Alberto Risueño Pérez - Gredos - Universidad de Salamanca

Tesis Doctoral
En este trabajo se han manejado muestras de distintos subtipos de CLL agrupadas en función
de sus alteraciones citogenéticas, encontrando correlación entre el pronóstico observado en la
clínica y el perfil molecular obtenido a partir de datos de expresión génica. También se ha
ayudado a validar un grupo de miRNAs como útiles para caracterizar y clasificar distintos
subtipos de MM. Sin duda, como se ha indicado, la identificación de biomarcadores específicos
para los subtipos de una enfermedad, ayuda a revelar y descubrir las características biológicas
moleculares y celulares que los diferencian, y son un claro camino para testar nuevas dianas
terapéuticas permitiendo el desarrollo de una medicina más personalizada.
El mapeo alternativo, orientado a genes, de datos de expresión global obtenidos con
microarrays de alta densidad (realizado y descrito en el capítulo 1), ha sido aplicado con éxito
al estudio de dos patologías concretas en este capítulo 2. La coherencia de los resultados y la
validación experimental de algunos genes identificados como desregulados, puede verse como
una validación en experimentos reales –trabajando con datos de pacientes– de las
herramientas bioinformáticas desarrolladas. Las ventajas de apuntar directamente a genes a la
hora de mapear y medir la señal transcriptómica de los microarrays han sido patentes a la hora
de identificar dianas moleculares, evitando pasos intermedios artificiales. Las mejoras en
cuanto a eliminación de hibridación cruzada, y una mejor y más actualizada definición de las
entidades génicas, han tenido también un papel importante en los resultados finales.
Como perspectivas para el futuro, parece claro que el proceso de dividir las enfermedades en
distintas subcategorías seguirá refinándose. En esta labor, el uso de técnicas genómicas y
transcriptómicas de alto rendimiento seguirá teniendo un peso importante, ya que permiten
identificar variables moleculares distintas y específicas por cada muestra que, en combinación
con distintas estrategias de aprendizaje, pueden hallar nuevos subgrupos de enfermedades
con una repercusión clínica importante de cara a mejorar los diagnósticos, los tratamientos y
los pronósticos.
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