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A biologia do câncer investiga como as células saudáveis se transformam em doenças complexas e como o corpo tenta combater essas mudanças. Este campo explora os mecanismos internos que regulam o crescimento celular, a comunicação entre tecidos e os fatores que permitem que tumores se desenvolvam, oferecendo uma janela fundamental para entender a origem e o comportamento dessas condições.
No Gist.Science, acompanhamos diariamente as novas descobertas publicadas no bioRxiv, a principal plataforma de pré-prints na área da vida. Processamos cada novo estudo nesta categoria para oferecer tanto resumos técnicos detalhados quanto explicações em linguagem acessível, garantindo que pesquisas de ponta sejam compreensíveis para todos os níveis de conhecimento.
Abaixo você encontrará a seleção mais recente de artigos sobre biologia do câncer, prontos para leitura e exploração.
Este estudo demonstra que o ponto de ramificação do piruvato atua como um controle metabólico para a disseminação de células cancerosas linfoides, regulando a migração através da sinalização mROS/HIF-1α e identificando esse mecanismo como um alvo terapêutico potencial.
Este estudo desenvolveu e validou uma assinatura robusta baseada em 26 genes supressores tumorais que demonstra superioridade na previsão de prognóstico e recorrência em pacientes com adenocarcinoma de câncer de pulmão não pequenas células em comparação com assinaturas existentes.
Este estudo demonstra que o SRRM1 coordena um programa de splicing alternativo que promove a expressão de isoformas onogênicas, como as do NUMB, regulando múltiplos genes envolvidos na proliferação, sobrevivência e malignidade celular, o que o torna um alvo terapêutico potencial para o câncer.
Este estudo demonstra que a combinação de sequenciamento de RNA de leitura longa com validação funcional *in vivo* em *Drosophila* permite identificar e priorizar fusões gênicas onogênicas novas e clinicamente relevantes em gliomas que foram erroneamente classificados como negativos por painéis de sequenciamento de leitura curta direcionados.
O artigo apresenta o SubNetDL, um modelo de aprendizado profundo baseado em redes que integra perfis de mutações subclonais e interações proteicas para prever com robustez e interpretabilidade a resposta terapêutica em diversos tipos de câncer, superando abordagens tradicionais ao identificar biomarcadores contextuais específicos.
Este estudo desenvolve um modelo baseado em agentes espacialmente resolvido combinado com aprendizado de máquina interpretável para demonstrar que a terapia combinada, ao atacar simultaneamente populações de células HER2-positivas e HER2-negativas, supera a resistência terapêutica induzida pela plasticidade fenotípica e heterogeneidade espacial no câncer de mama.
Este estudo demonstra que a atividade de fosfatase proteica da PTEN, além da sua conhecida atividade de fosfatase lipídica, é essencial para o desenvolvimento embrionário normal e a supressão tumoral em camundongos.
Este estudo demonstra que as cicatrizes de reparo mediadas por POLQ (MDF) em tumores de câncer de pâncreas deficientes em recombinação homóloga aumentam a neoantigenicidade e remodelam o microambiente tumoral, promovendo uma resposta imune eficaz e melhores resultados clínicos.
Este artigo apresenta um modelo matemático baseado em equações diferenciais que descreve como redes de regulação gênica e comunicação intercelular geram ondas viajantes de expressão gênica, determinando qual estado celular se torna dominante em tumores de melanoma e explicando sua heterogeneidade e resistência terapêutica.
Este estudo utiliza captura de superfície celular e espectrometria de massa para mapear o proteoma de superfície de tumores de bainha do nervo periférico malignos (MPNST), identificando novos alvos terapêuticos e demonstrando a eficácia de conjugados anticorpo-fármaco direcionados à proteína PTK7 no tratamento dessa doença.