Estrategias de secuenciación y análisis bioinformático para el estudio del cáncer y de las enfermedades hereditarias

  1. VALDES MAS, RAFAEL MARIA
Dirigida por:
  1. Carlos López Otín Director
  2. Xosé A. Suárez Puente Director

Universidad de defensa: Universidad de Oviedo

Fecha de defensa: 23 de diciembre de 2016

Tribunal:
  1. Julio Saez Rodriguez Presidente/a
  2. Víctor Quesada Fernández Secretario
  3. Ignacio Varela Egocheaga Vocal
Departamento:
  1. Bioquímica y Biología Molecular

Tipo: Tesis

Teseo: 442988 DIALNET

Resumen

El desarrollo y la aplicación de las técnicas de secuenciación han permitido el estudio del genoma humano, revelando las bases moleculares de las enfermedades genéticas. En paralelo con estas innovaciones, ha sido necesario diseñar herramientas bioinformáticas para analizar esta información biológica compleja. En este sentido, en la Tesis Doctoral hemos desarrollado una nueva herramienta computacional, exome2cnv, para detectar alteraciones en el número de copias a partir de datos de secuenciación de exoma. Además, hemos colaborado en un proyecto internacional de comparación de programas para la identificación de variantes. Hemos validado la precisión del algoritmo Sidrón, desarrollado en nuestro laboratorio, para detectar mutaciones puntuales somáticas. También hemos colaborado en la extracción de las principales firmas moleculares implicadas en cáncer mediante la integración de mutaciones somáticas presentes en 7.042 tumores. El empleo de las técnicas de secuenciación y herramientas computacionales ha contribuido a la caracterización de las enfermedades humanas, incluyendo el cáncer y las enfermedades hereditarias. En este sentido, hemos realizado la integración de información clínica y de datos genómicos, transcriptómicos y epigenéticos de 506 pacientes con leucemia linfática crónica (LLC). Este análisis ha proporcionado una visión genética globalizada de la LLC, identificando nuevos genes responsables del desarrollo de esta enfermedad, como son ZNF292, ZMYM3, ARID1A y PTPN11. Este estudio sobre la LLC ha permitido la identificación de mutaciones funcionales y recurrentes que afectan a zonas no codificantes, como la región 3’UTR de NOTCH1 y una región intensificadora de la expresión de PAX5. Finalmente, hemos aplicado estrategias de secuenciación masiva, así como estudios funcionales, al análisis de familias con cardiomiopatía hipertrófica (CMH). Este estudio ha revelado que FLNC es un nuevo gen responsable de CMH familiar, asociado a muerte súbita.