W ramach niniejszego projektu badane są typy ewolucji klonalnej występujące w nowotworach. Temat ten jest wysoce interesujący, ponieważ uważa się, że odtworzenie przeszłości guzów nowotworowych prowadzi do zrozumienia przyczyn ich wzrostu i progresji. Dane molekularne dostarczają informacji, na podstawie których można wnioskować jaka była historia guza przed momentem diagnozy, tj. zanim został on zaobserwowany. Testowana jest hipoteza, że badając różnorodność klonalną guza pod względem tempa wzrostu klonów można przewidzieć stopień jego agresywności.

Miniatura obejmuje badania pilotażowe, które mają stanowić wstęp do większego projektu.

Ustalenie rodzaju selekcji w ewoluujących populacjach komórek nowotworowych jest nadal kwestią otwartą. Istnieje wiele modeli opisujących wzorce ewolucji w raku. Planowane jest wykorzystanie niedawno opracowanych stochastycznych modeli ewolucjii dopasowanie ich parametrów do wyników uzyskanych na podstawie sekwencjonowania całego eksomu (whole exome sequencing, WES) próbek pochodzących z ludzkich nienowotworowych linii komórkowych nabłonka piersi (MCF10A) poddanych wpływowi mutagenów. Opracowane modele opisują współzawodnictwo między korzystnymi (dla nowotworu) mutacjami typu driver i mutacjami typu passenger, które mają lekko negatywny wpływ na dostosowanie komórek. Analiza symulacyjna pozwoli na badanie wpływu obydwu typów mutacji na wzrost i ewolucję guzów.

Dane ilościowe uzyskane na podstawie eksperymentów posłużą do kalibracji modeli matematycznych oraz do weryfikacji hipotez dotyczących interakcji driver-passenger leżących u podstaw modeli tug-of-war. Porównanie rezultatów eksperymentów i wyników symulacyjnych będzie polegało m.in. na zestawieniu spektrum częstości allelicznych (variant allele frequency; VAF) otrzymanych na podstawie WES ze spektrum częstości mutacji (site frequency spectrum; SFS) obserwowanych w symulowanych populacjach..

1) Eksperymentalna indukcja mutacji typu driver i passenger w komórkach MCF10A. Badanie dostosowania (tempa wzrostu) uzyskanych klonów z mutacją typu driver. Przygotowanie próbek do sekwencjonowania WES.

2) Przetworzenie danych WES i analiza wyników.

3) Porównanie rezultatów symulacji z wynikami badań eksperymentalnych.

Project manager

Monika Kurpas

Contractors