Abstract
O câncer de próstata (PCA) é o tipo mais comum de câncer em homens e entre as principais causas de morte por câncer no mundo ocidental. No presente estudo, compararam-se os padrões de expressão de proteínas individuais de CaP caracterizada histologicamente benigna e o tecido circundante obtido pelo manual de micro dissecção utilizando electroforese em gel bidimensional diferencial altamente sensíveis (2D-DIGE) acoplada a espectrometria de massa. proteomic dados revelou 118 spots de proteínas a ser expresso diferencialmente no cancro (n = 24) comparado com benigna (n = 21) tecido da próstata. Estas manchas foram analisadas por MALDI-TOF-MS /MS e foram identificados 79 proteínas diferentes. Utilizando análise de componente principal que poderia claramente separado do tumor e tecido normal e de tumor dois grupos distintos com base no padrão de expressão de proteínas. Usando uma abordagem de biologia de sistemas, podemos mapear muitas destas proteínas tanto em grandes vias envolvidas na progressão do CaP, bem como em um grupo de potenciais marcadores de diagnóstico e /ou prognóstico. Devido à complexidade da rede caminho mais curto altamente interligado, as redes sub funcionais revelou alguns dos potenciais proteínas biomarcadores candidatos para posterior validação. Usando uma abordagem de biologia de sistemas, nosso estudo revelou novas proteínas e redes moleculares com expressão alterada em CaP. validação funcional adicional de proteínas individuais está em curso e pode fornecer novas perspectivas na progressão CaP potencialmente levando à concepção de novas estratégias de diagnóstico e terapêutica
Citation:. Ummanni R, Mundt F, Pospisil H, Venz S, Scharf C , Barett C, et ai. (2011) Identificação de proteínas alvo clinicamente relevante na cancro da próstata com 2D DIGE em espectrometria de massas e Biologia de Sistemas Network Platform. PLoS ONE 6 (2): e16833. doi: 10.1371 /journal.pone.0016833
editor: Ming Tat Ling, Universidade de Tecnologia de Queensland, Austrália