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Gene BRCA2 (efeito como supressor de cancro)

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Gene BRCA2 (efeito como supressor de cancro)

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Processo normal se o gene não está mutado:
1º  Recrutamento da proteína Rad51 para os locais de dano do DNA
2º BRCA2 promove a nucleação do Rad51 no filamento (envolvendo um só filamento)
3º Invade o cromatídio irmão, encontrando a sequência complementar nele e há a formação do D-Loop, ou seja, há a reparação do DNA.
Conclusão: Se houver mutação do gene BRCA, há uma acumulação destas, que leva ao cancro da mama

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Os ratinhos (mus musculus) são muito utilizados como modelos para ensaios pré-clínicos, neste caso do cancro da mama, por serem de fácil manipulação, com alguns genes em comum com os humanos e representando fenótipos semelhantes.

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O cancro no geral é uma doença genética heterogénea e na sua maioria não hereditária.
A maior parte dos cancro da mama  não é herditário e resultam de mutações somáticas

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Malik, V., Kalakoti, Y. & Sundar, D. Deep learning assisted multi-omics integration for survival and drug-response prediction in breast cancer. BMC Genomics 22, 1–12 (2021)

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-Gene produz uma PROTEÍNA responsável por DNA repair.
-Gene supressor do Tumor, ou seja, inibe o seu crescimento
Dois tipos de BRCA- BRCA1 e BRCA2, normalmente presentes

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Poucos estudos tomam a genómica em consideração 

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Poucos estudos tomam a genómica em consideração 

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Usam como input nos modelos de previsão as estruturas moleculares dos fármacos e a interação fármaco-alvo.

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- No cancro da mama, existe uma relação entre as mutações de alguns genes com o aumento do risco de desenvolver este cancro. Os mais comuns são os genes BRCA1 e BRCA2. De facto, mulheres portadoras de genes BRCA1 ou BRCA2 que tenham sofrido mutações, têm risco aumentado de vir a desenvolver cancro da mama ao longo da vida, variando entre os 50 e 85%.

-Podem também ser causadas por variantes patogénicas noutros genes, como TP53, STK11, ATM, BARD1, BLM, BRIP1, CDH1, CHEK2, PAL2, PMS2.

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- As ómicas reúnem as seguintes disciplinas da área da biologia: genómica, transcritómica, proteómica e metabolómica.

Exemplo:
- A genómica é o estudo do genoma completo dos organismos. Usa uma combinação de tecnologias de DNA recombinante, sequenciação e bioinformática, para sequenciar, montar e analisar a estrutura e função do genoma.
- Distingue-se de genética clássica, no sentido em que aqui olhamos para todo o material hereditário em simultâneo e não para a questão de um gene e um produto de cada vez.

- As ómicas permitem ainda analisar o genoma em diferentes níveis de complexidade simultaneamente e tirar conclusões importantes.

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- A integração das várias ómicas é usada para entender melhor o prognóstico e o fenótipo do cancro ou funções de uma célula/microrganismo, auxiliando na decisão do tratamento a efetuar bem como perceber o desenvolvimento do cancro.

.: Assim, esta abordagem é a mais vantajosa, pois as diferentes ómicas têm informação relevante e complementar. Deste modo é possível analisar o genoma humano em vários níveis de complexidade simultaneamente.

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- Estes estudos revelam uma necessidade urgente de criar sistemas de prognóstico baseados em conhecimentos robustos que podem gerar fenômenos fenotípicos de estimativas para o indivíduo.
- A medicina personalizada visa fornecer a estratégia mais eficaz de tratamento com base no histórico médico do paciente,
características genómicas e resposta ao tratamento.

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- Base dos algoritmos do Deep learning;
- Série de algoritmos que identificam relações subjacentes num conjunto de dados;
- São uma ferramenta poderosa de aprendizagem e inteligência artificial;
- Fazem aproximações de funções e outras dinâmicas, aprendendo através de exemplos;
- Baseando-se nas sinapses entre neurónios, os Neural Network Models conseguem adaptar-se a mundanças de input, conseguindo arquitetar o melhor resultado sem a necessidade de se redesenhar o output;

# data[].attributes.body
- Multilayer Perceptrons;
- Convolution Neural Network;
- Recurrent Neural Networks;
- Deep Belief Network;

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Multilayer Perceptrons
- É composto por três camadas: Input, escondida e output;
- Utiliza uma técnica de aprendizagem denominada de Backpropagation. Esta ajuda no ajuste do peso dos neurónios de modo a se obter um resultado mais próximo do espectável;
----------------------------------------
Convolution Neural Network
- É composto por três camadas: convolution, pooling e fully-connected;
- As camadas de convolution e pooling executam a extração de recursos, recursos esses mapeados na fase final pela camada fully-connected;
----------------------------------------
Recurrent Neural Networks
- Nesta network, o output do passo anterior passa a ser o input do passo atual;
----------------------------------------
Deep Belief Network
- Utiliza probabilidades para formar o output;

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Multilayer Perceptrons
- Conjuntos de dados em tabelas;
- Previsão de problemas;
----------------------------------------
Convolution Neural Network
- Reconhecimento e classificação de imagem;
- Reconhecimento facial;
----------------------------------------
Recurrent Neural Networks
- Previsão de problemas;
- Resumo de texto;
----------------------------------------
Deep Belief Network
- Reconhecimento de imagem e video;
- Dados de captura de movimento;

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Neural networks are a series of algorithms that identify underlying relationships in a set of data. These algorithms are heavily based on the way a human brain operates. These networks can adapt to changing input and generate the best result without the requirement to redesign the output criteria. In a way, these neural networks are similar to the systems of biological neurons.

Deep learning is an important part of machine learning, and the deep learning algorithms are based on neural networks. There are several neural network architectures with different features, suited best for particular applications. Here, we are going to explore some of the most prominent architectures, particularly in context to deep learning.

Multilayer Perceptrons

Multilayer Perceptron (MLP) is a class of feed-forward artificial neural networks. The term perceptron particularly refers to a single neuron model that is a precursor to a larger neural network.

An MLP consists of three main layers of nodes - an input layer, a hidden layer, and an output layer. In the hidden and the output layer, every node is considered as a neuron that uses a nonlinear activation function. MLP uses a supervised learning technique called backpropagation for training. When a neural network is initialised, weights are set for each neuron. Backpropagation helps in adjusting the weights of the neurons to obtain output closer to the expected.

MLPs are most ideal for projects involving tabular datasets, classification prediction problems, and regression prediction problems.

Convolution Neural Network

Convolution neural network (CNN) model processes data that has a grid pattern such as images. It is designed to learn spatial hierarchies of features automatically. CNN typically comprises three types of layers, also referred to as blocks - convolution, pooling, and fully-connected layers.

The convolution and pooling layers perform feature extraction, and these extracted features are mapped into the final output by the fully connected layer. CNN is best suited for image processing.

Some of the applications areas of CNN are in image recognition, image classification, object detection, and face recognition.

Recurrent Neural Networks

In Recurrent Neural Networks (RNN), the output from the previous step is fed back as input to the current step. The hidden layer in the RNN enables this feedback system. This hidden state can store some information about the previous steps in a sequence.

The 'memory' in RNN helps the model in remembering all the information that has been calculated. It, in turn, uses these same parameters for each of the inputs to produce the output, thereby reducing the complexity of parameters.

RNN is one of the most widely used types of neural networks, primarily because of its greater learning capacity and its ability to perform complex tasks such as learning handwritings or in language recognition. Some of the other fields where RNN finds application is - prediction problems, machine translation, video tagging, text summarisation, and even music composition.

See Also

Deep Belief Network

The Deep Belief Networks (DBN) use probabilities and unsupervised learning to generate the output. DBNs consist of binary latent variables, undirected layers, and directed layers. DBNs are unlike other models as every layer is regulated in order, and each one of them learns the entire input.

In DBNs, each sub-network's hidden layer is a visible layer for the next one. This composition enables quick layer-by-layer unsupervised training procedure where contrastive divergence is applied to each sub-network, starting with the lowest visible layer. Greedy learning algorithms are used to train DBNs. The learning takes one layer at a time. Hence, each layer receives different versions of the data, and each layer uses the output from the previous layer as its input.

DBNs find major applications in image recognition, video recognition, and motion capture data.

Restricted Boltzmann Machine

The Boltzmann Machine (RBM) is a generative and non-deterministic (stochastic) neural network that learns probability distribution over its set of inputs. RBMs are shallow, two-layer neural networks that constitute the building blocks of deep-belief networks. The first layer in an RBM is called the visible or the input layer, and the second one is called the hidden layer. It consists of a neuron-like unit called node; the nodes are connected to each other across layers but not within the same layer.

RBMs are generally used in building applications such as dimensionality reduction, recommender systems, and topic modelling. However, in recent years generative adversarial networks are slowly replacing RBMs.

