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Colorectal cancer vaccines: in silico identification of tumor-specific antigens associated with frequent HLA-I alleles in the costa rican Central Valley population
Vacunas contra el cáncer colorrectal: identificación en silico de antígenos específicos de tumores asociados con alelos HLA-I frecuentes en la población del Valle Central de Costa Rica
dc.creator | Morazán-Fernández, Diego | |
dc.creator | Molina-Mora, José Arturo | |
dc.date | 2022-11-16 | |
dc.date.accessioned | 2023-02-16T16:05:37Z | |
dc.date.available | 2023-02-16T16:05:37Z | |
dc.identifier | https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/6458 | |
dc.identifier | 10.18845/tm.v35i8.6458 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/2238/14151 | |
dc.description | Colorectal cancer is a complex disease in which uncontrolled growth of abnormal cells occurs in the large intestine (colon or rectum). The study of tumor-specific antigens (neoantigens), molecules that interact with the immune system, has been extensively explored as a possible therapy called in silico cancer vaccine. Cancer vaccine studies have been triggered by the current high-throughput DNA sequencing technologies. However, there is no universal bioinformatic protocol to study tumor-antigens with DNA sequencing data. We propose a bioinformatic protocol to detect tumor-specific antigens associated with single nucleotide variants (SNVs) or “mutations” in colorectal cancer and their interaction with frequent HLA alleles (complex that present antigens to immune cells) in the Costa Rican Central Valley population. We used public data of human exome (DNA regions that produce functional products, including proteins). A variant calling analysis was implemented to detect tumorspecific SNVs, in comparison to healthy tissue. We then predicted and analyzed the peptides (protein fragments, the tumor specific antigens) derived from these variants, in the context of its affinity with frequent alleles of HLA type I of the Costa Rican population. We found 28 non-silent SNVs, present in 26 genes. The protocol yielded 23 strong binders peptides derived from the SNVs for frequent alleles (greater than 8%) for the Costa Rican population at the HLA-A, B and C loci. It is concluded that the standardized protocol was able to identify neoantigens and this can be considered a first step for the eventual design of a colorectal cancer vaccine for Costa Rican patients. To our knowledge, this is the first study of an in silico cancer vaccine using DNA sequencing data in the context of the Costa Rican HLA alleles. | en-US |
dc.description | El cáncer colorrectal es una enfermedad compleja en la que se produce un crecimiento descontrolado de células anormales en el intestino grueso (colon o recto). El estudio de antígenos específicos de tumor (neoantígenos), moléculas que interactúan con el sistema inmunológico, se ha explorado ampliamente como una posible terapia llamada vacuna contra el cáncer en silico. Los estudios de vacunas contra el cáncer han sido impulsados por las tecnologías actuales de secuenciación de ADN de alto rendimiento. Sin embargo, no existe un protocolo bioinformático universal para estudiar antígenos tumorales con datos de secuenciación de ADN. Proponemos un protocolo bioinformático para detectar antígenos específicos de tumores asociados con variantes de un solo nucleótido (SNV) o “mutaciones” en el cáncer colorrectal y su interacción con alelos HLA frecuentes (complejo que presenta antígenos a las células inmunes) en el Valle Central de Costa Rica. población. Usamos datos públicos del exoma humano (regiones de ADN que producen productos funcionales, incluidas proteínas). Se implementó un análisis de llamada variante para detectar SNV específicos del tumor, en comparación con el tejido sano. A continuación, predecimos y analizamos los péptidos (fragmentos de proteínas, los antígenos específicos del tumor) derivados de estas variantes, en el contexto de su afinidad con los alelos frecuentes de HLA tipo I de la población costarricense. Encontramos 28 SNV no silenciosos, presentes en 26 genes. El protocolo produjo 23 péptidos ligantes fuertes derivados de los SNV para alelos frecuentes (más del 8%) para la población costarricense en los loci HLA-A, B y C. Se concluye que el protocolo estandarizado logró identificar neoantígenos y esto puede considerarse un primer paso para el eventual diseño de una vacuna contra el cáncer colorrectal para pacientes costarricenses. Hasta donde sabemos, este es el primer estudio de una vacuna contra el cáncer en silico que utiliza datos de secuenciación de ADN en el contexto de los alelos HLA de Costa Rica. | es-ES |
dc.format | application/pdf | |
dc.language | eng | |
dc.publisher | Editorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora) | es-ES |
dc.relation | https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/6458/6272 | |
dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es-ES |
dc.source | Tecnología en marcha Journal; 2022: Vol. 35 special issue, October. International Work Conference on Bioinspired Intelligence ; Pág. 83-92 | en-US |
dc.source | Revista Tecnología en Marcha; 2022: Vol. 35 special issue, October. International Work Conference on Bioinspired Intelligence ; Pág. 83-92 | es-ES |
dc.source | 2215-3241 | |
dc.source | 0379-3982 | |
dc.subject | Neopeptide | en-US |
dc.subject | Colorectal cancer | en-US |
dc.subject | Cancer vaccine | en-US |
dc.subject | Single nucleotide variants | en-US |
dc.subject | HLA | en-US |
dc.subject | Neopéptido | es-ES |
dc.subject | cáncer colorrectal | es-ES |
dc.subject | vacuna contra el cáncer | es-ES |
dc.subject | HLA | es-ES |
dc.subject | variantes de un solo nucleótido | es-ES |
dc.title | Colorectal cancer vaccines: in silico identification of tumor-specific antigens associated with frequent HLA-I alleles in the costa rican Central Valley population | en-US |
dc.title | Vacunas contra el cáncer colorrectal: identificación en silico de antígenos específicos de tumores asociados con alelos HLA-I frecuentes en la población del Valle Central de Costa Rica | es-ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
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