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Title: Studying prostate cancer cell lines metabolome with FTIR spectroscopy
Other Titles: Estudo do metaboloma de linhas celulares de cancro da próstata por FTIR
Author: Santos, Francisco José Furtado
Advisor: Fardilha, Margarida Sâncio da Cruz
Nunes, Carla Alexandra Pina da Cruz
Keywords: Prostate cancer
Cell lines
Metabolomics
Metabolic profile
FTIR spectroscopy
Multivariate analysis
Defense Date: 12-Jul-2018
Abstract: Cancer is one of the leading causes of death worldwide, with prostate cancer being the second most common neoplasia amongst men. Thus, strategies that can provide an early diagnosis of this disease are of great importance. Because biochemical alterations precede morphological changes in cells, cancer metabolome has gained relevance and may contribute to the understanding of tumor biology and to the identification of early diagnostic biomarkers. Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy is a metabolomics technique that, unlike staining procedures and other histopathologic approaches, is rapid, non-destructive and does not require reagents. This technique probes the biochemical composition of the analyzed samples and allows the discrimination of samples with distinct metabolic profiles, thus discriminating cancerous and non-cancerous samples. The main goals of this work were to explore the ability of FTIR spectroscopy, coupled with multivariate analysis, in the: (1) discrimination between prostate cancer cells derived from a primary tumor (22Rv1) and normal epithelial cells (PNT1A and PNT2); and (2) discrimination between prostate primary tumor cells (22Rv1) from metastatic cells derived from two distinct sites (LNCaP, from lymph node, and PC-3, from bone). A clear discrimination between the different prostate cell lines was observed, indicating that they exhibit different metabolic profiles. This discrimination can be attributed to an altered lipid metabolism (3000-2800 cm-1, 1800-1700 cm-1 and 1500-1400 cm-1) and the presence of protein aggregates (1622 cm-1). Our results suggest that studying cancer metabolome with FTIR spectroscopy not only allows the understanding of tumor pathogenesis, but also may be a valuable tool for the identification of early diagnostic biomarkers, which are crucial for a good prognosis.
O cancro é uma das principais causas de morte no mundo, sendo o cancro da próstata o segundo mais comum nos homens. Por isso, o desenvolvimento de estratégias que possam fornecer um diagnóstico precoce é de extrema relevância. Uma vez que as alterações bioquímicas precedem as modificações morfológicas nas células, o estudo do metaboloma do cancro tem ganhado relevância e poderá contribuir para a compreensão da biologia do cancro e identificação de biomarcadores de diagnóstico precoce. A espectroscopia de infravermelho, em particular por FTIR, é uma técnica de metabolómica que, ao contrário de procedimentos histopatológicos, é rápida, não destrutiva e não requer o uso de reagentes. Esta técnica é capaz de detetar a composição bioquímica das amostras e permite a distinção de amostras com perfis metabólicos distintos, possibilitando, assim, a discriminação de células tumorais e normais. Os principais objetivos deste estudo foram explorar a capacidade do FTIR, acoplado a análise multivariada, na: (1) discriminação entre células de tumor primário de próstata (22Rv1) e células epiteliais normais (PNT1A e PNT2); e (2) discriminação entre células de tumor primário e células provenientes de metástases (LNCaP, de nódulo linfático, e PC-3, de osso). Através da análise por PCA observou-se uma discriminação entre as diferentes linhas celulares, sugerindo que possuem diferentes perfis metabólicos. A separação entre as diferentes células pode ser atribuída a alterações no metabolismo lipídico (3000-2800 cm-1, 1800-1700 cm-1 and 1500-1400 cm-1) e à presença de agregados proteicos (1622 cm-1). Os nossos resultados sugerem que o estudo do metaboloma do cancro, por FTIR, não só permite a compreensão da patogénese tumoral, como também poderá contribuir para a identificação de biomarcadores de diagnóstico precoce, que são importantes para um bom prognóstico.
URI: http://hdl.handle.net/10773/24218
Appears in Collections:DCM - Dissertações de mestrado
UA - Dissertações de mestrado

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