Alberto Risueño Pérez - Gredos - Universidad de Salamanca

Tesis Doctoral
subtipo fueron: 0.971 para controles sanos CD19+; 0.954 para CLL-­‐nk; 0.950 para CLL 13q-­‐L y
0.930 para CLL 13q-­‐H. Esto indica que las muestras sanas son más homogéneas que las
muestras CLL de mejor pronóstico, que a su vez son más parecidas entre sí que las muestras de
CLL de peor pronóstico. Esto confirma la idea de que las muestras de CLL 13q-­‐H presentarían
una mayor variabilidad interna. Debido a que los algoritmos de expresión diferencial buscan
estabilidad dentro de cada categoría y diferencias inter-­‐categorías, puede inferirse que el
hecho de encontrar un menor número de genes en CLL 13q-­‐H cuando se compara con el
control refleja, en este caso, una menor estabilidad interna en los perfiles transcriptómicos de
los pacientes con CLL 13q-­‐H.
Finalmente, respecto a los genes específicos identificados para las categorías CLL 13q-­‐H y CLL
13q-­‐L, aunque la firma génica global es muy grande, se pueden asociar principalmente con
procesos de proliferación celular, apoptosis y señalización celular. Se pueden citar SYK, BLNK y
PRKCB1 que han sido validados por PCR semicuantitativa y se relacionaron funcionalmente a
señalización celular vía receptor de célula B. También se observó un desequilibrio entre
proliferación y apoptosis, en donde se identificaron sobre-­‐expresados genes anti-­‐apoptóticos
como BCL2 y reprimidos genes pro-­‐apoptóticos como RASSF5, BAD, CASP8, CASP10, FAS.
Además de esto, genes relacionados con la proliferación celular como LEF1, E2F5 y RRAS2
pudieron ser también validados experimentalmente (Rodriguez et al., 2012).
2.3.2. Análisis de muestras de Mieloma Múltiple
Como se ha indicado en la tabla 2.2 la serie de muestras de MM incluye 6 subtipos de la
enfermedad. Sobre estos datos –eliminando previamente la categoría que presenta la doble
deleción de RB y de TP53, por ser una única muestra– se aplicó el algoritmo Global Test, para
comprobar en qué medida la firma de expresión basada en miRNAs, e identificada por
métodos de expresión diferencial, marca bien cada una de las 59 muestras de pacientes de
MM analizados.
Según lo indicado anteriormente, para realizar el Global Test como factores de entrada a priori
se utilizaron los datos de expresión de los miRNAs identificados como desregulados que,
después de eliminar los repetidos, sumaron 49. El resultado de dicho test devolvió un p-­‐valor
inferior a 0,001, demostrando una fuerte relación entre expresión y categorías citogenéticas
de MM. La figura 2.4 indica cómo las diferentes muestras de cada categoría de MM se
identifican con el perfil de expresión de los miRNAs. Dicha figura fue realizada con la función
llamada sampleplot, que representa la influencia de la expresión de los miRNAs seleccionados
respecto a cada una de las muestras. Cada barra representa por tanto un paciente y su sentido
arriba o abajo, indica evidencia en contra o a favor de la hipótesis nula, es decir, de poder
categorizar o no cada muestra individual dentro de su grupo. Si la barra tiene valor positivo
(hacia arriba), su perfil de expresión es similar a las otras muestras de su categoría y
relativamente distinto al resto de categorías. Si la barra es negativa (hacia abajo), la muestra
tiene un perfil de expresión poco parecido a las de su categoría. En caso de cumplirse la
hipótesis nula, la influencia esperada sería 0. Las marcas de las barras indican la desviación
estándar de la influencia de la muestra bajo la hipótesis nula. El subtipo de MM que mostró
mayor influencia fue la clase t(14;16), siendo por lo tanto el que mejor se identifica con el
perfil de expresión de los 49 miRNAS seleccionados. El subtipo de MM que mostró la menor
influencia resultó ser el grupo de FISH normal.
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