Browsing by Subject "Genomic instability"

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    Análisis de la expresión de los genes INCENP y PLK1 en las líneas celulares NIH-3T3 y HT-29 y su Asociación con el proceso de inestabilidad genómica
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Gallego Serna, Daniela; Quimbaya Gómez, Mauricio Alberto
    Una característica fundamental del cáncer es la inestabilidad genómica (IG), en la cual el genoma, al acumular mutaciones sin ser detectadas o reparadas, sufre cambios permanentes en la secuencia del ADN. Hay genes desencadenantes de IG entre los cuales se ha reportado PLK1, que es un regulador maestro del proceso de segregación de cromosomas, específicamente en el punto de control G2/M y la citocinesis. La fosforilación mediada por PLK1 facilita la correcta ubicación del huso cromático en el momento y lugar adecuados de la división mitótica. La sobreexpresión de este gen puede llevar a la formación de células binucleadas, inestabilidad cromosómica (IC) y aneuploidía, lo que puede contribuir al desarrollo del cáncer. De igual manera, el gen INCENP participa en el proceso de segregación de cromátidas hermanas y, aunque hay pocos estudios en los que se informe el papel de INCENP como inductor de IG, se cree que podría estar involucrado debido a su participación en el Complejo Pasajero de Cromosomas (CPC). El trabajo de investigación exploró la relación transcripcional entre los genes INCENP y PLK1, evaluando la expresión de ambas moléculas en dos líneas celulares contrastantes, la línea NIH-T3T derivada de fibroblastos de ratón y la línea HT-29 obtenida de adenocarcinoma de colon. Los resultados obtenidos sugieren la posibilidad de una correlación transcripcional entre PLK1 e INCENP, lo que arroja luz sobre la comprensión de los mecanismos asociados con el fenómeno de IG en el proceso de transformación neoplásica.
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    Comparación de la expresión del gen PLK1 en las líneas celulares HEK 293 y HT 29
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Córdoba López, Laura Vanessa; Quimbaya Gómez, Mauricio Alberto
    El cáncer es una enfermedad multifactorial que se caracteriza por la pérdida de la identidad celular en un contexto tisular que inicialmente conduce a una proliferación descontrolada de las células transformadas. Debido al alto grado de complejidad y al gran número de factores que pueden desencadenar la pérdida de identidad celular que conlleva posteriormente a la formación de tumores, en los últimos años se han buscado nuevas aproximaciones para simplificar el estudio de los eventos celulares que pueden iniciar la tumorogénesis. Los modelos matemáticos son una alternativa que facilita el estudio de los mecanismos y redes de interacción molecular involucrados en el inicio o progreso del proceso carcinogénico. Sin embargo, los ensayos experimentales, moleculares y celulares son esenciales para calibrar estos modelos computacionales, verificando las hipótesis generadas in silico y revelando, in vivo, efectos no previstos. En este trabajo, se validó experimentalmente las predicciones del modelo de inestabilidad genómica propuesto por Suescum en el 2020, donde se teoriza que la regulación de la proteína PLK1 sobre los genes AURK, INCENP, KIF2C y PTTG1 podría conducir a inestabilidad genómica a través de 3 circuitos: el complejo pasajero cromosómico, el complejo promotor de la anafase y el complejo del punto de control mitótico. Para validar el modelo, se evaluaron mediante PCR en tiempo real los niveles de expresión de dichos genes en líneas celulares embrionarias de riñón (HEK 293) y tumorales derivadas de adenocarcinoma de colon (HT 29). Los resultados mostraron diferencias en los patrones de expresión que coinciden con las predicciones del modelo matemático y con interacciones reportadas previamente entre PLK1 y los genes evaluados. Sin embargo, la alta variabilidad experimental entre réplicas impide confirmar estas diferencias estadísticamente, por lo que se requieren mejoras metodológicas para aumentar la reproducibilidad y reducir la variabilidad, lo cual fortalecería la posibilidad de asociar las diferencias detectadas con procesos tumorales. Una optimización de los protocolos experimentales y un aumento en el número de réplicas biológicas son esenciales para validar de forma más sólida el modelo matemático propuesto inicialmente.