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Shraddha Goled

I am a journalist with a postgraduate degree in computer network engineering. When not reading or writing, one can find me doodling away to my heart's content.

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Top 5 Neural Network Models For Deep Learning & Their Applications

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Neural networks are a series of algorithms that identify underlying relationships in a set of data. These algorithms are heavily based on the way a human brain operates. These networks can adapt to changing input and generate the best result without the requirement to redesign the output criteria.

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.The Cancer Genome Atlas (TCGA)
Projeto criado para se identificar o conjunto completo de alterações no DNA em muitos tipos diferentes de cancro. O estudo destas mudanças pode ajudar investigadores a entender como  diferentes tipos de cancro se formam. Isto pode levar a novas maneiras de prevenir, diagnosticar e tratar o cancro. O Cancer Genome Atlas é liderado pelo National Cancer Institute (NCI) e pelo National Human Genome Research Institute (NHGRI), que fazem parte do National Institutes of Health (NIH).
.Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC)
"We have characterised 1000 human cancer cell lines and screened them with 100s of compounds.
On the GDSC website, you will find drug response data and genomic markers of sensitivity."
.International Cancer Genome Consortium
O International Cancer Genome Consortium é uma organização científica voluntária que fornece um fórum para colaboração entre os principais investigadores de cancro e genómica do mundo.

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-Acesso a uma grande quantidade de dados
-Foram retirados conjuntos de dados para pacientes com carcinoma invasivo na mama (BRCA)

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A "análise de componentes de vizinhança", NCA, é um método de aprendizagem computacinal para classificar dados multivariados em classes distintas de acordo com uma determinada métrica de distância sobre esses mesmos dados. Funcionalmente, serve aos mesmos propósitos do algoritmo de vizinhos "K-mais próximos" e faz uso direto de um conceito relacionado.

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Encontrar o fármaco indicado para estes doentes e prever a sobrevivência.

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- Mais comum no sexo feminino a nível mundial com grande impacto na figura feminina
- Normalmente o tratamento consiste em cirurgia, radioterapia, quimioterapia, hormonoterapia e terapia dirigida

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-Também conhecido como p4; p5; bbl; bfy; bhy; p44; p53; Tp53
- Gene do ratinho abordado no caso de estudo.

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Necessária uma alternativa para testar sistemáticamente a ligação entre a informação do genómica e a resposta dos agentes anticancerígenos

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Necessária uma alternativa para testar sistemáticamente a ligação entre a informação do genómica e a resposta dos agentes anticancerígenos

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Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC)

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Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC)

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-Fornecer conjuntos de dados multi-ómicas, como também dados de resposta de fármacos para as linhas celulares BRCA

-Mais vantajoso por apresentar um maior leque de fármacos rastreados

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- Algoritmo de seleção de caraterísticas de alto peso, que vai ser aplicado às bases de dados selecionadas anteriormente

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-Classificador das caraterísticas de alto peso obtidas anteriormente para a contrução de multi-ómicas baseadas na sobrevivência integrativa e na previsão de resposta de fármacos (para o cancro da mama).

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O rápido desenvolvimento de tecnologias para sequenciamento possibilita a identificação precoce de oncogenes e supressores de tumores
- Ferramentas computacionais permitem a análise do sequenciamento do exoma, sequenciamento do RNA e sequenciamento completo do genoma (WGS) humano.

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- Modelos de previsão baseados na integração de multi-ómicas auxiliando os médicos na compreensão do desenvolvimento do estado do cancro e qual o tratamento adequado.

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Deep learning-based multi-omics data integration reveals two prognostic subtypes in high-risk neuroblastoma

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- 2,26 milhões de novos casos em 2020

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- Cerca de 6000 casos novos todos os anos, sendo que em 2020 foram diagnosticados 7041 novos casos
- Principal causa de morte por cancro na mulher

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Cancro da mama: um problema de Saúde Pública

O cancro da mama é um problema de saúde pública, apesar de não ser dos mais letais, têm uma alta incidência e uma alta mortalidade, sobretudo na mulher (apenas 1 em cada 100 cancros se desenvolvem no homem). Actualmente em Portugal com uma população feminina de 5 milhões, surgem 6000 novos casos de cancro da mama por ano, ou seja 11 novos casos por dia, morrendo por dia 4 mulheres com esta doença.
Para obviar a este estado calamitoso o exame clínico e a mamografia são meios para um diagnóstico precoce.
São conhecidos alguns factores de risco para o cancro da mama, muito associados aos estilos de vida e a características reprodutivas inerentes à vida moderna e ocidentalizada. De notar que há entre 5 a 10% dos cancros da mama diagnosticados que aparentam características genéticas e hereditárias que, caso sejam confirmadas, obrigam a um acompanhamento mais precoce e cuidadoso das familiares.

A grande dificuldade em diminuir a prevalência dos factores de risco para o cancro da mama justificam uma prevenção secundária, isto é, que sejam concretizados procedimentos e atitudes de um diagnóstico o mais precoce possível das lesões malignas. Eles incluem o controlo rigoroso e periódico por mamografia e, quando adequado, ecografia, recorrendo ao aconselhamento pelo Médico Assistente, sobretudo a partir dos 40-45 anos.

O Programa de Rastreio de Cancro da Mama

A Liga Portuguesa Contra o Cancro é uma organização não governamental com vários objectivos direccionados para a problemática oncológica. Nas actividades relativas à prevenção do cancro da mama, destaca-se, desde 1986, o Rastreio de Cancro da Mama iniciado na Região Centro do País, que tem permitido o diagnóstico de centenas de cancros em fase inicial e, consequentemente, curáveis ou controláveis.

Na verdade, com o Rastreio do Cancro da Mama pretende-se não só um diagnóstico precoce, descobrindo tumores muito pequenos, muitas vezes não palpáveis e só vistos em mamografia ou ecografia ou em fase evolutiva não invasiva permitindo assim tratamentos menos mutilantes (cirurgia conservadora) e menos traumatizantes e uma sobrevida livre de doença e global mais longa. Por exemplo, para melhor avaliação da importância do Rastreio, bastará comparar um tumor que tenha menos de 2 cm de diâmetro tem uma sobrevida aos 10 anos de 85% e um tumor disseminado, com lesões noutros órgãos terá uma sobrevida aos 10 anos menor de 15%.

O Programa de Rastreio de Cancro da Mama (desenvolvido em estreita colaboração com os Cuidados de Saúde Primários) cobre actualmente toda a Região Centro do País (78 concelhos), bem como os distritos de Beja, Braga, Bragança, Évora, Portalegre, Santarém, Viana do Castelo e Vila Real, a maioria dos concelhos do distrito do Porto, o concelho de Azambuja (Lisboa) e os concelhos de Alcácer do Sal, Sines, Grândola e Santiago do Cacém (Setúbal). Utiliza sobretudo unidades móveis que se deslocam de 2 em 2 anos aos concelhos e unidades fixas. São enviadas cartas-convites às mulheres em idade rastreável (50-69 anos) inscritas nas Unidades de Saúde para realizar uma mamografia (exame gratuito).

Esse exame radiológico é estudado por 2 radiologistas que, em caso de dúvida, chamam a mulher a uma consulta clínica de aferição. Se subsistirem dúvidas, são encaminhadas para instituições hospitalares onde realizarão um diagnóstico final e, caso a suspeita se confirme, serão rapidamente tratadas.

É assim que a nível nacional (e até 2018) foram já realizadas mais de 4 milhões mamografias de Rastreio e encaminhadas para diagnóstico e tratamento mais de 19.000 mulheres, o que permitiu um tratamento menos agressivo, mais eficaz e, mesmo em muitos casos, a cura total.

​Mas este trabalho terá que continuar - com mais empenhamento da população, com maior participação das mulheres, com ainda maior esforço dos profissionais envolvidos e com maior disponibilidade financeira para adquirir mais e melhores meios de diagnóstico.

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Programa de Rastreio de Cancro da Mama - Rastreio e Diagnóstico Precoce : Liga Portuguesa Contra o Cancro

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Cancro da mama: um problema de Saúde Pública O cancro da mama é um problema de saúde pública, apesar de não ser dos mais letais, têm uma alta incidência e uma alta mortalidade, sobretudo na mulher (apenas 1 em cada 100 cancros se desenvolvem no homem).

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Podemos então classificar o Cancro da Mama (CM) relativamente à presença de recetores (classificação molecular) em 4 grupos diferentes:
-luminal A;
-luminal B;
-enriquecido em HER2 (HER2 positivo);
-basal ou triplo negativo.

