Analyse intégrative des réseaux dérégulés dans le cancer de la prostate pour un traitement personnalisé
Langue Anglais
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Auteur : Kasikci, Yasenya
Date de soutenance : 19-09-2023

Directeur(s) de thèse : Chan, Susan - Gronemeyer, Hinrich

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Institut de génétique et de biologie moléculaire et cellulaire (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Sciences de la vie et de la santé
Classification : Médecine et santé, Sciences de la vie, biologie, biochimie

Mots-clés libres : Biologie des systèmes du cancer, Cancer de la prostate, Thérapie personnalisée, Réseaux appariés chez les patients
Mots-clés :
  • Prostate -- Cancer - Génétique
  • Interactions protéine-protéine
  • Médecine personnalisée
Résumé : Le cancer de la prostate (CP) est le deuxième cancer le plus fréquent chez les hommes, avec une partie significative impliquant la fusion TMPRSS2-ERG. Malgré des données génomiques/transcriptomiques étendues sur le cancer, la compréhension de l'impact des mutations et de la transcription altérée sur les réseaux régulateurs des patients atteints de CP est limitée. Notre étude a utilisé des échantillons de tumeurs appariés chez les patients pour explorer les variations somatiques et les profils transcriptomiques dans les cancers de la prostate ERG+. En intégrant des bases de données d'interactions protéine-protéine et de réseaux de régulation génique, nous avons découvert des altérations de réseaux spécifiques adaptées à chaque patient, avec chaque cas de CP présentant des ensembles uniques de voies altérées. Nous avons également analysé les effets des miARN dérégulés sur les gènes cibles, ajoutant de la complexité à nos découvertes. Ensuite, des expériences de validation ont confirmé l'interaction directe des cibles miARN-ARNm. Cette analyse approfondie améliore notre compréhension des réseaux régulateurs du CP et identifie des facteurs clés pour des thérapies de gestion personnalisées du CP, offrant de nouvelles possibilités de traitements efficaces.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2023STRAJ125
Type de ressource : Thèse