y la heterogeneidad transcriptómica. Se analiza también la variabilidad y la correlación entre estas cantidades en relación al subtipo de tumor (ER+, HER2+ y cáncer de mama triple negativo) y su agresividad. La segunda parte de esta tesis se enfoca en dos procesos biológicos centrales en la progresión del cáncer: la transición epitelio-mesénquima (EMT), un fenómeno vinculado con la capacidad de invasión y migración en cáncer, y la pluripotencia, asociada a la capacidad de regeneración y proliferación tumoral. Se emplean modelos matemáticos basados en ecuaciones diferenciales para simular la dinámica de las redes de regulación génica de la pluripotencia y de la EMT. Estos modelos permiten analizar cómo los mecanismos de regulación, mediados por factores de transcripción y microARNs, definen el estado celular. Además, se modela el acoplamiento de ambas redes, basándose en evidencia experimental y en predicciones bioinformáticas sobre la interacción entre ellas. Se evalúa el efecto de la integración en una única red, en particular los cambios en la reversibilidad de la EMT al modificar la influencia de la red de pluripotencia sobre la de EMT. Los resultados obtenidos aportan una comprensión más profunda de los mecanismos de regulación en el cáncer de mama, enfocándose en subpoblaciones celulares clave que se consideran responsables de la resistencia a las terapias y de la recaída después del tratamiento.
Doctor en Ciencias Exactas, área Física
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Ciencias Exactas
Materia
Ciencias Exactas
scRNA-seq
cáncer de mama
redes de regulación génica
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/180506

id SEDICI_44f7f854a432ddc73449948265d3c585
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/180506
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Expresión génica en cáncer de mama: análisis cuantitativo de células individuales y modelos de redes regulatoriasSenra, DanielaCiencias ExactasscRNA-seqcáncer de mamaredes de regulación génicaEn la presente tesis doctoral, se explora la complejidad de la expresión génica en el cáncer de mama mediante un enfoque interdisciplinario que integra el análisis de datos de secuenciación de ARN de células individuales (scRNA-seq) y el modelado matemático de dos redes de regulación génica relevantes en cáncer. El cáncer de mama es una de las principales causas de mortalidad por cáncer en Argentina y en el mundo, caracterizándose por la heterogeneidad tanto entre pacientes como dentro de un mismo tumor. Esta heterogeneidad puede manifestarse a distintos niveles, incluyendo variaciones a nivel genético, epigenético, transcriptómico, proteómico y en el microambiente tumoral. Esta complejidad contribuye significativamente a la capacidad de las células tumorales para resistir a las terapias, evadir la respuesta inmune y adaptarse a cambios en su entorno. En la primera parte de la tesis, se estudia la composición celular de muestras de mama sana en H. sapiens y se infiere la trayectoria de diferenciación desde las células madre mamarias hasta las células diferenciadas. Para ello, se desarrolla una metodología que utiliza la red de interacción proteína-proteína asociada a la diferenciación celular, con el fin de calcular un índice que cuantifica la pluripotencia a partir de datos de transcriptoma de célula única (scRNA-seq). Luego se generaliza esta herramienta para calcular la actividad de redes asociadas a diversos procesos biológicos de relevancia en cáncer y se aplica esta metodología a muestras de cáncer de mama. Además, se definen otros parámetros para cuantificar la cantidad de mutaciones, la entropía y la heterogeneidad transcriptómica. Se analiza también la variabilidad y la correlación entre estas cantidades en relación al subtipo de tumor (ER+, HER2+ y cáncer de mama triple negativo) y su agresividad. La segunda parte de esta tesis se enfoca en dos procesos biológicos centrales en la progresión del cáncer: la transición epitelio-mesénquima (EMT), un fenómeno vinculado con la capacidad de invasión y migración en cáncer, y la pluripotencia, asociada a la capacidad de regeneración y proliferación tumoral. Se emplean modelos matemáticos basados en ecuaciones diferenciales para simular la dinámica de las redes de regulación génica de la pluripotencia y de la EMT. Estos modelos permiten analizar cómo los mecanismos de regulación, mediados por factores de transcripción y microARNs, definen el estado celular. Además, se modela el acoplamiento de ambas redes, basándose en evidencia experimental y en predicciones bioinformáticas sobre la interacción entre ellas. Se evalúa el efecto de la integración en una única red, en particular los cambios en la reversibilidad de la EMT al modificar la influencia de la red de pluripotencia sobre la de EMT. Los resultados obtenidos aportan una comprensión más profunda de los mecanismos de regulación en el cáncer de mama, enfocándose en subpoblaciones celulares clave que se consideran responsables de la resistencia a las terapias y de la recaída después del tratamiento.Doctor en Ciencias Exactas, área FísicaUniversidad Nacional de La PlataFacultad de Ciencias ExactasGuisoni, Nara CristinaDiambra, Luis Aníbal2025-06-12info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis de doctoradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:ar-repo/semantics/tesisDoctoralapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/180506https://doi.org/10.35537/10915/180506spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:49:13Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/180506Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:49:14.283SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Expresión génica en cáncer de mama: análisis cuantitativo de células individuales y modelos de redes regulatorias