O CM luminal A é positivo para os recetores de estrogénio e progesterona, mas negativo para a sobrexpressão de HER2. O CM luminal B é positivo para os recetores de estrogénio e/ou progesterona e positivo ou negativo para a sobrexpressão de HER2. O CM enriquecido em HER2 é negativo para os recetores de estrogénio e/ou progesterona, mas positivo para a sobrexpressão de HER2. Por fim, o CM triplo negativo não apresenta recetores de estrogénio, progesterona nem níveis elevados de HER2.

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The Clinical Value of Somatic TP53 Gene Mutations in 1,794 patients with Breast Cancer

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MOLI: multi-omics late integration with deep neural networks for drug response prediction

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Deep Learning based multi-omics integration robustly predicts survival in liver cancer

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.Sensibilidade
.Precisão
.Especificidade
.Taxa de falsos positivos
.Cotação F1
Coeficiente de correlação de Mathews
.Kappa

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NCA selecionou 246 conjuntos de seis ómicas com características clínicas como:
.Idade
.Sexo
.Estagio patológico
.Dias desde a última consulta
.Número de nódulos linfáticos afetados
.Metásteses de nódulos linfáticos
.Estagio metastático
.Tipo histológico

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Modelo de previsão de resposta aos fármacos:

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Modelo de previsão de resposta aos fármacos:

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Inicialmente para 212 fármacos
Feito em 42 linhagens de células com 100 fármacos testados
Previu valores de IC50 para cada um dos fármacos

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Aplicação dos modelos da coluna anterior 

# data[].attributes.subject
Aplicação dos modelos da coluna anterior 

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Esquema do fluxo de trabalho(s) geral seguido(s) para a previsão de sobrevivência e resposta a fármaco(s). O fluxograma descreve várias etapas seguidas
durante o desenvolvimento de modelos de previsão, incluindo:
- A: recuperação de dados,
- B: processamento de resposta aos fármacos,
- C: processamento dos dados ómicos;
- D: treino/otimização das redes neurais profundas

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A integração de Multi-Ómicas melhora a previsão de sobrevivência de pacientes com BRCA

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A integração de Multi-Ómicas melhora a previsão de sobrevivência de pacientes com BRCA

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- O NCA fez a seleção de 246 conjuntos de 6 ómicas, juntamente com algumas características clínicas, tais como a idade, sexo, estado patológico, número de nódulos linfáticos afetados, estado tumoral, metástase de nódulos linfáticos, estado metastático e tipo histológico. Estas foram colocadas no modelo de neural network de previsão de sobrevivência para classificar os pacientes em duas classes diferentes, alto e baixo risco.
O modelo de neural network feed-forward  foi instruído com duas camadas ocultas de 7 nódulos em cada camada, e uma camada de output de dois neurónios, para separar os pacientes em duas classes.
- A aprovação cruzada "10-fold" da rede neural, juntamente com a otimização do termo de regularização e a arquitetura de camadas ocultas, foi realizada com o auxilio do BayesOpt. O modelo final do neural network consistia em duas camadas ocultas (de 7 nódulos em cada) e duas classes de output com termo de regularização definido de 0,9999.
Após várias iterações da otimização de Bayesian, o "trainscg" foi selecionada como uma função de instrução, tendo adotado um método de gradiente conjugante para fazer a atualização de pesos e tendências. A entropia cruzada foi utilizada como função de avaliação de desempenho.
- O modelo de previsão de sobrevivência classificou os pacientes em duas classes, os de alto e baixo risco, com uma precisão de previsão de 94%.
As precisões de previsão de instrução, aprovação e teste do conjunto de dados obtiveram os valores de 93,5; 93,7 e 98,1%, respetivamente. Deste modo, percebe-se que o "overfitting" do modelo de neural network foi evitado com sucesso.
- A área sob as características operacionais do recetor (AUROC) apresentou um valor de 0,98 em ambas as classes (Alto e baixo risco), demonstrando assim a eficácia do modelo de previsão para fazer esta classificação de maneira eficiente.
O desempenho do modelo foi ainda avaliado pelo cálculo de outros parâmetros, como por exemplo, a sensibilidade, especificidade, precisão, taxa de falsos-positivos, pontuação F1, coeficiente de correlação de Mathews e Kappa. Os valores de todos os parâmetros mostraram que o modelo de previsão demonstrou uma boa capacidade de fazer a distinção entre duas classes de sobrevivência.
- A aprovação externa do modelo de previsão de sobrevivência baseado em integração multi-ómica realizou-se utilizando um conjunto de dados de 1 e 5 - ómicas de pacientes TCGA BRCA que foram excluídos para a instrução do modelo devido à indisponibilidade de todos os dados das 6-ómicas.
O desempenho do modelo com dados de 1-ómica ou 5-ómicas como aprovação de entrada não eram comparáveis com o modelo em estudo. Observou-se ainda que os dados das 6-ómicas foram capazes de prever tanto os indivíduos de alto risco, como os de baixo com boa precisão. Contudo, quando os dados de 1 ou 5-ómicas foram fornecidos como entrada para aprovação externa, o modelo não foi capaz de prever corretamente indivíduos de alto risco devido a um desequilíbrio de classe no conjunto de dados disponível para cancro da mama. Por conseguinte, foi observado que aquando da utilização de 1-ómica, todos os indivíduos foram classificados como de baixo risco, sendo a precisão de previsão de pacientes de baixo risco de 100%, falhando na previsão de doentes de alto risco.
Da mesma forma, aquando da utilização de 5-ómicas, o modelo foi capaz de prever corretamente indivíduos de alto risco com uma precisão de 0 a 10%, e indivíduos de baixo risco com uma precisão de 83 a 100%. Estes dados mostraram que quantas mais camadas de informações ómicas se adicionarem, melhor a previsão obtida pelo modelo.
A integração de diferentes tipos de ómicas melhora o desempenho dos modelos de previsão quando comparados com a abordagem de 1-ómica tradicional, tendo-se obtido a melhor precisão aquando do uso de todos os tipos de ómicas.

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O modelo proposto apresenta uma melhor performance quando comparado com abordagens semelhantes

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O modelo proposto apresenta uma melhor performance quando comparado com abordagens semelhantes

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- Os modelos propostos de sobrevivência ao cancro da mama e de previsão da resposta a medicamentos foram comparadas com um método previsto de sobrevivência e dois métodos previstos de resposta dos medicamentos.
Como previsão de sobrevivência, um estudo parecido, realizado em pacientes com BRCA mostrou uma eficácia e valores de AUC de 0,73 e 0,79, respetivamente. Numa comparação direta, o modelo proposto apresentou uma performance significativamente melhor para as mesmas condições, com a previsão de eficácia e valores de AUC de 0,94 e 0,98, respetivamente.
Por outro lado, modelos de base de SVM e late-integration têm sido amplamente usados para a previsão de resposta de certos medicamentos quando em pacientes com cancro.
Deste modo, um modelo SVM foi construído internamente, usando alguns aspetos selecionados de NCA para análise comparativa.
Os parâmetros do modelo SVM, custo e gamma, foram otimizados, tendo-se obtido os valores de 10 para custo e 0.5 para gamma como os valores ótimos para a previsão de respostas a medicamentos.
Semelhantemente, o MOLI foi utilizado para prever as respostas aos medicamentos nos conjuntos de dados estudados. Contudo, apenas dois medicamentos (Docetaxel e Gemcitabine) puderam ser comparados devido ao MOLI ser limitado para apenas alguns medicamentos.
- O método proposto superou a concorrência em ambos os casos, reforçando assim a eficácia do método proposto.
Para além disto, mostrou-se necessário ter uma medida de aprovação externa para avaliar a eficácia do modelo de resposta ao medicamento proposto.
Os dados de resposta dos medicamentos a pacientes com cancro da mama TCGA (BRCA) foram obtidos a partir de um estudo semelhante. Foram extraídos da base de dados identificadores de TCGA e de resposta a medicamentos, para quatro medicamentos diferentes (Vinblastine, Gemcitabine, Tamoxifen e Docetaxel).
Dados de mRNAseq, metilação, CNV e miRNAseq para identificadores de TCGA selecionados foram processados e guardados na rede neural.
- As respostas a medicamentos previstas, "binarizadas" utilizando limites de medicamentos calculados anteriormente, foram bastante precisas, apresentando uma precisão de 0,79 para o Docetaxel (24 pacientes) e 0,5 para o Tamoxifen (11 pacientes).
Para o Vinblastin e o Gemcitabine, o conjunto de dados de um único paciente, para cada medicamento, encontrava-se disponível para se fazer a comparação das previsões do modelo de previsão de resposta aos medicamentos.
- O modelo desenvolvido foi capaz de prever a resposta dos medicamentos Vinblastin e Gemcitabine corretamente. Deste modo, considerando que o modelo inicial foi treinado em linhagens celulares, a precisão da validação externa (0,73) é consistente com a validação interna, reforçando a eficácia do método proposto.

