Tesis por compendio / [ES] El cáncer es la segunda causa de muerte en el mundo y se caracteriza principalmente por la proliferación descontrolada de las células que forman el tumor. Aunque el desarrollo de un tumor es posible debido a ciertos procesos comunes desencadenados por la desregulación del equilibrio existente entre los componentes moleculares de una célula y sus elementos de control, existe una gran heterogeneidad en los mecanismos a través de los cuales ocurre dicha desregulación. Gracias al desarrollo de nuevas tecnologías de secuenciación ha sido posible observar como esta heterogeneidad no solo se observa entre los distintos tipos de tumores sino entre las propias células de un mismo tumor. La caracterización de la heterogeneidad tumoral ha tenido un gran impacto en la comprensión de la enfermedad y el desarrollo de nuevas terapias dirigidas. Por este motivo, con el fin de mejorar la caracterización de alteraciones en los distintos mecanismos regulatorios, en esta tesis se han desarrollado dos metodologías con gran potencial para su aplicación en la medicina personalizada y que permiten estudiar la heterogeneidad inter e intratumoral de los estados de activación de elementos reguladores. En primer lugar, se desarrolló una metodología que permite determinar en una muestra el estado de activación de los factores de transcripción (FTs) a partir de la expresión de los genes a los que regula. Se aplicó la metodología para realizar un análisis sistemático de varios cánceres (conocido como estudios pan-cáncer) en el que se caracterizó por primera vez el escenario regulatorio de 52 FTs en 11 tipos de cáncer distintos. Además, al poder obtener valores de activación individuales para cada muestra, fue posible observar correlaciones entre la activación de algunos FTs con la supervivencia, sugiriendo así su uso como marcadores pronósticos. En segundo lugar, se desarrolló otra metodología en la que se emplea un modelo mecanístico para determinar el estado de activación de alrededor de 1000 circuitos de señalización a partir de datos de experimentos transcriptómicos de células únicas (scRNAseq). El uso de este modelo mecanístico en datos de scRNAseq de 4 pacientes de glioblastoma, además de mostrar la heterogeneidad intratumoral presente en las muestras, ha permitido realizar intervenciones in silico para simular el efecto de distintas drogas sobre las células. De esta manera, ha sido posible describir posibles mecanismos mediante los cuales un grupo de células pueden evitar el efecto de una terapia dirigida. Las metodologías desarrolladas en esta tesis, así como los resultados obtenidos tras su aplicación supone una valiosa fuente de información para el desarrollo de marcadores de diagnóstico, pronóstico y respuesta que ayuden a entender mejor los distintos niveles de heterogeneidad presentes en cáncer, y así, poder aumentar la eficacia de las terapias dirigidas. / [CA] El càncer és la segona causa de mort al món i es caracteritza principalment per la proliferació descontrolada de les cèl·lules que formen el tumor. Encara que el desenvolupament d'un tumor és possible a causa de certs processos comuns desencadenats per la desregulació de l'equilibri existent entre els components moleculars d'una cèl·lula i els seus elements de control, hi ha una gran heterogeneïtat en els mecanismes a través dels quals s'aconseguix aquesta desregulació. Gràcies a el desenvolupament de noves tecnologies de seqüenciació ha sigut possible observar com aquesta heterogeneïtat no només s'observa entre els diferents tipus de tumors sinó entre les pròpies cèl·lules d'un mateix tumor. La caracterització de l'heterogeneïtat tumoral ha tingut un gran impacte en la comprensió de la malaltia i el desenvolupament de noves teràpies dirigides. Per aquest motiu, per tal de millorar la caracterització d'alteracions en els diferents mecanismes reguladors, en aquesta tesi s'han desenvolupat dues metodologies amb gran potencial per a la seua aplicació en la medicina personalitzada i que permeten estudiar l'heterogeneïtat inter i intratumoral dels estats de activació d'elements reguladors. En primer lloc es va desenvolupar una metodologia que permet determinar en una mostra l'estat d'activació dels factors de transcripció (FTs) a partir de l'expressió dels gens als que regula. Es va aplicar la metodologia per a realitzar una anàlisi de pan-cancer en el qual es va caracteritzar per primera vegada l'escenari regulatori de 52 FTs a 11 tipus de càncer diferents. A més, al poder obtenir valors d'activació individuals per a cada