Desvelando el papel de KIF2C en la progresión y detección temprana del cáncer de mama a través del modelamiento matemático de la red de regulación génica
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Date
2025
Authors
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
El cáncer de mama representa una de las principales causas de mortalidad en mujeres a nivel mundial, por lo cual es de importancia estudiar y entender cómo se lleva a cabo la progresión tumoral a nivel celular para proponer algunos mecanismos que permitan un diagnóstico temprano o un tratamiento dirigido. En esta investigación se realizó un enfoque desde la biología de sistemas para modelar matemáticamente la red de regulación génica del gen KIF2C, una kinesina implicada en la dinámica de los microtúbulos y en la estabilidad genómica durante la mitosis y que se presume está involucrado en la progresión del cáncer de mama. Se construyó un modelo utilizando herramientas como CellDesigner bajo los estándares SBML, SBGN, empleando una cinética elemental y bajo la aproximación de la ley de acción de masas. El modelo se construyó y alimentó con base a la información reportada en bases de datos bibliográficos y biológico tales como KEGG, Reactome y Gene Ontology, PUBMED, entre otras. El modelo construido contiene 1714 reacciones y permite simular escenarios de sobreexpresión de KIF2C y su impacto en procesos biológicos como; la apoptosis, el ensamblaje del cinetocoro, la condensación y segregación cromosómica, la proliferación celular y el punto del ensamblaje del huso, el punto de control del daño del DNA, el ciclo celular, la organización del citoesqueleto y citogénesis y la mitosis. Los resultados revelan que la sobreexpresión de KIF2C podría provocar inestabilidad cromosómica, la cual se asocia con el desarrollo y progresión del cáncer de mama, especialmente en su subtipo triple negativo. Esta investigación sugiere que KIF2C podría representar un biomarcador diagnóstico y un blanco terapéutico en este tipo de cáncer.
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Breast cancer represents one of the leading causes of mortality among women worldwide, making it essential to study and understand tumor progression at the cellular level in order to 2
propose mechanisms for early diagnosis or targeted treatment. In this research, a systems biology approach was employed to mathematically model the gene regulatory network of the KIF2C gene—a kinesin involved in microtubule dynamics and genomic stability during mitosis, and which is presumed to play a role in breast cancer progression. A model was constructed using tools such as CellDesigner, following SBML and SBGN standards, employing elementary kinetics under the mass action law approximation. The model was built and informed based on data reported in bibliographic and biological databases such as KEGG, Reactome, Gene Ontology, and PubMed, among others. The resulting model includes 1,714 reactions and allows for the simulation of KIF2C overexpression scenarios and their impact on biological processes such as apoptosis, kinetochore assembly, chromosome condensation, cell proliferation, spindle assembly checkpoint, chromosome segregation, DNA damage checkpoint, cell cycle, cytoskeleton organization and cytokinesis, and mitosis. The results reveal that KIF2C overexpression may lead to chromosomal instability, which is associated with the development and progression of breast cancer, particularly in the triple-negative subtype. This study suggests that KIF2C could serve as a diagnostic biomarker and therapeutic target in this type of cancer.