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- A seleção de recursos utilizando NCA originou um conjunto de genes com grande potencial de previsão. Deste modo, a Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) foi utilizada para calcular as pontuações de enriquecimento genético correspondentes a cada entidade. A base de dados de conhecimentos de reactoma foi utilizada para se fazer a análise.
O conjunto de genes selecionados a partir do conjunto de dados de mRNA, para a previsão de sobrevivência, revelou vias e reações críticas para a sobrevivência do paciente.
- A regulação de transcrição dependente de TP53, a expressão genética e a resposta a danos de DNA foram as vias mais enriquecidas, de entre todos os tipos de dados. A "signature" identificada, de sobrevivência e previsão de resposta a medicamentos, foi também combinada e mapeada nas vias KEGG, usando a ferramenta de anotação DAVID.
A via identificada consistia principalmente em vias cancerígenas e todas as principais vias cuja desregulação é bem relatada no cancro.

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- Cerca de 5 a 10% dos cancros da mama são hereditários (sendo que cerca de 80 a 90% destes são devido a mutações nos genes seguintes)

-Associado aos genes BRCA1 e BRCA2, o indivíduo herda uma mutação nestes, tem mais probabilidade de desenvolver o cancro da mama em idades mais precoses.

-Este mutação no genes é autossómica dominante ou seja, há probabilidade de 50% de transmissão da mutação de geração em geração, dentro das várias famílias

- Se a mulher possuir o gene BRCA1 tem 72% de probabilidade de uma mulher desenvolver o cancro da mama na sua vida, enquando que se tiver o gene BRCA2 é de 69%

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Comparison of the proposed survival and drug-response prediction model with similar methods

# data[].attributes.subject
Comparison of the proposed survival and drug-response prediction model with similar methods

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(Alguns dos outros modelos estão afixados na coluna da abordagem das multi-ómica)

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A Cancer Survival Prediction Method Based onGraph Convolutional Network

# data[].attributes.subject
A Cancer Survival Prediction Method Based onGraph Convolutional Network

# data[].attributes.body
C. Wang et al. [22]

# data[].attributes.body
-As células acumulam demasiadas mutações e eventualmente desenvolve-se o cancro
-Ou seja, o cancro desenvolve-se se o sistema imunitário não estiver a funcionar devidamente, e/ou se a quantidade de células produzidas for demasiado grande e o sistema imunitário não as conseguir eliminar.

# data[].attributes.body
- "Reativar" sequências silencidadas de DNA da heterocromatina.
-Há trancrição de DNA satélite (que é o principal componente dos centrómeros funcionais)
Esta Transcrição pode levar a:
-Paragem no crescimento;
-Recombinação homóloga prejudicada;
-Quebras espontâneas DNA;
-Dificuldades em manter a integridade da heterocromatina.
Isto tudo provoca instabilidade genómica.

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Unit7E DNA Mutation and Repair DS Break Repair and BRCA Genes

# data[].attributes.headline
Exemplo de um ciclo normal de uma célula

# data[].attributes.subject
Exemplo de um ciclo normal de uma célula

# data[].attributes.body
- Se as células forem cancerigenas, o processo de divisão celular é interrompido e desregulado, resultando na proliferação celular e no crescimento do tumor.

# data[].attributes.body
O knockout genético é uma técnica para inativar seletivamente um gene substituindo-o, ou não.
É efetuado em 3 etapas:
1. Alteração do gene in vitro
2. Introdução do gene no hospedeiro
3. Seleção (selecionar dentro do hospedeiro as células que têm o gene mutante)

É feito com recurso a vetores suicidas: um vetor que não pode ser replicado; vai ser eliminado da célula, mas parte do mesmo poderá ser integrada no cromossoma.

# data[].attributes.body
Powell, S. N. & Kachnic, L. A. Roles of BRCA1 and BRCA2 in homologous recombination, DNA replication fidelity and the cellular response to ionizing radiation. Oncogene 22, 5784–5791 (2003).

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The genetic basis for familial breast cancer predisposition has become established over the past decade with the cloning of two major breast cancer susceptibility genes, BRCA1 and BRCA2 ( Miki et al., 1994; Wooster et al., 1995). The BRCA1 gene was first cloned in 1994 after being mapped to chromosome 17q21 by genetic linkage analysis. The BRCA1 protein consists of 1863 amino acids and is expressed in most proliferating cells ( Figure 1). Within the cell, BRCA1 is part of a large protein complex up to 3 MDa in size. The C-terminus of BRCA1 contains an amino-acid sequence motif, now known as a BRCT domain, recognized in many DNA repair proteins. This appears to be a site of protein-protein interactions, perhaps with other DNA repair proteins to build a large protein complex. In the N-terminus, there is a ring-finger domain, also allowing for protein-protein interactions, but thought to be involved in protein ubiquitination. The BRCA2 gene, a very large protein mapped to chromosome 13q12-13, contains 3418 amino acids and encodes a protein of approximately 385 kDa molecular weight ( Figure 1). BRCA2 is characterized by a very large exon 11, which encodes peptide motifs required for interaction with the RAD51 protein ( Chen et al., 1999b).

A schematic structure of BRCA1 and BRCA2, showing the key features and domains of both proteins. They are unrelated proteins. BRCA1 is characterized by the BRCT motif at the C-terminus, the SQ cluster region (the site of phosphorylation by ATM and ATR) and the ring domain in the N-terminus (with E3 ubiquitin ligase structure). BRCA2 is characterized by the very large exon 11, containing the eight BRC peptide motifs, important for the interaction with RAD51. A ssDNA binding domain is found within the C-terminus of BRCA2 ( Figure 1)

Together, mutations in BRCA1 and BRCA2 account for the majority of families with hereditary susceptibility to breast and ovarian cancer ( Hall et al., 1990; Hofmann and Schlag, 2000; Paakkonen et al., 2001). Carriers of the BRCA gene mutations are heterozygous (one normal copy and one mutated copy) within the germ line. Recent epidemiologic studies indicate that BRCA1 mutation carriers have a high lifetime risk of breast cancer of up to 80% ( Satagopan et al., 2001). The breast cancer risk for the BRCA2 mutation carriers approaches that of BRCA1, however, with a later age of disease onset ( Schubert et al., 1997). In addition to the breast cancer risk, women with BRCA1 mutations have an increased risk of ovarian cancer ( Ford et al., 1994). BRCA2 carriers are also at an increased risk for developing ovarian cancer as well as other solid tumors: prostatic, pancreatico-biliary, gastric and colon cancers, as well as melanoma ( Peto et al., 1999). The BRCA2 mutation appears to confer higher risks for male breast cancer ( Ford et al., 1998). There are subtle histologic differences between BRCA1- and BRCA2-linked breast cancers ( Lakhani et al., 1998). The breast cancers that arise in BRCA1 carriers tend to have distinctive pathological features: invasive ductal, high grade, abundant lymphocyte infiltration, and usually estrogen receptor negative ( Lakhani et al., 2000). In contrast, tumors arising in BRCA2 carriers do not differ significantly from noncarriers ( Lakhani et al., 2002). Many aspects of the function of BRCA1 and BRCA2 suggest a common pathway of DNA recombinational repair; so the reasons for this subtle difference in pathology are not clear.

Knockout mice

BRCA1 and BRCA2 null embryos (loss of both functional alleles) die early in development (approximately day 8 or 9), with a severe growth deficit. The loss of BRCA gene function in embryogenesis has been shown to cause an elevated expression of the cell cycle inhibitor, P21, and subsequent growth arrest ( Hakem et al., 1996, 1998; Suzuki et al., 1997). The P53-dependent growth arrest associated with a deficiency in BRCA proteins may represent a checkpoint response to DNA damage. Conversely, loss of such DNA-damage responsive checkpoint function may collaborate with loss of BRCA-mediated function in the development of tumors. Additional observations suggest that the embryos arising in BRCA1 or BRCA2 knockouts are radiation sensitive, as observed by apoptosis of the inner cell mass following exposure to 8 Gy of ionizing radiation ( Sharan et al., 1997).

In the clinical setting, breast cancers that arise in carriers of BRCA1 or BRCA2 mutations are associated with a high incidence of inactivation of P53, perhaps greater than 90% ( Crook et al., 1997, 1998; Smith et al., 1999b). In the mouse model, when BRCA1 gene inactivation was achieved with the use of a CRE-lox vector system ( Xu et al., 1999a), the mice developed late onset breast cancer with frequent P53 mutations. Re-examination of these mice on a P53+/− background showed an increased frequency and earlier onset of breast cancer. A novel class of P53 mutants was classified in BRCA-associated murine breast cancers, which failed to suppress transformation but retained other wild-type functions of P53 ( Smith et al., 1999a). Additionally, P53 inactivation partially rescued the developmental arrest in BRCA1 and BRCA2 null mice, further supporting the role of the BRCA genes in DNA damage repair and the hypothesis that P53 checkpoint loss is associated with BRCA gene loss in cancer development ( Jacks and Weinberg, 1998).

