Descripción del proyecto
Biomarcadores de ARN de transferencia para el diagnóstico del cáncer
En las células cancerosas, la desregulación de los ARN de transferencia (ARNt o tRNA, por sus siglas en inglés) y sus modificaciones influye en la traducción de las proteínas oncogénicas. A pesar de este vínculo, los ARNt siguen estando infrautilizados como marcadores de diagnóstico o pronóstico debido a la ausencia de métodos de cuantificación sencillos y rentables. El equipo del proyecto tRNADiagnostics, financiado con fondos europeos, aborda esta laguna de conocimiento con el innovador Nano-tRNAseq, utilizando la secuenciación natural de nanoporos de ARNt para medir con precisión las abundancias y modificaciones de ARNt a una fracción de los costes de la secuenciación tradicional. Este método, combinado con algoritmos de aprendizaje profundo para la clasificación rápida de señales, resulta prometedor para distinguir muestras cancerosas e identificar su tejido de origen. En el proyecto se pretende validar esta tecnología para biopsias líquidas, lo que allanará el camino para aplicaciones clínicas y su posible comercialización.
Objetivo
Transfer RNAs (tRNAs) are abundant, heavily-modified small non-coding RNAs that play a pivotal role in decoding genetic information, determining which transcripts are highly and poorly translated at a given moment. Dysregulation of tRNA abundances and tRNA modifications is a well-known feature in cancer cells, leading to enhanced translation of specific oncogenic proteins. Despite the well-established association between tRNA dysregulation and cancer progression and malignancy, tRNA abundances and their modifications are still not being used as diagnostic or prognostic markers for cancer detection or progression, mainly due to the lack of a simple, unbiased and cost-effective method to quantify tRNA abundances and their modifications. Our laboratory has recently established Nano-tRNAseq, a pioneering method that can accurately quantify both tRNA abundances and tRNA modifications using native tRNA nanopore sequencing, for a fraction of the cost of next-generation sequencing-based approaches. By employing a proprietary Nano-tRNAseq nanopore library preparation protocol coupled with deep learning algorithms that will rapidly classify the nanopore current signals, here we aim to establish a method that exploits tRNAs as novel biomarkers through the use of third generation sequencing technologies. We have initial evidence of how our approach can separate cancer from non-cancer samples and possibly be used to identify the tissue of origin. In this project, we will fully validate our technological platform for the differential analysis of low-input RNA amounts in liquid biopsy samples. We will initially apply our method in the cancer arena, expandable to many other indications, following the advice of key stakeholders contacted so far, with the goal of laying the basis for the transfer of our technology to the marketplace, including through the creation of a new start-up company.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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- ciencias médicas y de la saludmedicina clínicaoncología
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Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsInstitución de acogida
08003 Barcelona
España