El cáncer de ovario tipo seroso de alto grado (HGSOC) es uno de los cánceres ginecológicos con peor pronóstico y con tasas de diagnóstico en estadios más avanzados. La heterogeneidad intratumoral que caracteriza a este cáncer implica un desafío en el estudio de mecanismos de resistencia a los tratamientos. Gran parte de las pacientes con cáncer de ovario desarrollan resistencia al tratamiento más utilizado, la quimioterapia basada en platino. En este estudio, aplicamos la herramienta inferCNV con el objetivo de identificar los subclones más relevantes y su comportamiento durante el tratamiento mediante la inferencia de variantes de número de copia (CNVs) a partir de datos de secuenciación de RNA en células individuales. El conjunto de datos utilizado se obtuvo de muestras de pacientes con HGSOC de GEO (GSE165897), e incluyó muestras de 11 pacientes antes y después del tratamiento. Al enfrentar las células tumorales con las células de referencia identificamos poblaciones de subclones con patrones de ganancia o pérdida, que proporcionan una visión más profunda del crecimiento tumoral bajo el estrés del tratamiento. Asimismo, mediante el análisis de expresión diferencial y el enriquecimiento funcional se identificaron genes implicados en la evolución clonal, así como los procesos biológicos más relevantes en subclones con mecanismos de resistencia o de sensibilidad al tratamiento. El estudio muestra el valor de la integración de la inferencia de CNVs en scRNAseq para identificar subclones tumorales y su comportamiento tras el tratamiento. Mediante trabajos que incorporen análisis multi-ómicos se podrían conseguir resultados más precisos.
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