The BRCA tumor suppressor paradox

It is generally accepted that a cancer results from the accumulation of genetic changes in a target cell. More than 30 years ago, Knudson hypothesized that carcinogenesis results from the occurrence of a second mutation in a somatic target cell, so that the difference between hereditary and nonhereditary cancers is the timing of the first mutation (prezygotic vs postzygotic). The second mutation can affect the remaining normal allele of the same gene (recessive trait) or one copy of a different gene (dominant trait). The first evidence substantiating this 'two-hit' hypothesis or recessive model was the identification of the retinoblastoma tumor-suppressor gene.

Breast cancer represents an exception to this two-hit model, as it does not show the predicted relation between hereditary and nonhereditary tumorigenesis. Tumorigenesis in individuals with germline BRCA mutations requires inactivation of the remaining wild-type allele, suggesting that the BRCA genes are tumor-suppressor genes. However, unlike other tumor suppressor genes, no disease-causing dominant BRCA1 or BRCA2 mutations have been detected in sporadic breast or ovarian cancers. Epigenetic regulation of the expression of BRCA1 has been reported in human breast cancers, especially in high-grade tumors ( Wilson et al., 1999). There remains the possibility that a BRCA-dependent 'pathway' can be inactivated not just by loss of BRCA1 or BRCA2, but by other components of the BRCA-regulated response network, and these may play a role in sporadic breast cancer.

The 'caretaker' gene model of Kinzler and Vogelstein (1997) could explain this BRCA tumor-suppressor paradox. The inactivation of a caretaker gene may indirectly promote cancer by causing genomic instability. This hypothesis would suggest that mutations in BRCA1 or BRCA2 might predispose to cancer development, and the loss of other genes that cooperate with the loss of BRCA function is necessary for the full development of cancer. Whether heterozygosity at the loci for the BRCA genes is associated with a haplo-insufficiency state is not yet clear. The next step from germline heterozygosity to cancer development is critical to understanding the function of these genes in vivo.

Response to ionizing radiation

In the last decade, major strides have been made toward understanding the genetic determinants of the response to both ionizing radiation treatment and the use of cytotoxic chemotherapy. It has been known for some time that the primary determinant of radiation sensitivity relates to the efficiency of DNA double-strand break (DSB) repair. However, it has only more recently been appreciated that the molecular mechanisms of DSB repair can be broadly divided into two classes of repair: nonhomologous end-joining (NHEJ) and homologous recombination (HR). Figure 2 shows the genetic and mechanistic difference of these two DSB repair pathways, and shows a summary of genetic factors that determine radiation sensitivity. The vast majority of single gene defects that cause radiation sensitivity can be categorized as a defect in either of these two pathways of DSB repair. In addition to DNA DSB repair, other determinants of radiation sensitivity are radiation-induced cell cycle checkpoints, in particular the S and G2 cell cycle checkpoints, which appear in some cases to have a clear link to radiation sensitivity. Loss of function of the BRCA1 gene is associated with a defect in both the S phase checkpoint and the G2/M transition. These checkpoints are both rapid in response and transient, reaching a peak effect within 1-2 h of irradiation and resolving within 4-6 h. There are also cellular determinants of programmed cell death (apoptosis), which can modulate the radiation response in certain situations, frequently in a tissue-specific manner.

Outline of the two principal pathways of DNA double-strand break repair. NHEJ involves six known proteins, in a coordinated sequence to ensure ligation of the broken ends. Loss of DNA sequence occurs at the site of repair. HR involves multiple proteins in a complex to allow strand exchange and resolution. The process of HR can be an error-free process

A particular feature of BRCA1-deficient cells, as well as many cells showing a defect in homologous recombination, is sensitivity to the DNA crosslinking agent mitomycin C ( Moynahan et al., 2001a). The reasons for this feature are thought to be the requirement for homologous recombination in the repair of DNA interstrand crosslinks, but mitomycin C is also a potent inducer of oxidative stress. Further work is needed to clarify the precise reasons for the striking sensitivity to this drug seen in BRCA1-deficient cells.

Role of BRCA1 and BRCA2 in homologous recombination

After 9 years of research since the BRCA1 gene was cloned, the precise function of this protein is not yet determined. BRCA1 binds to numerous cellular proteins in vivo and appears to have multiple functions depending on the cellular context ( Deng and Brodie, 2000; Parvin, 2001). Based on a relatively small number of cell culture experiments, cells deficient in the BRCA1 protein do appear to be radiation sensitive. This radiation sensitivity is accompanied by a defect in the measurable rate of homologous recombination ( Snouwaert et al., 1999; Moynahan et al., 2001b). The measurement of homologous recombination in cells is not straightforward and usually requires the establishment of cell clones in which a plasmid-based artificial DNA recombination substrate is integrated into the genome of the test cells ( Taghian and Nickoloff, 1997). With this type of procedure, it can be determined that the loss of the BRCA1 protein results in a fivefold reduction in the frequency of homologous recombination events ( Moynahan et al., 2001b). It is difficult to relate this change in homologous recombination to the change in radiation sensitivity; however, correction of BRCA1 function in a deficient cell line resulted in correction of both the defect in homologous recombination and radiation sensitivity.

Recent unpublished data from our own laboratory have shown that the BRCA-mediated stimulation of homologous recombination can be abrogated by key single amino-acid mutations in the ring domain (C64G), the CHK2 site S988A in the so-called DNA-binding domain and in the BRCT domain (P1749R). Interestingly, mutations of the ATM sites (S1423A, S1524A) had no effect on homologous recombination, even though the G2/M cell cycle checkpoint was defective.

The BRCA2 protein is a very large protein containing 3418 amino acids, which encodes a protein of approximately 385 kDa molecular weight (see Figure 1). At present, there is only one known function of the BRCA2 protein, which is its role in facilitating homologous recombination ( Moynahan et al., 2001b; Xia et al., 2001), as was also found for the BRCA1 protein. In contrast to BRCA1, there appears to be no defect in either NHEJ or cell cycle checkpoints (see below) ( Yu et al., 2000; Xia et al., 2001). The BRCA2 protein is known to interact with major proteins involved in DNA repair by homologous recombination and, in particular, the RAD51 protein ( Chen et al., 1998a, 1998b). This protein is critical in catalyzing the primary reaction required for homologous recombination, and its association with BRCA2 is required to facilitate this effect ( Davies et al., 2001). Expressing a short sequence of amino acids (a peptide) from the region of BRCA2 that interacts with RAD51 can result in a disruption of the connection between these two proteins, leading to both a reduction in homologous recombination and an increase in radiation sensitivity ( Chen et al., 1999a; Xia et al., 2001).

Two recent publications have highlighted structural aspects of BRCA2, and both studies offer some insight into the structural basis of BRCA2's role in recombinational repair. RAD51 interacts with the BRC repeat regions of BRCA2, encoded by the very large exon 11. There are eight BRC repeats, and BRC3 and BRC4 have the strongest interaction with RAD51. Pellegrini et al. (2002) have solved the crystal structure of the BRC4 peptide sequence (amino acids 1517-1551) of BRCA2 bound to RAD51 (Δ1-96). This structure demonstrates a series of hydrophobic and hydrophilic interactions involving the hairpin structure of BRC4 created by the short antiparallel β-sheets and an α-helix ( Figure 3). Contact between BRC4 and RAD51 is main-tained from Leu1521 to Glu1548 of the BRC4 sequence. The structure of the BRC4 peptide is similar to the monomer-monomer interaction domain of RecA (the bacterial homolog of RAD51) that is involved in filament formation. The expression of BRC4 (or BRC3) peptides in cells expressing GFP-tagged RAD51 blocks the ability of RAD51 to form nuclear foci (presupposing that filament formation and focus formation go hand-in-hand).