title Expresión génica en cáncer de mama: análisis cuantitativo de células individuales y modelos de redes regulatorias
spellingShingle Expresión génica en cáncer de mama: análisis cuantitativo de células individuales y modelos de redes regulatorias
Senra, Daniela
Ciencias Exactas
scRNA-seq
cáncer de mama
redes de regulación génica
title_short Expresión génica en cáncer de mama: análisis cuantitativo de células individuales y modelos de redes regulatorias
title_full Expresión génica en cáncer de mama: análisis cuantitativo de células individuales y modelos de redes regulatorias
title_fullStr Expresión génica en cáncer de mama: análisis cuantitativo de células individuales y modelos de redes regulatorias
title_full_unstemmed Expresión génica en cáncer de mama: análisis cuantitativo de células individuales y modelos de redes regulatorias
title_sort Expresión génica en cáncer de mama: análisis cuantitativo de células individuales y modelos de redes regulatorias
dc.creator.none.fl_str_mv Senra, Daniela
author Senra, Daniela
author_facet Senra, Daniela
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Guisoni, Nara Cristina
Diambra, Luis Aníbal
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Exactas
scRNA-seq
cáncer de mama
redes de regulación génica
topic Ciencias Exactas
scRNA-seq
cáncer de mama
redes de regulación génica
dc.description.none.fl_txt_mv En la presente tesis doctoral, se explora la complejidad de la expresión génica en el cáncer de mama mediante un enfoque interdisciplinario que integra el análisis de datos de secuenciación de ARN de células individuales (scRNA-seq) y el modelado matemático de dos redes de regulación génica relevantes en cáncer. El cáncer de mama es una de las principales causas de mortalidad por cáncer en Argentina y en el mundo, caracterizándose por la heterogeneidad tanto entre pacientes como dentro de un mismo tumor. Esta heterogeneidad puede manifestarse a distintos niveles, incluyendo variaciones a nivel genético, epigenético, transcriptómico, proteómico y en el microambiente tumoral. Esta complejidad contribuye significativamente a la capacidad de las células tumorales para resistir a las terapias, evadir la respuesta inmune y adaptarse a cambios en su entorno. En la primera parte de la tesis, se estudia la composición celular de muestras de mama sana en H. sapiens y se infiere la trayectoria de diferenciación desde las células madre mamarias hasta las células diferenciadas. Para ello, se desarrolla una metodología que utiliza la red de interacción proteína-proteína asociada a la diferenciación celular, con el fin de calcular un índice que cuantifica la pluripotencia a partir de datos de transcriptoma de célula única (scRNA-seq). Luego se generaliza esta herramienta para calcular la actividad de redes asociadas a diversos procesos biológicos de relevancia en cáncer y se aplica esta metodología a muestras de cáncer de mama. Además, se definen otros parámetros para cuantificar la cantidad de mutaciones, la entropía y la heterogeneidad transcriptómica. Se analiza también la variabilidad y la correlación entre estas cantidades en relación al subtipo de tumor (ER+, HER2+ y cáncer de mama triple negativo) y su agresividad. La segunda parte de esta tesis se enfoca en dos procesos biológicos centrales en la progresión del cáncer: la transición epitelio-mesénquima (EMT), un fenómeno vinculado con la capacidad de invasión y migración en cáncer, y la pluripotencia, asociada a la capacidad de regeneración y proliferación tumoral. Se emplean modelos matemáticos basados en ecuaciones diferenciales para simular la dinámica de las redes de regulación génica de la pluripotencia y de la EMT. Estos modelos permiten analizar cómo los mecanismos de regulación, mediados por factores de transcripción y microARNs, definen el estado celular. Además, se modela el acoplamiento de ambas redes, basándose en evidencia experimental y en predicciones bioinformáticas sobre la interacción entre ellas. Se evalúa el efecto de la integración en una única red, en particular los cambios en la reversibilidad de la EMT al modificar la influencia de la red de pluripotencia sobre la de EMT. Los resultados obtenidos aportan una comprensión más profunda de los mecanismos de regulación en el cáncer de mama, enfocándose en subpoblaciones celulares clave que se consideran responsables de la resistencia a las terapias y de la recaída después del tratamiento.
