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dc.contributor.advisorEsteve Reyner, Jordi-
dc.contributor.advisorCamós Guijosa, Mireia-
dc.contributor.authorTorrebadell Burriel, Montserrat-
dc.contributor.otherUniversitat de Barcelona. Facultat de Medicina-
dc.date.accessioned2020-01-10T09:38:56Z-
dc.date.available2020-01-10T09:38:56Z-
dc.date.issued2018-06-20-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2445/147438-
dc.description.abstract[spa] ANTECEDENTES DEL TEMA: La leucemia mieloide aguda de riesgo citogenético intermedio (LMA-RI) constituye un grupo heterogéneo desde el punto de vista biológico y pronóstico. La elección del tratamiento post-remisión, basada en una estrategia terapéutica adaptada al riesgo, es por tanto particularmente difícil en esta categoría. HIPÓTESIS: El perfil de expresión génica (PEG) puede identificar nuevos genes con valor pronóstico en pacientes con LMA de riesgo intermedio y contribuir a una elección más racional del tratamiento post-remisión en estos enfermos. OBJETIVOS: 1) Analizar el PEG al diagnóstico de una serie de pacientes con LMA de riesgo citogenético intermedio, en primera remisión completa y sometidos a trasplante autólogo de progenitores hematopoyéticos (auto-TPH); 2) Comparar el PEG según la evolución de los pacientes (recaída vs remisión completa duradera); 3) Validación del conjunto de genes predictivos de la evolución en una población independiente de pacientes de características análogas; 4) Análisis multivariado del valor predictivo del PEG obtenido junto a otras variables clínico-biológicas con valor pronóstico conocido. MÉTODOS: Análisis del PEG en 40 pacientes de LMA sometidos a autotrasplante mediante microarrays HU133A 2.0 plus (Affymetrix), con lectura y normalización de la señal mediante la metodología RMA del paquete Affy (Bioconductor Project). Análisis de los datos mediante el software TM4 Microarrays Software Suite y Limma. En un subgrupo adicional de 49 enfermos se analizó el nivel de expresión, mediante RT-PCR cuantitativa a tiempo real, del conjunto de genes predictivos seleccionado en el análisis previo. Además para la validación de nuestros hallazgos pronósticos, utilizamos datos de una cohorte independiente de 79 pacientes con LMA de cariotipo normal incluidos en el repositorio público del Leukemia Gene Atlas. RESULTADOS: En el estudio supervisado de los datos de expresión de los 40 pacientes tratados con autoTPH se identificaron 75 genes diferencialmente expresados según el pronóstico, con mayor expresión de genes HOX (HOXA4, HOXB2, etc) en el grupo favorable. Mientras que los pacientes que presentaban una recaída temprana mostraron sobreexpresión de determinados genes implicados en la proliferación y apoptosis. Para la validación de los resultados obtenidos se estudió una serie adicional de 49 pacientes. Esta segunda parte del análisis permitió la identificación de 4 genes (BAALC, ALDH2, TP53INP1 y GPR44) asociados con la supervivencia global (SG). Dado el valor pronóstico independiente mostrado por estos cuatro genes, diseñamos un score con los niveles de expresión de dichos genes, capaz de segregar grupos de pacientes con pronósticos marcadamente diferenciados. Cabe destacar que este score mostró un fuerte impacto pronóstico (HR=5.846, IC 95%: 2,157-15,841), independientemente de otras mutaciones con importante valor pronóstico en LMA En una etapa posterior, se confirmó el valor pronóstico de nuestro score en una serie de 79 pacientes con LMA-CN completamente independiente, cuyos datos se obtuvieron de una base de datos de expresión génica pública (http://www.leukemiagene-atlas.org/LGAtlas) (p<0,001; HR=4,45, 95%CI: 1,86-10,6).Además en nuestra serie la sobreexpresión de los genes BAALC, MN1, HOPX y SPARC se asoció a refractariedad. CONCLUSIONES: Mediante el presente trabajo de tesis, hemos podido confirmar la capacidad de los estudios de expresión génica para identificar nuevos biomarcadores y añadir información pronóstica adicional al estudio mutacional en pacientes adultos con LMA y citogenética de riesgo intermedio. El score resultante del nivel de expresión de 4 genes (BAALC, ALDH2, TP53INP1 y GPR44) permite segregar a los pacientes de bajo riesgo de recaída de aquellos pacientes de alto riesgo de recaída y podría usarse para refinar la evaluación pronóstica y guiar el tratamiento posterior a la remisión en los pacientes con LMA-RIspa
dc.description.abstract[eng] In intermediate-risk cytogenetic acute myeloid leukemia (IRC-AML) patients, novel biomarkers to guide post-remission therapy are needed. We analyzed with high-density arrays 40 IRC-AML patients who received a non-allogeneic hematopoietic stem-cell transplantation-based post-remission therapy, and identified a signature that correlated with early relapse. Subsequently, we analyzed by RT-PCR 187 selected genes in 49 additional IRC-AML patients. BAALC, MN1, SPARC and HOPX overexpression correlated to refractoriness. BAALC or ALDH2 overexpression correlated to shorter overall survival (OS) (5-year OS: 33±8.6% vs. 73.7±10.1%, p=0.006; 32±9.3% vs. 66.4±9.7%, p=0.016), whereas GPR44 or TP53INP1 overexpression correlated to longer survival (5-year OS: 66.7±10.3% vs. 35.4±9.1%, p=0.04; 58.3±8.2% vs. 23.1±11.7%, p=0.029). A risk-score combining these 4 genes expression distinguished low-risk and high-risk patients (5-year OS: 79±9% vs. 30±8%, respectively; p=0.001) in our cohort and in an independent set of patients from a public repository. Our 4-gene signature may add prognostic information and guide post-remission treatment in IRC-AML patients.eng
dc.format.extent179 p.-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isospa-
dc.publisherUniversitat de Barcelona-
dc.rightscc-by-nc-nd, (c) Torrebadell, 2018-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/-
dc.sourceTesis Doctorals - Facultat - Medicina-
dc.subject.classificationLeucèmia-
dc.subject.classificationPronòstic mèdic-
dc.subject.otherLeukemia-
dc.subject.otherPrognosis-
dc.titleAnálisis del valor pronóstico del perfil de expresión génica en la leucemia mieloblástica aguda de riesgo citogenético intermedio según la opción terapéutica post-remisión-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dc.date.updated2020-01-10T09:38:56Z-
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.identifier.tdxhttp://hdl.handle.net/10803/668222-
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