Interaction between RAD51 and BRCA2. RAD51 interacts with the BRC repeat region of BRCA2, which is shown as the projections between RAD51 monomers. The proposed model is that the BRC repeat provides an assembly line of RAD51 monomers, and that the C-terminus of BRCA2 binds ssDNA, providing a means to displace RPA and allow the orderly assembly of the RAD51 filament. In the absence of BRCA2, critical events in the initiation of homologous recombination are impaired, and repair (and replication) errors accrue rapidly with each cell cycle

Previous in vitro work had suggested that BRC3 or BRC4 peptides could inhibit the formation of RAD51 complexes ( Davies et al., 2001). However, in living cells, the effect of full-length BRCA2 is to promote homologous recombination ( Moynahan et al., 2001b), expression of the BRC4 peptide inhibits BRCA2-stimulated homologous recombination ( Xia et al., 2001), and, the formation of RAD51 foci appears to require BRCA2 ( Yuan et al., 1999) (and BRCA1), especially after exposure to ionizing radiation. These observations present a quandary: why does the BRC4 peptide inhibit filament formation, but the whole BRCA2 protein appears to promote filament formation? The use of the BRC4 peptide presents an excess of the RAD51 interacting moiety, whereas the location of BRC4 (and other BRC repeats) within the whole BRCA2 protein may dictate a more highly controlled interaction with RAD51. The quandary may be resolved by proposing a model of BRCA2 as a loading factor for RAD51 on ssDNA by means of its BRC peptide interaction. As the RAD51 bound to BRCA2 finds its position adjacent to a RAD51 monomer on ssDNA, the monomer-monomer interaction becomes favored over the BRCA2 interaction (see Figure 3). We know that RAD51-dependent homologous recombination and RAD51 filament formation in S phase do occur in the absence of BRCA2. However, the presence of BRCA2 is required to prevent major errors, such as chromosome aberrations, which occur in BRCA2-deficient cells ( Patel et al., 1998). Whether these errors reflect utilization of an alternative pathway of repair, such as NHEJ ( Moynahan et al., 2001b), or occur as a result of error-prone homology-directed repair ( Tutt et al., 2001), remains to be solved.

The second paper providing structural insights into the function of the BRCA2 protein ( Yang et al., 2002) solved the crystal structure of the C-terminal 800 amino acids of BRCA2, completely separate from the BRC repeat region of the protein, bound to ssDNA (an oligo dT sequence). The BRCA2 structure delineated in this study reveals a series of oligonucleotide-binding folds (OB1/OB2/OB3), which bind ssDNA and a 'tower' region between OB2 and OB3 containing a three-helix bundle with a structure very similar to the Hin recombinase. The structure of the OB2/OB3 domains has significant alignment with replication protein A (RPA), a ssDNA-binding protein. Two tempting models are raised by these observations. In one, BRCA2 could play a role in displacing RPA from ssDNA and allowing the formation of a RAD51 filament; alternatively, BRCA2 could primarily bind ssDNA and directly facilitate the formation of RAD51 filaments. What is clear is that BRCA2's major role is to help organize RAD51 function and facilitate homologous recombination.

Nonhomologous end joining

When cells are irradiated, the immediate effect of radiation is to cause fragmentation of double-stranded DNA into smaller-sized pieces. Using pulse-field gel electrophoresis, the size of these DNA fragments can be observed to increase with time after radiation, which reflects the process of DNA repair. It is thought that this assay predominantly reflects the NHEJ type of DNA DSB repair. Cells deficient in BRCA1 protein were reported to show defects in the rejoining of fragmented DNA after ionizing radiation, as assessed by pulse-field gel electrophoresis ( Scully et al., 1999). More recent experiments ( Wang et al., 2001) have suggested that the magnitude of the difference in NHEJ between BRCA1-deficient cells and BRCA1-proficient cells is relatively small in comparison with the additional impact that can be obtained with the use of the drug wortmannin. Wortmannin is known to inhibit the activity of DNA-dependent protein kinase (DNA-PK) ( DiBiase et al., 2000) and thereby suppress NHEJ. The observation that wortmannin produces a significant effect in BRCA1-deficient cells strongly suggests that there is relatively little loss of function of the NHEJ pathway.

To date, there is no evidence that BRCA2-deficient cells have any defect in NHEJ. Both pulsed-field gel electrophoresis and a plasmid-based assay of V(D)J recombination showed no differences between Capan-1, a human pancreatic carcinoma with one deleted copy of BRCA2 and a truncation mutation in the second, and a BRCA2-corrected clone of Capan-1 ( Xia et al., 2001).

Nuclear protein foci

When cells are exposed to ionizing radiation, aggregates of repair proteins (now commonly known as IRIFs) appear within their nuclei. Depending on the protein, the time elapsed before the IRIFs appear can vary from less than 1 h to more than 6 h. Furthermore, the phase of the cell cycle can influence their appearance, and some nuclear protein foci (e.g., BRCA1, RAD51) occur spontaneously within S phase. Investigators studying the cellular response to ionizing radiation (IR) frequently use IRIFs to study signaling mechanisms. However, the precise nature of the IRIFs is still unclear, and therefore their value is more as an indicator that some component of the damage response pathway has changed, for example with a genetic manipulation of the test cell.

BRCA1 and BRCA2 both aggregate into IRIFs, usually evident within 6-8 h after exposure. Furthermore, both proteins appear to associate with RAD51, presumably in the same multi-protein complex. BRCA2 is required for the formation of RAD51 IRIF ( Yuan et al., 1999), but in BRCA1-deficient cells, RAD51 foci still form, implying that BRCA2 is the more critical protein in relation to RAD51. Our own observations have suggested that RAD51 IRIFs are seen in the absence of BRCA1, but that more foci (both number of foci per cell, and the percentage of cells with foci) are seen when wtBRCA1 is re-expressed in the deficient cells. These observations are in keeping with a prevailing theme for the BRCA proteins - that BRCA2 directly controls the function of RAD51, and that BRCA1 can regulate the behavior of both proteins. IRIFs containing the MRE11/RAD50/NBS1 (MRN) protein complex are observed to be mutually exclusive with RAD51 containing foci, although the mechanistic reasons for this observation are unclear. Initially, BRCA1 was reported to interact with the MRN complex and was required for the formation of MRN IRIFs ( Zhong et al., 1999). However, it subsequently became clear that MRN foci form at least normally in BRCA1-deficient cells ( Wu et al., 2000), and our own observations support this view. Indeed, our unpublished observations suggest that MRN foci are more abundant in BRCA1-deficient cells.

DNA binding

There are reports for both BRCA1 and BRCA2 that DNA-binding activity can be observed. For BRCA1, limited evidence suggests that binding to complex DNA structures, such as a four-strand structure, can be observed in gel-shift assays ( Paull et al., 2001). As a consequence of this binding, the nucleolytic activity of the MRN complex was inhibited. These observations are intriguing, and may contribute significantly to BRCA1's function in vivo. However, the in vivo demonstration of DNA binding has not been shown, and although BRCA1 is known to be part of large protein complexes ( Wang et al., 2000), we do not know whether DNA binding is critical to achieve these complexes.

For BRCA2, the recent crystal structure of an 800 amino-acid region of the C-terminus has shown ssDNA binding, with the potential for regions of second-strand binding, very suggestive of a protein with recombination as its prime function ( Yang et al., 2002). However, to make a soluble complex capable of crystallizing, the fragment of BRCA2 was mixed with a putative BRCA2 interacting protein, DSS-1. The resultant structure of this region of BRCA2 was a motif-like RP-A, which is highly capable of ssDNA binding. Even though the preparation of the BRCA2 crystal structure was somewhat manipulated the results usually prove to be accurate. The idea that BRCA2's main role is an orderly formation of RAD51 filaments fits all the prevailing evidence ( Powell et al., 2002).

Ubiquitination

The significance of the E3-ubiquitin ligase structure of the N-terminus of BRCA1 is unclear ( Baer and Ludwig, 2002). This same region interacts with the BARD1 (BRCA1 associated Ring Domain) protein, whose N-terminus has a similar E3-ubiquitin ligase motif. To date, there are no known targets of this ubiquitin ligase: present speculation wonders whether their prime target is each other, as one mechanism to regulate levels of the proteins. However, there is no evidence for ubiquitination of these proteins (BRCA1 or BARD1) and no evidence for proteolytic degradation. Monoubiquitination could be a form of signaling and may be transient and more difficult to detect. Even though the extent of knowledge about BRCA1 and ubiquitination is limited, it seems highly likely that this is a critical part of the function of BRCA1. BRCA2 has no role in ubiquitination.

Cell cycle checkpoints

Recently, Kastan and colleagues reported that BRCA1-deficient cells show a defect in the arrest of DNA synthesis after ionizing radiation damage ( Xu et al., 2001). This phenotype, the so-called radioresistant DNA synthesis (RDS), is also a feature of ataxia telangiectasia (AT) cells, but the precise relation between RDS and radiation sensitivity is not clear. There are AT cell clones in which the cells no longer show RDS, but they remain radiation sensitive ( Lehmann et al., 1986), thereby dissociating these two features of AT cells. BRCA1-deficient cells also show a defect in the G2/M phase cell cycle checkpoint ( Xu et al., 1999b, 2001), and this phenotype has long been associated with radiation sensitivity. The implication is that if cells cannot halt progression into mitosis following irradiation, then there is insufficient time to repair DNA damage prior to entering mitosis leading to the production of lethal DNA damage. Recent investigations to study the relation between cell cycle checkpoint abnormalities seen in BRCA1-deficient cells and their relation to radiation sensitivity have suggested that the two endpoints can be dissociated. Single amino-acid mutations in BRCA1, such as S1423A, can abrogate the G2/M checkpoint but do not impact radiation sensitivity. Similarly, S1387A can abrogate the S phase checkpoint but does not affect radiation sensitivity ( Xu et al., 2002).

