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L'adenocarcinoma duttale pancreatico (PDAC) è un tumore aggressivo con tasso di sopravvivenza a
5 anni del 6%. La mancanza di sintomi precoci, l'assenza di specifici biomarcatori e la scarsa
efficacia dei trattamenti sono le principali ragioni di prognosi infausta.
Gli esosomi, nanovescicole secrete dalle cellule normali e tumorali, sono stati recentemente
considerati marcatori tumorali che potrebbero essere quantificati in modo non invasivo nei fluidi
corporei umani. Ho sviluppato un test ELISA adatto al rilevamento di proteine esosomiali in
campioni di plasma da pazienti con PDAC, al fine di valutare le correlazioni con la progressione
della malattia. I livelli delle proteine esosomali CD24, CXCR4, EpCAM, CD44v6 e Tspan8,
aumentavano con la progressione della malattia indicando che possano essere candidati
biomarcatori per il PDAC.
L'identificazione di potenziali biomarcatori diagnostici e prognostici può essere effettuata anche
attraverso la bioinformatica. La weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) è un
nuovo metodo di systems biology che ho usato per dedurre le reti geniche da dati di espressione
basati su microarray ottenuti da campioni normali e PDAC. Sono stati identificati diversi geni e
miRNA cruciali per lo sviluppo del PDAC che potrebbero essere considerati potenziali biomarker
diagnostici e bersagli terapeutici.
Poiché vi è l'urgente necessità di identificare trattamenti più efficaci, studi recenti si sono
concentrati sulle proprietà anti-tumorali dei composti derivati dalle piante. Ho valutato se il
sulforafano, un composto fitochimico presente nei broccoli, potesse essere coinvolto
nell'induzione sia dell'apoptosi sia della necroptosi in linee cellulari di tumore al pancreas. I
risultati suggeriscono che questo composto induce apoptosi anche in una linea cellulare resistente
ai farmaci ma non innesca il pathway necroptotico quando le caspasi sono inibite. Lo studio
fornisce nuove informazioni sul meccanismo della morte indotta da sulforafano.Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is an aggressive malignancy with 5-years relative
survival rate of 6%. Lack of early symptoms, the absence of specific biomarkers and the low
treatment effectiveness are the principal reasons of this poor prognosis.
Exosomes, nanovesiscles secreted by normal and cancer cells, have been recently considered as
source of tumour markers that could be quantified non-invasively in human body fluids. I
developed an ELISA assay suitable for the detection of exosomal proteins in plasma samples from
PDAC patients, in order to evaluate correlations with the disease progression. I found that the
levels of the exosomal proteins Tspan8, EpCAM, CD24, CXCR4 and CD44v6 increased with the
disease progression indicating that they could be candidate biomarkers for pancreatic cancer.
The identification of potential diagnostic and prognostic biomarkers could be carried out also by
using bioinformatics tools. Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) is a new
system biology method that I used to deduce gene networks from microarray-based gene
expression datasets obtained from normal and PDAC samples. I identified several key genes and
miRNAs that could be crucial to PDAC development and therefore considered as potential
diagnostic biomarkers and therapeutic targets.
Since current standard therapies for PDAC have provided scarce survival advantage, there is the
urgent need to identify new treatment strategies. To this aim, recent studies have focused on the
anti-cancer properties of plant-derived compounds. I investigated if broccoli-derived sulforaphane
could be involved in induction of both apoptosis and necroptosis in pancreatic cancer cells. My
results suggest that this compound induces apoptosis even in a drug-resistant cell line but it does
not trigger the necroptotic pathway when the caspases are inhibited. The study provides new
insight into the mechanism of sulforaphane-induced death
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