Doctor en Ciencias Exactas, área Física
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Ciencias Exactas
description En la presente tesis doctoral, se explora la complejidad de la expresión génica en el cáncer de mama mediante un enfoque interdisciplinario que integra el análisis de datos de secuenciación de ARN de células individuales (scRNA-seq) y el modelado matemático de dos redes de regulación génica relevantes en cáncer. El cáncer de mama es una de las principales causas de mortalidad por cáncer en Argentina y en el mundo, caracterizándose por la heterogeneidad tanto entre pacientes como dentro de un mismo tumor. Esta heterogeneidad puede manifestarse a distintos niveles, incluyendo variaciones a nivel genético, epigenético, transcriptómico, proteómico y en el microambiente tumoral. Esta complejidad contribuye significativamente a la capacidad de las células tumorales para resistir a las terapias, evadir la respuesta inmune y adaptarse a cambios en su entorno. En la primera parte de la tesis, se estudia la composición celular de muestras de mama sana en H. sapiens y se infiere la trayectoria de diferenciación desde las células madre mamarias hasta las células diferenciadas. Para ello, se desarrolla una metodología que utiliza la red de interacción proteína-proteína asociada a la diferenciación celular, con el fin de calcular un índice que cuantifica la pluripotencia a partir de datos de transcriptoma de célula única (scRNA-seq). Luego se generaliza esta herramienta para calcular la actividad de redes asociadas a diversos procesos biológicos de relevancia en cáncer y se aplica esta metodología a muestras de cáncer de mama. Además, se definen otros parámetros para cuantificar la cantidad de mutaciones, la entropía y la heterogeneidad transcriptómica. Se analiza también la variabilidad y la correlación entre estas cantidades en relación al subtipo de tumor (ER+, HER2+ y cáncer de mama triple negativo) y su agresividad. La segunda parte de esta tesis se enfoca en dos procesos biológicos centrales en la progresión del cáncer: la transición epitelio-mesénquima (EMT), un fenómeno vinculado con la capacidad de invasión y migración en cáncer, y la pluripotencia, asociada a la capacidad de regeneración y proliferación tumoral. Se emplean modelos matemáticos basados en ecuaciones diferenciales para simular la dinámica de las redes de regulación génica de la pluripotencia y de la EMT. Estos modelos permiten analizar cómo los mecanismos de regulación, mediados por factores de transcripción y microARNs, definen el estado celular. Además, se modela el acoplamiento de ambas redes, basándose en evidencia experimental y en predicciones bioinformáticas sobre la interacción entre ellas. Se evalúa el efecto de la integración en una única red, en particular los cambios en la reversibilidad de la EMT al modificar la influencia de la red de pluripotencia sobre la de EMT. Los resultados obtenidos aportan una comprensión más profunda de los mecanismos de regulación en el cáncer de mama, enfocándose en subpoblaciones celulares clave que se consideran responsables de la resistencia a las terapias y de la recaída después del tratamiento.
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2025-06-12
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Tesis de doctorado
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
info:ar-repo/semantics/tesisDoctoral
format doctoralThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/180506
https://doi.org/10.35537/10915/180506
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/180506
https://doi.org/10.35537/10915/180506
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844616353536802816
score 13.070432