Pesquisa

Bioinformática e biologia computacional


Última modificação: 20/03/2020 | 16h20

Os recentes avanços nos métodos de análise em larga escala, como os microarranjos e as novas tecnologias de sequenciamento, têm proporcionado a geração de um número expressivo de dados ômicos aplicados ao estudo do Câncer. A revolução do “Big Data” aplicado à oncologia permite um estudo mais aprofundado da biologia do tumor em nível genético e genômico, levando a soluções de saúde mais direcionadas e personalizadas para pacientes com câncer. Isso é possível através da identificação de assinaturas e perfis moleculares do câncer, bem como marcadores de prognóstico, resposta terapêutica, entre outros. Embora sejam cruciais para o avanço e melhorias na área da saúde, o uso, integração e armazenamento desse grande volume de dados, é atualmente um grande desafio para a bioinformática. Nesse sentido, o Laboratório de Bioinformática e Biologia Computacional do INCA (LBBC) propõe-se a analisar dados em larga escala no intuito de caracterizar de forma abrangente os eventos moleculares em cânceres na tentativa de melhor compreender esse sistema tão complexo, assim como identificar novos marcadores moleculares que possam impactar o desfecho da doença. 

 

Líder do Laboratório: 

Mariana Boroni (Lattes)
Pesquisador Associado
Email: mariana.boroni@inca.gov.br
Telefone: +55 21 32076550

 

Linhas de pesquisa: 

  • Integração de dados multi-ômicos para detecção de marcadores moleculares de interesse clínico. 
  • Imunoinformática
  • Uso de machine learning para reconhecimento de padrões, classificação e seleção de marcadores de interesse

 

Pessoal:

Alunos de doutorado: 
Caroline de Aguiar Pires Poubel (co-orientação)
Cristóvão Antunes de Lanna (co-orientação)

Alunos de mestrado: 
Marco Antônio Pretti (co-orientação)

Aluno de aperfeiçoamento: 
Jéssica Gonçalves Vieira da Cruz

Colaboradora:
Nicole Scherer (INCA)

 

Publicações selecionadas:

  • Jorge NAN, Cruz JGV, Pretti MAM, Bonamino MH, Possik PA, Boroni M. Poor clinical outcome in metastatic melanoma is associated with a microRNA-modulated immunosuppressive tumor microenvironment. J Transl Med. 18(1):56. 2020. (PubMed)
  • Costa RL, Boroni M, Soares MA. Distinct co-expression networks using multi-omic data reveal novel interventional targets in HPV-positive and negative head-and-neck squamous cell cancer. Sci Rep. 8(1):15254. 2018. (PubMed)
  • Boroni M, Sammeth M, Gava SG, Jorge NAN, Macedo AM, Machado CR, Mourão MM, Franco GR. Landscape of the spliced leader trans-splicing mechanism in Schistosoma mansoni. Sci Rep. 8(1):3877. 2018. (PubMed
  • Pereira MB, Barros LRC, Bracco PA, Vigo A, Boroni M, Bonamino MH, Lenz G. Transcriptional characterization of immunological infiltrates and their relation with glioblastoma patients overall survival. Oncoimmunology. 7(6):e1431083. 2018. (PubMed)
  • Souza-Santos PT, Soares Lima SC, Nicolau-Neto P, Boroni M, Meireles Da Costa N, Brewer L, Menezes AN, Furtado C, Moreira MAM, Seuanez HN, de Almeida Simão T, Ribeiro Pinto LF. Mutations, Differential Gene Expression, and Chimeric Transcripts in Esophageal Squamous Cell Carcinoma Show High Heterogeneity. Transl Oncol. 11(6):1283-1291. 2018. (PubMed)
  • Nicolau-Neto P, Da Costa NM, de Souza Santos PT, Gonzaga IM, Ferreira MA, Guaraldi S, Moreira MA, Seuánez HN, Brewer L, Bergmann A, Boroni M, Mencalha AL,  Kruel CDP, Lima SCS, Esposito D, Simão TA, Pinto LFR. Esophageal squamous cell carcinoma transcriptome reveals the effect of FOXM1 on patient outcome through novel PIK3R3 mediated activation of PI3K signaling pathway. Oncotarget. 9(24):16634-16647. 2018. (PubMed
  • Binato R, Santos EC, Boroni M, Demachki S, Assumpção P, Abdelhay E. A common molecular signature of intestinal-type gastric carcinoma indicates processes related to gastric carcinogenesis. Oncotarget. 9(7):7359-7371. 2017. (PubMed
  • Viana MC, Tavares WC, Brant AC, Boroni M, Seuánez HN. The human retinoblastoma susceptibility gene (RB1): an evolutionary story in primates. Mamm Genome. 28(5-6):198-212. doi: 10.1007/s00335-017-9689-4. 2017. (PubMed)
  • Eser P, Wachutka L, Maier KC, Demel C, Boroni M, Iyer S, Cramer P, Gagneur J. Determinants of RNA metabolism in the Schizosaccharomyces pombe genome. Mol Syst Biol. 12(2):857. 2016 (PubMed)

 

Localização:

Instituto Nacional de Câncer
Coordenação de Pesquisa
Rua André Cavalcanti, 37 1º andar
Centro, Rio de Janeiro
CEP: 20231-050
Telefone: +55 21 32076546

 

Oportunidades:

Nosso laboratório está selecionando candidatos para uma Bolsa de Desenvolvimento Institucional, com início imediato. O valor da bolsa depende do tempo de experiência na área de atuação. Informações detalhadas sobre a vaga no site https://sites.google.com/view/bioinformaticainca/

Copyright