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Luís Alejandro José Mur | Aberystwyth University - País de Gales

Processo: 16/50429-1
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional
Vigência: 24 de maio de 2018 - 09 de julho de 2018
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Medicina - Cirurgia
Convênio/Acordo: Newton Fund, com FAPESP como instituição parceira no Brasil
Pesquisador responsável:Patricia Pintor dos Reis
Beneficiário:Patricia Pintor dos Reis
Pesquisador visitante: Luis Alejandro Jose Mur
Inst. do pesquisador visitante: Aberystwyth University, País de Gales
Pesq. responsável no exterior: Luis Alejandro Jose Mur
Instituição no exterior: Aberystwyth University, País de Gales
Instituição-sede: Faculdade de Medicina (FMB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu, SP, Brasil
Assunto(s):MicroRNAs 

Resumo

Nesse programa, nossos objetivos principais são: (Objetivo 1) Identificar e validar a expressão de microRNAs (miRNAs) em plasma e tecido tumoral dos pacientes, (Objetivo 2) Validar a expressão de genes-alvo de miRNAs nas mesmas amostras, (Objetivo 3) Caracterizar alterações metabólicas associadas à malignidade no soro e escarro dos pacientes e integrar os resultados com perfis de expressão gênica e de miRNAs. Para alcançar essas metas, nosso plano de pesquisa consiste em inicialmente identificar e validar biomarcadores úteis para detecção precoce de doença. Em uma segunda fase do trabalho, pretendemos aplicar os conhecimentos científicos de miRNAs e alterações no metaboloma à caracterização e validação de biomarcadores com potencial aplicação terapêutica. Dessa forma: 1) Identificaremos o perfil global de expressão de miRNAs em tumor e plasma dos mesmos pacientes utilizando a plataforma GeneChip® miRNA 4.0 Array (Affymetrix); 2) Os dados serão analisados e interpretados para a identificação de miRNAs significativamente desregulados no tumor e plasma dos mesmos pacientes; 3) Amostras de soro e escarro serão analisadas para alterações metabólicas; 4) As alterações em miRNAs e alterações metabólicas serão correlacionadas; 5) Métodos avançados de bioinformática e aprendizado de máquina serão aplicados para a interpretação das alterações em relação a vias moleculares regulatórias, desenvolvimento e progressão de doença; 6) Dados clínicos relevantes serão analisados em relação às alterações identificadas. (AU)

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