Resumen

Los microARN (miARN) desempeñan un papel importante en la degradación e inhibición de los ARNm y son un tipo de dianas farmacológicas esenciales para la terapia del cáncer. Para facilitar la investigación clínica del cáncer, propusimos una estrategia basada en redes para identificar los miARN relacionados con el cáncer y predecir sus genes diana a partir de los perfiles de expresión génica. La estrategia se validó utilizando conjuntos de datos de leucemia mieloide aguda (LMA), carcinoma invasivo de mama (BRCA) y carcinoma renal de células claras (KIRC). Los resultados mostraron que en los 20 principales miARN clasificados por sus grados, se encontró que el 90,0% (18/20), el 70,0% (14/20) y el 70,0% (14/20) de los miARN estaban asociados con los cánceres de AML, BRCA y KIRC, respectivamente. Las vías KEGG y los términos GO enriquecidos con los genes que se predijeron como dianas de los miARNs relacionados con el cáncer se asociaron significativamente con los procesos biológicos de los cánceres. Además, varios genes, que se predijo que estaban regulados por más de tres miRNAs, fueron identificados como potenciales dianas de fármacos mediante el uso de la base de datos del atlas de proteínas humanas. Nuestros resultados demostraron que la estrategia propuesta puede ser útil para predecir las interacciones miARN-ARNm en la tumorigénesis e identificar los miARNs relacionados con el cáncer como potenciales dianas farmacológicas.

• Materias:Ácido ribonucleico (ARN) Biosíntesis Genética vegetal Genómica Biología computacional
• Subjects:Ribonucleic acid (RNA) Biosynthesis Plant genetics Genomics Computational biology
• Palabras claves:miARN, posibles dianas farmacológicas, cáncer, estrategia, base de datos del atlas de proteínas humanas, leucemia mieloide aguda, carcinoma de células claras, investigación clínica del cáncer, dianas farmacológicas esenciales, perfiles de expresión génica.
• Keywords:miRNAs, potential drug targets, cancer, strategy, human protein atlas database, acute myeloid leukemia, clear cell carcinoma, clinical cancer research, essential drug targets, gene expression profiles