Quimbaya Gómez, Mauricio AlbertoCórdoba López, Laura Vanessa2024-08-082024-08-082024https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/3723El 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.25 p.application/pdfspaCáncerqPCRInestabilidad genómicaModelos matemáticosLíneas celularesGenomic instabilityMathematical modelsCell lineshttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2