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63 Congreso Nacional de la Sociedad Española de Endocrinología y Nutrición ENDOCRINOLOGÍA BÁSICA Y TRASLACIONAL
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63 Congreso Nacional de la Sociedad Española de Endocrinología y Nutrición
Las Palmas De Gran Canaria, 25 - 27 octubre 2022
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Comunicación
11. ENDOCRINOLOGÍA BÁSICA Y TRASLACIONAL
Texto completo

19 - DISEÑO DE ESTRATEGIAS PARA LA CARACTERIZACIÓN DE BIOMARCADORES DE TEJIDO ADIPOSO PEROPROSTATICO DE PACIENTES CON OBESIDAD Y/O CÁNCER DE PRÓSTATA

J.M. Pérez Gómez1,2,3, M.D. Gahete Ortiz1,2,3, R. Guzmán Ruiz1,2,3, M.M. Malagón Poyato1,2,3 y R.M. Luque Huertas1,2,3

1IMIBIC. Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba (IMIBIC). Córdoba. 2Universidad de Córdoba. Departamento de Biología celular, Fisiología e Inmunología. Universidad de Córdoba. 3Hospital Universitario Reina Sofía. Córdoba. 4CIBER. CIBER Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición (CIBERobn).

Introducción: La obesidad (OB) está causada por un desequilibrio energético que provoca la disfunción del tejido adiposo, y la aparición de múltiples comorbilidades, como ciertos tipos de cáncer. Entre ellos, se sitúa el cáncer de próstata (CaP), una de las principales causas de muerte por cáncer en hombres a nivel mundial. En este contexto, el tejido adiposo periprostático (TAPP) ha ganado atención como elemento regulador clave de la relación fisiopatológica entre OB-CaP, pero no existen estudios que evalúen la validez de genes de referencia (House Keeping Genes, HKG) para análisis de la expresión génica de biomarcadores de TAPP en condiciones patológicas.

Objetivos: Evaluar el potencial de una selección de HKG en muestras de TAPP de pacientes con OB y/o CaP.

Métodos: Se seleccionaron bibliográficamente 19 potenciales HKG para evaluar sus niveles de expresión mediante PCR cuantitativa en una cohorte-exploratoria de TAPP de pacientes normopeso/obesos, con y sin CaP (n = 20; 5/grupo). Los resultados fueron validados empleando una cohorte-ampliada (n = 76) mediante un array microfluídico cuantitativo (Fluidigm). La estabilidad como HKG se evaluó mediante los programas GeNorm, BestKeeper y NormFinder.

Resultados: LRP10, seguido de PGK1 y RPLP0 presentaron la menor variabilidad en los niveles de expresión en los grupos comparados, obteniendo la mejor puntuación como HKG en todos los programas usados, en ambas cohortes analizadas, y mediante las dos metodologías empleadas (PCR-cuantitativa/Fluidigm). La validación de estos genes fue corroborada mediante el análisis de genes típicamente asociados a OB y CaP. Por último, HMBS, ATP5PB y GUSB fueron los genes con mayor variabilidad.

Conclusiones: LRP10, PGK1 y RPLP0 pueden utilizarse como controles óptimos para estudios de expresión génica en TAPP de pacientes con OB y/o CaP.

Financiación: MICINN (PID2019-105564RB-I00/PID2019-108403RB-100/FPU18-06009); Junta de Andalucía (BIO-0139); CIBERobn.

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