mostra, va ser possible observar correlacions entre l'activació d'alguns FTs amb la supervivència, suggerint així el seu ús com a marcadors pronòstics. En segon lloc, es va desenvolupar una altra metodologia en la qual s'empra un model mecanístic per determinar l'estat d'activació d'al voltant de 1000 circuits de senyalització a partir d'experiments transcriptòmics de cèl·lules úniques (scRNAseq). L'ús d'aquest model mecanístic en dades de scRNAseq de 4 pacients de glioblastoma, a més de mostrar l'heterogeneïtat intratumoral present en les mostres, ha permès realitzar intervencions in silico per simular l'efecte de diferents drogues sobre les cèl·lules. D'aquesta manera, ha estat possible descriure possibles mecanismes mitjançant els quals un grup de cèl·lules poden evitar l'efecte d'una teràpia dirigida. Les metodologies desenvolupades en aquesta tesi, així com els resultats obtinguts després de la seva aplicació suposa una valuosa font d'informació per al desenvolupament de marcadors de diagnòstic, pronòstic i resposta que ajudin a entendre millor els diferents nivells d'heterogeneïtat presents en càncer, i així, poder augmentar l'eficàcia de les teràpies dirigides. / [EN] Cancer is the second leading cause of death in the world and is characterized mainly by the uncontrolled proliferation of the cells that make up the tumor. Although the development of a tumor is possible due to certain common processes triggered by the dysregulation of the existing balance between the molecular components of a cell and its control elements, there is great heterogeneity in the mechanisms through which this dysregulation is achieved. Thanks to the development of new sequencing technologies, it has been possible to observe how this heterogeneity is not only observed between the different types of tumors but also between the cells of the same tumor. The characterization of tumor heterogeneity has had a great impact on the understanding of the disease and the development of new targeted therapies. For this reason, in order to improve the characterization of alterations in the different regulatory mechanisms, in this thesis two methodologies have been developed that allow studying the inter- and intratumoral heterogeneity of the activation states of regulatory elements and with great potential for their application in personalized medicine. In the first place, a methodology that allows determining in a sample the activation state of the transcription factors (FTs) from the expression of the genes that it regulates was developed. The methodology was applied to perform a pan-cancer analysis in which the regulatory scenario of 52 FTs was characterized for the first time in 11 different types of cancer. Furthermore, by being able to obtain individual activation values for each sample, it was possible to observe correlations between the activation of some FTs with survival, thus suggesting their use as prognostic markers. Second, another methodology was developed using a mechanistic model to determine the activation state of around 1000 signaling circuits in single cell transcriptomic experiments (scRNAseq). The use of this mechanistic model in scRNAseq data from 4 glioblastoma patients, in addition to showing the intratumoral heterogeneity present in the samples, has allowed in silico interventions to simulate the effect of different drugs on cells. In this way, it has been possible to describe possible mechanisms by which a group of cells can avoid the effect of a targeted therapy. The methodologies developed in this thesis, as well as the results obtained after its application, is a valuable source of information for the development of diagnostic, prognostic and response markers that help to better understand the different levels of heterogeneity present in cancer, and thus, be able increase the effectiveness of targeted therapies. / Marín Falco, M. (2021). Estudio de la heterogeneidad regulatoria en cáncer y sus implicaciones en la medicina personalizada [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/165413 / Compendio