The reports that BRCA2-deficient cells have a defect in cell cycle checkpoints are more difficult to interpret, since these cells show a more severe replicative failure, with persistent DNA damage ( Patel et al., 1998). Disruption of the interaction between BRCA2 and RAD51 leads to radiation and chemosensitivity and a reported defect in the G2/M transition ( Chen et al., 1999a). BRCA2 has also been found to associate with known mitotic checkpoint proteins, such as hBUBR1 ( Futamura et al., 1531), and with new proteins, such as BRAF35, in close association with phosphorylated histone H3 ( Marmorstein et al., 2001). The S phase checkpoint was also found to be defective in a Chinese hamster ovary cell line mutant, recently found to be defective in BRCA2 ( Kraakman-van der Zwet et al., 2002). Post-translational modifications of BRCA2, such as those found for BRCA1 after ionizing radiation, are less well documented with no clear role demonstrated as yet in vivo ( Milner et al., 2000).

Transcription-coupled repair

In addition to the function of BRCA1 in DSB repair and cell cycle checkpoints, BRCA1 is also reported to show a role in transcription-coupled repair of oxidative DNA damage, presumably via base-excision repair ( Gowen et al., 1998; Le Page et al., 2000). Transcription-coupled repair is the repair of single-stranded DNA damage, utilizing base-excision repair and nucleotide-excision repair, when the DNA damage occurs within transcribed genes. This feature of BRCA1-deficient cells is of uncertain significance at the present time and does not result in sensitivity to ultra-violet light radiation. Cisplatin, a chemotherapeutic agent that causes intrastrand and interstrand crosslinks, sensitizes cells deficient in BRCA1 ( Bhattacharyya et al., 2000). Whether this is due to the defect in homologous recombination or transcription-coupled repair of nucleotide excision repair is not clear at this time. Similarly, BRCA2-deficient cells have been reported to have some of the same defects ( Le Page et al., 2000), but the full significance of these observations has not been determined. A curious feature of BRCA1 is that the majority of the protein in a cell is found in association with RNA polymerase II ( Scully et al., 1997; Anderson et al., 1998; Schlegel et al., 2000), and that DNA damage disrupts that association ( Li et al., 1999). BRCA1 can stimulate transcriptional activation in vitro ( Haile and Parvin, 1999) and overexpression studies have suggested a role for BRCA1 as a transcriptional coactivator ( Harkin et al., 1999; Somasundaram et al., 1999; MacLachlan et al., 2000). However, the significance of the overexpression studies to the in vivo function of BRCA1 remains unclear: is post-translational modification of BRCA1 required for its transcriptional role or to inhibit it? More definitive studies about the role of BRCA1 in regulating transcription are awaited.

Apoptosis

Wild-type BRCA1 can promote IR-induced apoptosis in breast and ovarian cancer cell lines ( Deng and Brodie, 2000). This function of BRCA1 is dependent on the H-RAS/MEKK4/JNK pathway and is independent of P53 status ( Thangaraju et al., 2000). The significance of BRCA1-mediated apoptosis in regard to response of BRCA1-deficient breast cancers to radiation and cytotoxic chemotherapy still needs to be elucidated. The role of BRCA1 in the apoptotic process is presumably well upstream, in that there is no direct connection between BRCA1 and the direct regulators of apoptosis. There is a complex sequence of events that follow DNA damage in cells, in which DNA repair, cell cycle checkpoints and programmed cell death (apoptosis) all contribute to the ultimate outcome of whether a cell lives or dies. What is clear is that cancerous cells have lost many of these protective mechanisms, including apoptosis, and the result is genetically unstable, but viable cells.

DNA replication

The endogenous source of double-stranded DNA damage is DNA replication. It has been known for some time, from bacterial studies, that homologous recombination is required for every cycle of DNA replication and that recombination is a normal protective mechanism for processing stalled replication forks ( Goodman, 2000). Similarly, inducible knockout of RAD51 in vertebrate cells ( Sonoda et al., 1998) results in chromosomal fragility. The replication-dependent signaling protein, ATR, is known to modify, post-translationally, the BRCA1 protein ( Tibbetts et al., 2000; Gatei et al., 2001). ATR only becomes an active kinase within S phase, and thus the most important function of BRCA1 and BRCA2 may be in coordinating these protective mechanisms in S phase. The BRCA1 protein becomes phosphorylated in the SQ cluster domain within S phase, although the precise difference between these sites of phosphorylation and those from exogenous DNA damage is not known. When replication stalls, due to a variety of reasons such as endogenous oxidative DNA damage, the cell has a number of choices of how to restart replication. One method is to partially rewind the replication fork (utilizing a specialized helicase such as the BLM protein) to create a four-strand structure, and template switching can allow repair synthesis to bypass the region of the blocking lesion. This may work for some but not all lesions. When cleavage of the parental strand by excision repair at the time the replication fork arrives produces an effective DSB, or when a stalled replication fork is deliberately cleaved to help bypass the block, the restart of replication would require homologous recombination. In yeast, the mus81 gene is a specialized endonuclease that can cleave stalled replication forks ( Haber and Heyer, 2001), and if mus81 and the BLM homologe, sgs1, are both deleted, the yeast is a synthetic lethal (i.e., it dies in DNA replication). In other words, cells need mechanisms to successfully negotiate stalled replication forks and have at least two genetically defined options. The suggested primary role of the BRCA1-/BRCA2-defined pathway is to facilitate homologous recombination in the bypass of stalled replication forks. As to the question of how cancer arises in cells with deficiencies in BRCA1 or BRCA2, it seems likely that the impaired function of homologous recombination is a key step, since this is the only known defect in BRCA2-deficient cells. A 'mutator' phenotype can be triggered by a defect in the regulation of homologous recombination, either by making the process error-prone or by shunting repair events into a NHEJ pathway that is inherently mutagenic. Additional mutational steps, to bypass the proliferative block, are also necessary to allow a net growth in the number of cancer cells. However, what remains, is the unsolved mystery of why this described defect in homologous recombination leads to the tissue-specific cancers of the breast and ovary. Proliferation in breast or ovarian epithelium may be associated with higher levels of endogenous DNA damage, relative to other tissues, which leads to replication stalling and requires homologous recombination for replication restart.

Maintenance of genomic integrity

Defining the physiological function of BRCA1 that maintains genomic integrity has proven to be extremely complicated. Studies have ascribed roles for BRCA1 in an overwhelming number of processes, including DNA replication, cell cycle checkpoint control, DNA repair, regulation of transcription, protein ubiquitination, apoptosis, and chromatin remodeling. On the other hand, there has been only one function delineated so far for BRCA2 - as a cofactor in homologous recombination that requires its interaction with RAD51 ( Davies et al., 2001; Xia et al., 2001). As such, the role of BRCA2 in regulating RAD51-dependent homologous recombination may be the key to understanding the cancer-prone phenotype of both BRCA1 and BRCA2 mutations.

Based on all the evidence presented in this review, it seems likely that the role of BRCA1 and BRCA2 in facilitating orderly homologous recombination is the key to maintaining genomic integrity. In the absence of these key proteins, replication errors produce a mutator phenotype that is a key feature of carcinogenesis. The cooperation between loss function of BRCA1/BRCA2 and other key genetic changes that are required for maintaining cell viability is the key remaining question.

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Roles of BRCA1 and BRCA2 in homologous recombination, DNA replication fidelity and the cellular response to ionizing radiation

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Inheritance of one defective copy of either of the two breast cancer susceptibility genes, BRCA1 and BRCA2, predisposes individuals to breast and ovarian cancers. Current progress in determining the function of these genes suggests that they participate in a common pathway to facilitate orderly homologous recombination and thereby maintain genomic integrity.

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Considerando os inúmeros compostos produzidos pelas empresas farmacêuticas, precisamos de novas ferramentas para acelerar o desenvolvimento clínico e levar em conta a heterogeneidade da doença. Os modelos pré-clínicos são uma solução potencial.
- Uma etapa de triagem pré-clínica no desenvolvimento de fármacos deve prever não apenas a atividade anti tumoral de novos compostos, mas também em qual tipo ou subtipo de tumor o composto é mais eficaz.

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Estabelecer um painel de xenoenxertos de cancro da mama humano em camundongos imunodeficientes adequados para ensaios pré-clínicos farmacológicos.

