Alberto Risueño Pérez - Gredos - Universidad de Salamanca

Capítulo 2
Análisis de expresión diferencial de
genes y microRNAs para la detección de
biomarcadores en muestras de leucemia y
mieloma múltiple
2.1. Introducción
Capítulo 2
El cáncer es una enfermedad causada por alteraciones genéticas en oncogenes, genes
supresores de tumores y en otros productos de transcripción como microRNAs (Croce, 2008;
Weinberg, 2007). Estas alteraciones comienzan con alteraciones cromosómicas (trisomías,
deleciones, o translocaciones) o mutaciones puntuales que afectan a la estructura y expresión
de determinados genes (Knudson, 2001). Estos genes alterados provocan una desregulación
en el ciclo celular y muerte celular programada (apoptosis), confiriendo a la célula una
actividad proliferativa descontrolada que termina por desplazar al tejido sano. El término
cáncer engloba en realidad diversas enfermedades, que se pueden categorizar en función de
su localización en el organismo, el tipo celular del que proceden, las alteraciones genómicas
concretas que muestran y el estadio en el que se encuentren. Los trabajos actuales enfocados
en la obtención de biomarcadores pretenden mejorar el conocimiento molecular sobre los
mecanismos celulares específicos que causan o impulsan la transformación tumoral dentro de
la enorme complejidad que supone el cáncer. A esta búsqueda están ayudando enormemente
las modernas técnicas genómicas de alto rendimiento, como los microarrays o la secuenciación
masiva, que permiten medir miles de características de una determinada muestra en un solo
experimento proporcionando una gran cantidad de variables con las que trabajar. El hallazgo
de patrones entre las comparaciones de tejido sano y distintos tipos de cáncer, permite refinar
y encontrar nuevos subtipos de enfermedad que antes se consideraban una sola,
proporcionando de esta manera un trato más personalizado al paciente. Esta estratificación de
pacientes conlleva una mejora a nivel de diagnóstico, de prognosis y de tratamiento, así como
un avance para el desarrollo y utilización de fármacos más específicos y eficaces.
La bioinformática es clave en los estudios genómicos en cáncer, como herramienta esencial
para lograr análisis robustos de datos complejos. Existen numerosas técnicas computacionales
de aprendizaje automático que permiten extraer información relevante de entre la cantidad
masiva de datos proporcionada por experimentos de alto rendimiento. Estas técnicas se
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