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O principio da medicina personalizada consiste em estudar as respostas a medicamentos baseados na informação genômica individual. O elevado grau de miscigenação é um desafio para a implementação mundial da medicina personalizada na prática clínica. Poucos estudos na literatura especializada relataram a influência de marcadores farmacogenômicos em populações miscigenadas como a população brasileira. O objetivo deste estudo foi investigar a variabilidade farmacogenômica de diferentes biomarcadores em farmacogenes envolvidos na via de metabolismo das Fluoropirimidinas em pacientes com câncer gástrico ou câncer colorrectal, subestuturados de acordo com a resposta e toxicidade ao tratamento. Para a realização da investigação utilizamos 216 pacientes com câncer colorretal ou gástrico que receberam tratamento quimioterápico a base de 5-FU. Foram investigados 33 polimorfismos genéticos em 17 farmacogenes (ABCB1, ABCC2; ABCC4; ABCG2, CYP2A6, DPYD, FPSG, ITGB5, MTHFR, SLC22A7, SLC29A1, TP53, TYMS, UMPS, GGH, RRM1, TYMP) envolvidos na via de metabolizacão das fluoropirimidinas. Nossos resultados demonstraram que 77.3% dos pacientes apresentaram algum tipo de toxicidade relacionada ao tratamento com 5-FU e destes, 22% apresentaram toxicidades severas classificadas em grau 3 e 4. O óbito ocorreu em 23 pacientes, onde três casos foram relacionados à toxicidade e quatro casos com a progressão tumoral e toxicidade quimioterápica. O subestruturamento populacional não foi influente nos resultados de associação para os polimorfismos farmacogenéticos com o uso de 5-FU. O gene FPGS (rs4451422) mostrou-se significativo em associação com a toxicidade geral (p=0,0052; OR 0,32) e com eventos de toxicidades (p=0,0004; OR 0,22). O gene ABCC4 (rs148551) apresentou associação significativa para a resposta clínica (p=0,0056; OR 0,28). O gene SLC29A1 (rs760370) demonstrouse significativo para toxicidades de grau 3 e 4 (p=0,0033; OR 4,73). Em conclusão, devido ao elevado grau de miscigenação da população brasileira, e particularmente do Norte do Brasil, os dados gerados de farmacogenômica do 5- FU são particularmente únicos se comparados com as populações homogêneas investigadas ate o presente. Os genes ABCC4, FPGS e SLC29A1 demonstraram ser importantes biomarcadores preditivos para a medicina personalizada da terapia com uso de 5-FU. / Recently, cancer has become an obvious public health problem worldwide. The Fluoropyrimidine-based regimen has been the most widely used chemotherapy regimen worldwide in several types of solid tumors, including gastric and colorectal cancer. Of the total number of patients treated with 5-Fluorouracil (5-FU), 10-40% have severe toxicities, which usually result in prolonged and costly hospitalizations. The principle of personalized medicine is to study responses to medications based on individual genomic information. The high degree of miscegenation is a challenge for the worldwide implementation of personalized medicine in clinical practice. Many studies in the specialized literature have reported the influence of pharmacogenomic markers in mixed populations such as the Brazilian population. The aim of this study was to investigate the pharmacogenomic variability of different biomarkers in pharmacogenes involved in the metabolism pathway of Fluoropyrimidines in patients with gastric cancer or colorectal cancer, which are sub-strutured according to response and toxicity to treatment. To perform the research we used 216 patients with colorectal or gastric cancer who received 5-FU chemotherapy treatment. We investigated 33 genetic polymorphisms in 17 pharmacogens (ABCB1, ABCC2, ABCC4, ABCG2, CYP2A6, DPYD, FPSG, ITGB5, MTHFR, SLC22A7, SLC29A1, TP53, TYMS, UMPS, GGH, RRM1, TYMP) involved in the metabolism pathway of fluoropyrimidines. Our results showed that 77.3% of the patients presented some type of toxicity related to 5-FU treatment, of which 22% presented severe toxicities classified in grade 3 and 4. Death occurred in 23 patients, where three cases were related to toxicity and four cases with tumor progression and chemotherapeutic toxicity. Population substructuration was not influential in the association results for pharmacogenetic polymorphisms with the use of 5-FU. The FPGS gene (rs4451422) was shown to be significant in association with overall toxicity (p = 0.0052; OR 0.32) and toxicity events (p = 0.0004; OR 0.22). The ABCC4 gene (rs148551) had a significant association with the clinical response (p = 0.0056; OR 0.28). The SLC29A1 gene (rs760370) was shown to be significant for grade 3 and 4 toxicities (p = 0.0033; OR 4.73). In conclusion, due to the high degree of miscegenation in the Brazilian population, and particularly in the North of Brazil, the generated 5-FU pharmacogenomics data are particularly unique when compared to the homogenous populations investigated to date. The ABCC4, FPGS and SLC29A1 genes have been shown to be important biomarkers predictive of personalized medicine therapy using 5-FU.

