Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/2445/36570
Title: | Integrative approaches for gene and molecular pathway analysis in cancer |
Author: | Solé Acha, Xavier |
Director/Tutor: | Moreno Aguado, Víctor Genestar, Miquel Àngel |
Keywords: | Càncer Genètica molecular Marcadors genètics Cancer Molecular genetics Genetic markers |
Issue Date: | 7-Mar-2012 |
Publisher: | Universitat de Barcelona |
Abstract: | [cat] Al llarg de les dues darreres dècades hem tingut el privilegi d’assistir a un dels esdeveniments més importants en la història de la biomedicina: el desenvolupament del Projecte Genoma Humà. Conjuntament amb aquest fet, les tècniques de laboratori a gran escala, cada dia més potents i fiables, s’utilitzen actualment de manera rutinària en el camp de la recerca biomèdica. Tot i que encara queda un gran camí per recórrer, aquests fets indubtablement han sembrat la llavor per desenvolupar un nou paradigma de recerca en càncer, així com per millorar els futurs tractaments dels pacients. Ens estem movent progressivament d’un escenari on els diagnòstics i els tractaments es basen principalment en criteris patològics a un altre completament personalitzat, on cada pacient serà diagnosticat i tractat d’una manera especialitzada en funció de criteris moleculars. Tot i així, per assolir una medicina del càncer totalment eficient i personalitzada és essencial obtenir una imatge acurada de tots els processos moleculars involucrats en el desenvolupament d’aquesta malaltia complexa. Per obtenir aquesta imatge necessitarem, doncs, obtenir informació a gran escala de la cèl•lula tumoral a nivell de genoma, epigenoma, transcriptoma i proteoma. Un cop tota la información està disponible, s’hauran d’aplicar les tècniques analítiques integratives per detectar les alteracions moleculars que tenen un paper primordial el procés tumoral. Els estudis presentats en aquesta tesi pretenen ser una mostra d’aquests tipus d’anàlisis integratives.
Aquesta tesi es basa en una col•lecció de tres articles que són el resultat de la feina duta a terme a la Unitat de Biomarcadors i Susceptibilitat de l’Institut Català d’Oncologia. [eng] Over the last two decades we have been given the privilege of witnessing one of the most relevant breakthroughs in the history of biomedicine: the development and completion of the Human Genome Project. Along with it, large-scale laboratory techniques, every day more powerful and reliable, are now routinely applied in biomedical research. Although there is still a long way to go, this fact has undoubtedly set the seed for a new paradigm in cancer research and the future treatment of patients. We are progressively shifting from a scenario where diagnoses and treatments are mainly based on pathological criteria to a completely personalized one, where every single patient will be diagnosed and treated in a specialized manner according to molecular criteria. Nonetheless, to achieve a fully efficient and personalized cancer medicine, it is essential to obtain an accurate picture of all the molecular processes involved in the development of such a complex pathology as cancer. This picture can only be obtained if we can have a detailed view of a tumor cell’s status at a whole genome, epigenome, transcriptome and proteome levels. Once all the information is available, suitable analytical integrative techniques must be applied to detect the molecular alterations that play a driver role in the tumorigenic process. The studies presented in this thesis aim to be examples of such integrative analyses. This thesis is based on a collection of three articles, which are the result of the work done at the Unit of Biomarkers and Susceptibility at the Catalan Institute of Oncology. |
URI: | http://hdl.handle.net/2445/36570 |
Appears in Collections: | Tesis Doctorals - Departament - Ciències Clíniques |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
XSA_THESIS.pdf | 10.39 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.