Descubrimiento de posibles biomarcadores de cáncer de mama Amp; Posibles dianas farmacológicas mediante espectrometría de masas cuantitativa avanzada

El propósito de este estudio es evaluar el uso de espectrometría de masas cuantitativa avanzada (Super SILAC) como plataforma de descubrimiento para descubrir nuevos biomarcadores de proteínas en tumores y comparar el perfil de proteínas entre diferentes subtipos de cáncer de mama (ER positivo, HER2 positivo, triple negativo). Se obtendrá un máximo de 100 muestras de tumores de mama del repositorio de tejidos del NUHS, que comprende aproximadamente la misma proporción de tumores ER positivos, HER2 positivos y triple negativos. Las muestras se analizarán mediante espectrometría de masas avanzada (Super SILAC) como plataforma de descubrimiento para identificar nuevos biomarcadores de proteínas que pueden ser importantes en el cáncer. El ADN y el ARN también se extraerán de muestras de tumores para realizar un análisis correlativo con los datos proteómicos. Los datos de genómica y proteómica se correlacionarán con los datos clínicos, incluida la respuesta al tratamiento y los datos de supervivencia. Importancia de la investigación propuesta para la ciencia o la medicina: la identificación de biomarcadores tumorales puede permitir un mejor pronóstico, seguimiento y selección de tratamientos para pacientes con cáncer en el futuro. Posibles beneficios y riesgos: Ningún beneficio directo para el paciente. El riesgo para los sujetos es mínimo ya que no hay contacto directo con el paciente y el análisis se realiza en muestras de tumores donadas previamente. Los pacientes han dado previamente su consentimiento para donar sus muestras para investigación en el depósito de tejidos de NUHS.

Los biomarcadores tumorales novedosos que determinan la biología tumoral, incluidos el pronóstico y la sensibilidad al tratamiento, pueden detectarse mediante el novedoso método avanzado de espectrometría de masas cuantitativa (Super SILAC). Los diferentes subtipos de cáncer de mama tendrán diferentes perfiles proteómicos analizados usando super SILAC.