[ES] Las biopelículas bacterianas y fúngicas contribuyen enormemente a la persistencia de muchas infecciones graves y potencialmente mortales, las cuales anualmente provocan millones de defunciones. Además, estas bacterias y hongos que crecen adheridas formando biopelículas son hasta 1.000 veces más resistentes a los tratamientos antimicrobianos convencionales, generando una carga económica significativa y dificultando su diagnóstico y tratamiento. Por tanto, es necesario buscar nuevas herramientas fiables para estudiar la dinámica de formación de biopelículas con el fin de mejorar las estrategias de tratamiento.El objetivo general de la tesis doctoral es la puesta a punto de un sistema basado en medidas de impedancia eléctrica para el estudio de la formación y dinámica de crecimiento de las biopelículas bacterianas (gram-positivas y gram-negativas) y fúngicas, así como de biopelículas complejas multi-especie como las de la placa dental subgingival de muestras periodontales humanas. Tras la puesta a punto del sistema, los objetivos específicos de la tesis doctoral son su aplicación como herramienta en la identificación de tratamientos efectivos contra biopelículas persistentes, la búsqueda de nuevos compuestos antimicrobianos con actividad anti-biofilm, así como la evaluación de novedosas nanopartículas autopropulsadas para la erradicación de biofilms multirresistentes. Finalmente, se ha evaluado su aplicación clínica directa en la selección de la terapia antibiótica para el tratamiento personalizado de pacientes con enfermedad periodontal. / [CA] Les biopelícules bacterianes i fúngiques contribueixen en gran manera a la persistència de moltes infecciones greus i potencialment mortals les quals provoquen anualment milions de morts. A més, estes bactèries i fongs que creixen adherides en forma de biopelícules son fins a 1000 vegades més resistents als tractaments antimicrobians convencionals, generant una càrrega econòmica significativa i dificultant el diagnòstic i tractament. Per això, es necessari trobar noves eines fiables per a estudiar la dinàmica de formació de biopelícules amb l'objectiu de millorar les estratègies de tractament. El objectiu general de la tesis doctoral es la posta a punt de un sistema basat en mesures d'impedància elèctrica per al estudi de la formació i dinàmica de creixement de les biopelícules bacterianes (gram-positives i gram-negatives) i fúngiques, així com de biopelícules complexes mutiespècie com les de la placa dental subgingival de mostres periodontals humanes. Una vegada posat a punt el sistema, els objectius específics de la tesis doctoral son la aplicació com a eina de la identificació de tractaments efectius contra biopelícules persistents, la recerca de nous compostos antimicrobians amb activitat antibiopelícula, així com la avaluació de noves nanopartícules autopropulsades per a l'eliminació de biofilms multiresistents. Finalment, s'ha avaluat l'aplicació clínica directa en la selecció de la teràpia antibiòtica per al tractament personalitzat de pacients amb periodontitis. / [EN] Bacterial and fungal biofilms contribute enormously to the persistence of many life-threatening infections, causing millions of deaths annually. In addition, bacteria and fungi growing as biofilms are up to 1.000 times more resistant to conventional antimicrobial treatments, resulting in a significant economic burden and challenging diagnosis and treatment. Therefore, there is a need to search for new reliable tools to study biofilm formation dynamics to improve treatment strategies. This doctoral thesis aims to set up an impedance-based system to study biofilm formation and dynamics of bacterial (gram-positive and gram-negative) and fungal species, as well as complex multi-species biofilms such as subgingival plaque collected from patients with chronic periodontitis. After the impedance system is set up, the specific objectives of the doctoral thesis are its application as a tool in the identification of effective treatment against persistent biofilms, testing new antimicrobial and anti-biofilm compounds, and the evaluation of novel self-propelled nanoparticles on the eradication of multi-resistant S. aureus biofilms. Finally, a clinical application of the impedance system is proposed, aiming at determining the best individual antibiotic therapy in dental clinics (personalized use of antibiotics). / Work performed at Genomics & Health Department at FISABIO Foundation and described in this doctoral thesis was supported by the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities scholarship FPU17/01302 to Miglė Žiemytė and a grant RTI2018-102032-B-I00 to Alex Mira Obrador. / Ziemyte, M. (2023). Towards Personalized Medicine in Antibiotic Treatment: Development of a Real-Time Cell Analysis System for Biofilm Studies [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/195434

The aetiology of common diseases is shaped by the effects of genetic and environmental factors. Big efforts have been devoted to unravel the genetic basis of disease with the hope that it will help to develop new therapeutic treatments and to achieve personalized medicine. With the development of high-throughput genotyping technologies, hundreds of association studies have described many loci associated to disease. However, the depiction of disease architecture remains incomplete. The aim of this work is to perform exhaustive comparisons across human populations to evaluate pressing questions. Our results provide new insights in the allele frequency of risk variants, their sharing across populations and the likely architecture of disease / La etiología de las enfermedades comunes está formada por factores genéticos y ambientales. Se ha puesto mucho empeño en describir sus bases genéticas. Este conocimiento será útil para desarrollar nuevas terapias y la medicina personalizada. Gracias a las técnicas de genotipado masivo, centenares de estudios de asociación han descrito una infinidad de genes asociados a enfermedad. Pese a ello, la arquitectura genética de las enfermedades no ha sido totalmente descrita. Esta tesis pretende llevar a cabo exhaustivas comparaciones entre poblaciones para responder diversas preguntas candentes. Nuestros resultados dan pistas sobre la frecuencia de los alelos de riesgo, su presencia entre poblaciones y la probable arquitectura de las enfermedades.