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A New Model of Patient Tumor-Derived Breast Cancer Xenograftsfor Preclinical Assays

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A New Model of Patient Tumor-Derived Breast Cancer Xenograftsfor Preclinical Assays

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A new model of patient tumor-derived breast cancer xenografts for preclinical assays

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significado biológico de genes que ajuda(ra)m na previsão da sobrevivência e/ou resposta a fármacos de doentes com cancro da mama

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significado biológico de genes que ajuda(ra)m na previsão da sobrevivência e/ou resposta a fármacos de doentes com cancro da mama

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.Retirado do artigo principal cujas referências [31]-[35] estão expostas posteriormente.

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31. EF-Hand Domain Family Member D1 (EFHD1)
Kwan TT, Bardia A, Spring LM, Giobbie-Hurder A, Kalinich M, Dubash T, Sundaresan T, Hong X, LiCausi JA, Ho U, et al. A digital RNA signature of circulating tumor cells predicting early therapeutic response in localized and metastatic Breast Cancer. Cancer Discovery. 2018;8(10):1286–99. https:// doi.org/10.1158/2159-8290.CD-18-0432.
32. E-Cadherin (CDH1)
Corso G, Pascale V, Marrelli D, Pinheiro H, Carvalho J, Garosi L, Seruca R, Oliveira C, Roviello F. CDH1 structural alterations as novel prognostic biomarker in gastric cancer patients. J Clin Oncol. 2011;29(4_suppl):42.
33. E-Cadherin (CDH1)
El-Araby RE, Khalifa MA, Zoheiry MM, Zahran MY, Rady MI, Ibrahim RA, ElTalkawy MD, Essawy FM. CDH1 gene as a prognostic biomarker in HCV (genotype 4) induced hepatocellular carcinoma in the Egyptian patients. Gene Reports. 2019;16:100452. https://doi.org/10.1016/j.genrep.2019.100452.
34. Phosphatidylinositol 3 Kinase (PIK3CA)
Stirrups R. Ibrutinib and rituximab for chronic lymphocytic leukaemia. Lancet Oncol. 2019;20(9):e471. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(19)30528-5.
35. Tumor Protein 53
Duffy MJ, Synnott NC, Crown J. Mutant p53 in breast cancer: potential as a therapeutic target and biomarker. Breast Cancer Res Treat. 2018;170(2):213– 9. https://doi.org/10.1007/s10549-018-4753-7.

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É sobre-expressado no cancro da mama, é ainda reportado que serve como uma "assinatura" de RNA específica do cancro da mama

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É o gene mutado com mais frequência no cancro da mama invasivo. Embora seja mutado em 30-35% de todos os casos, o p53 encontra-se normalmente mutado em aproximadamente 80% dos tumores triplo-negativos (TN). Por causa desta alta prevalência, o p53 mutado é considerado um biomarcador e um alvo terapêutico para pacientes com cancro da mama, especialmente para os pacientes do subtipo TN. Embora vários estudos tenham investigado o potencial uso como prognóstico e o possivel papel preditivo para terapias, os resultados até o momento não são conclusivos. Assim, atualmente, a mutação no p53 não é recomendado como um biomarcador de prognóstico ou preditivo de terapias no cancro da mama.
Só recentemente,  é que a mutação p53 foi investigada como um alvo potencial para o tratamento do cancro da mama. Na última década, vários compostos tornaram-se disponíveis que podem reativar a proteína p53 mutante e convertê-la na conformação com propriedades de tipo selvagem. Alguns desses compostos, especialmente PRIMA-1, APR-246 PK11007 e COTI-2, mostraram mesmo capacidade anticancerigena em modelos pré-clínicos de cancro da mama.
-Como o p53 se encontra mutado na grande maioria dos cancros da mama TN, compostos como APR-246, PK11007 e COTI-2 são potênciais tratamentos para pacientes TN
No entanto, é ainda necessária mais pesquisa para identificar o potencial papel para o p53 mutante no cancro da mama.
"A abordagem do deep learning é também interessante desde ponto de vista. No sentido em que pode realmente complementar anteriores estudos e testar se há realmente uma correlação e se certos genes das bases de dados podem ser utilizados ou não para este tipo de inferências."

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"Concluímos que uma rede neural profunda artificial, treinada para usar multi-ómicas de um indivíduo, em conjunto com as suas características clínico-patológicas,
pode, não apenas conseguir segregar o indivíduo em subgrupos de baixo e alto risco, como também auxiliar na triagem de um conjunto de fármacos com base nos valores de sensibilidade correspondentes a
o paciente em observação. Os resultados reforçam a
ideia de que uma abordagem integrativa pode prever com maior precisão e de uma forma mais personalizada para a administração de medicamentos
e para a estratégia geral de tratamento."

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- Inativação do gene BRCA1 com recurso ao sistema de vetor CRE-lox
- Verificou-se desenvolvimento de cancro da mama nos camundongos de início tardio com mutações no P53

.: A perda do checkpoint P53 está associada à perda do gene BRCA no desenvolvimento do cancro

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Ambos os genes anteriores estão localizados no cromossoma 11 do mus muluscos

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Anticancer drug sensitivity prediction incell lines from baseline gene expressionthrough recursive feature selection

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Anticancer drug sensitivity prediction incell lines from baseline gene expressionthrough recursive feature selection

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SVM drug response prediction model

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A "signature" das Multi-Ómicas prevê os resultados de diferentes medicamentos em linhas celulares BRCA

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A "signature" das Multi-Ómicas prevê os resultados de diferentes medicamentos em linhas celulares BRCA

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- O modelo de previsão de resposta aos medicamentos foi testado em  linhagens celulares de BRCA, para 212 medicamentos diferentes. Contudo, alguns destes medicamentos foram retirados posteriormente devido a fracas performances quando aplicados neste modelo.
O modelo final foi testado para 42 linhagens celulares e 100 medicamentos.
- A robustez do modelo de regressão, usando os recursos selecionados de forma otimizada com a ajuda do NCA, foi demonstrada utilizando várias métricas de desempenho.
O regressor de rede neural óptimo apresentava duas camadas escondidas com 11 nódulos em cada camada. A Backpropagation de Levenberg-Marquardt (algoritmo de backpropagation mais rápido) foi usada como função de teste para propagar as perdas de volta para a rede.
Posteriormente, a otimização de Bayesian do prazo de regularização foi cumprido, com um valor final definido de 0,3743 com aprovação cruzada 5-fold, de modo a evitar o sobre ajuste do modelo.
- A média do erro quadrado (MSE) foi utilizada como um medidor de performance da função do modelo de regressão da rede neural.
O modelo-regressão de previsão da resposta dos medicamentos previu valores de IC50 para cada medicamento com MSE de 1,154 e um valor de regressão de 0,92, que demonstrou a relação linear entre os valores de IC50 previstos e os reais.
Isto foi seguido por clustering (médias K) não supervisionado de respostas dos medicamentos para se separarem as amostras em responders e non-responders consoante os seus valores de IC50.
Os valores de IC50, em cluster, para os primeiros 20 medicamentos mostraram que um valor limite comum para todos os medicamentos não poderia ser usado, devido a cada medicamento ter a sua própria distribuição de respostas.
O melhor desempenho de aprovação registado, em termos de MSE como 0,66 é bastante notável, tendo em consideração o baixo número de dados.
Para além disso, o cálculo dos limites de IC50 foi também concordante nos dois métodos (médias K e cascata), quantificados por uma forte correlação de 0,91. Contudo, as métricas de classificação apresentaram um delay aquando do uso dos limites calculados pela análise do método de cascata.
Medicamentos como o Dabrafenib, Mitomycin, Olaparib e Ruxolitinib apresentaram desempenhos excelentes em quase todas as linhagens celulares testadas.
- A figura anexada ao tópico mostra o desempenho de resposta, relativamente aos medicamentos, em termos de precisão, especificidade e sensibilidade.
Analisando os resultados, torna-se evidente que a maioria dos medicamentos obtiveram performances iguais ou melhores que os obtidos por modelos de previsão de resposta semelhantes.
Destes métodos tradicionais, faziam parte redes elásticas e modelos SVM para a resposta a medicamentos em bases de dados GDSC, em vez de estruturas de deep learning.
Dito isto, os seus valores médios de sensibilidade e especificidade foram de 0,75 e 0,78, respetivamente.
Mesmo com um grande conjunto de medicamentos testados (cerca de 100), os valores médios de sensibilidade e especificidade foram de 0,8.
- Os medicamentos individuais foram analisados relativamente à sua contribuição para as métricas, levando à descoberta de certos outliers, como é o caso da Bleomycin, Gemcitabine, Thapsigargin, MP470 e FK866. Enquanto que os medicamentos anteriores afetaram negativamente a performance do modelo estudado, medicamentos como o Dabrafenib, AS605240, RDEA119 e PLX4720 demonstraram uma grande correlação com as respostas reais dos medicamentos, ao longo do teste.