Centro de Investigación en Sostenibilidad Computacional - COMPSUST

Perfil molecular en organoides 3D de cáncer de mama para análisis de invasividad y potencial metastásico in vitro e in vivo

Financiado por: Prociencia

Categoria: Bioingeniería

El cáncer de mama es la principal causa de muerte por cáncer entre las mujeres afroamericanas e hispanas . A nivel mundial es el más común y representa el 12,5 % de todos los nuevos casos anuales de cáncer en todo el mundo siendo la invasión y metástasis lo que lleva a la muerte.

Debido a la ausencia de modelos no animales que puedan mejorar la comprensión de la progresión de este tumor, se utilizará la bioimpresión 3D de esferoides de células cancerosas de mama para generar microtumores que tengan, potencialmente, características similares al original, lo que llevará a un análisis del perfil de expresión de moléculas que incrementan sus capacidades de invasión y metástasis in vitro e in vivo. Utilizando líneas celulares y biopsias, se utilizarán protocolos de bioimpresión de tejidos para generar microtumores que en primer término, se analizarán a nivel transcriptómico utilizando RNAseq y PCR en tiempo real, enfocados en las quimiocinas que son moléculas guías en el transporte celular. Para evaluar la mayor o menor expresión de la proteína, se analizará la citometría e inmunofluorescencia. Para verificar si dichas proteínas son funcionales en estas células, se realizarán ensayos de migración e invasión. Finalmente, en los modelos in vivo, se verá la correlación de los hallazgos in vitro y el análisis histológico de órganos principales que sufren comúnmente metástasis por este cáncer.
El objetivo general, por tanto, es determinar el perfil molecular de invasividad y metástasis del modelo de organoides 3D de cáncer de mama in vitro e in vivo.

Para ello se va a 1): desarrollar cultivos de organoides 3D de líneas tumorales de cáncer de mama y de cultivos primarios, 2) comparar la expresión genética de quimiocinas y sus receptores en diferentes condiciones de estímulos inflamatorios en los organoides 3D in vitro, 3) evaluar la expresión de las quimiocinas y sus receptores en el organoide 3D comparando su expresión en diferentes condiciones, 4) analizar la compartimentalización de las quimiocinas y sus receptores en el organoide 3D y 5) determinar la actividad funcional (invasión y metástasis) de los receptores de quimiocinas en modelos in vivo implantados con los esferoides 3D.

Los resultados esperados son:
1. Optimizar los modelos 3D del cáncer de mama
2. Generar un perfil molecular de invasividad y metástasis basado en quimiocinas y sus receptores
3. Sugerir mecanismos que puedan servir como futuros blancos interesantes para terapia biológica del cáncer.
El presente proyecto busca generar un mayor conocimiento en la biología del cáncer de mama que ayude a entender los mecanismos de invasión y progresión del tumor, y de esta manera, utilizando un modelo no animal llevar al diseño de nuevas estrategias terapéuticas.

Julio Valdivia Silva

Investigador principal

jvaldivias@utec.edu.pe

Dr. Juan Gutiérrez

Investigador

jgutierreza@utec.edu.pe

Magíster en Ciencia de la Computación y Ph.D. en Ciencia de la Computación del Instituto de Matemáticas y Estadística (IME) de la Universidad de Sao Paulo (USP). Sus áreas de interés son Teoría de Grafos, Algoritmos, Optimización Combinatoria y Teoría de la Computación.

Líneas de investigación

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Dr. Cristian López del Álamo

Investigador

clopezd@utec.edu.pe

PhD en ciencia de la computación obtenido con felicitaciones públicas (summa cum laude), por la Universidad Nacional de San Agustín y Magíster en Ingeniería de Software con Máxima distinción(summa cum laude) por la Universidad de Tarapacá de Chile. Actualmente, es Profesor Investigador de la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC). Fue Director General de Investigación en la Universidad La Salle de Arequipa y profesor investigador en la misma universidad. También, es profesor de Ciencia de la Computación en la Universidad Nacional de San Agustín. Fue uno de los científicos que desarrolló el algoritmo de rastreo de contactos vía bluetooth para la PCM con el objetivo de generar alertas tempranas y evitar la expansión del coronavirus en Perú . También, ha sido ponente en diversos lugares del Perú, América Latina y Europa. Sus intereses de investigación están centrados en Geometry Deep Learning, Machine Learning y algoritmia.

Líneas de investigación

Aprendizaje profundo de geometría

Aprendizaje automático y algorítm

Procesamiento de imágenes

Data Mining

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Dr. José Tomás Gálvez

Investigador

jgalvezg@utec.edu.pe

Cosmologo interesado en el estudio del universo temprano y fenomenologia de la gravedad fuerte y cuantica.

Líneas de investigación

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Fenomenología de la gravedad fuerte y ondas gravitacionales

Dinámica no lineal y conexiones entre gravedad y termodinámica

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Dr. Jorge Gonzalez

Investigador

jgonzalez@utec.edu.pe

Ingeniero Electrónico graduado por la Universidad Privada Antenor Orrego en 2008. Maestría en el área de Microelectrónica por la Universidad de São Paulo en 2013. Doctorado en Ciencia de la Computación por la Universidad de Campinas en 2021. Investigador colaborador del Lightwave Research Laboratory de Columbia University, NY. Sus áreas de interés son arquitectura de computadores, interconexiones ópticas integradas, sistemas de memoria y tráfico intra-chip.

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