[ES] El acceso a una atención sanitaria de alta calidad es un marcador importante del desarrollo de las sociedades humanas. Los aportes tecnológicos a la medicina han mostrado un potencial relevante para descubrir procedimientos efectivos a nivel preventivo, diagnóstico y terapéutico. En particular, los métodos computacionales permiten el procesamiento eficaz de datos médicos y, por tanto, pueden modelar sistemas biológicos complejos. Esto ha influido en el desarrollo de la Medicina Personalizada (MP) durante las últimas décadas, donde la obtención de conocimiento específico de cada caso permite realizar intervenciones a medida, todo ello a un coste de recursos accesible. La simulación de remodelación ósea es un campo prometedor en el contexto de la MP. Predecir un proceso de adaptación ósea en un caso concreto puede dar lugar a numerosas aplicaciones en el campo de las enfermedades óseas, tanto a nivel clínico como experimental. Mediante la combinación del Método de Elementos Finitos (FEM) y los algoritmos de remodelación ósea, es posible obtener modelos numéricos de un hueso específico a partir de datos médicos (por ejemplo, una tomografía computarizada). Todo ello puede dar lugar a una revolución en la medicina personalizada. / [CA] L'accés a una atenció sanitària d'alta qualitat és un marcador important del desenvolupament de les societats humanes. Les aportacions tecnològiques a la medicina han mostrat un potencial rellevant per a descobrir procediments efectius a nivell preventiu, diagnòstic i terapèutic. En particular, els mètodes computacionals permeten el processament eficaç de dades mèdiques i, per tant, poden modelar sistemes biològics complexos. Això ha influït en el desenvolupament de la Medicina Personalitzada (MP) durant les últimes dècades, on l'obtenció de coneixement específic de cada cas permet realitzar intervencions a mesura, tot això a un cost de recursos accessible. La simulació de remodelació òssia és un camp prometedor en el context de la MP. Predir un procés d'adaptació òssia en un cas concret pot donar lloc a nombroses aplicacions en el camp de les malalties òssies, tant a nivell clínic com experimental. Mitjançant la combinació del Mètode d'Elements Finits (*FEM) i els algorismes de remodelació òssia, és possible obtindre models numèrics d'un os específic a partir de dades mèdiques (per exemple, una tomografia computada). Tot això pot donar lloc a una revolució en la medicina personalitzada. / [EN] Access to high-quality healthcare is an important marker of the development of human societies. Technological contributions to medicine have shown relevant potential to discover effective procedures at a preventive, diagnostic and therapeutic level. In particular, computational methods enable efficient processing of medical data and can therefore model complex biological systems. This has influenced the development of Personalized Medicine (PM) over recent decades, where obtaining specific knowledge of each case allows for tailored interventions, all at an affordable resource cost. Simulation of bone remodeling is a promising field in the context of PM. Predicting a bone adaptation process in a specific case can lead to numerous applications in the field of bone diseases, both clinically and experimentally. By combining the Finite Element Method (FEM) and bone remodeling algorithms, it is possible to obtain numerical models of a specific bone from medical data (for example, a CT scan). All of this can lead to a revolution in personalized medicine. / Thanks to the Valencian funding programme FDGENT/2018, for providing economic resources to develop this long-term work. / Gutiérrez Gil, J. (2023). Personalization of Bone Remodelling Simulation Models for Clinical Applications [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202059