Noticia

HORARIO: viernes 22 de  mayo de 2015, a las 12:30

LUGAR: Salón de Grados de la Facultad de Biología, Campus de Espinardo, Universidad de Murcia

TÍTULO: "Identifying druggable genetic dependencies for personalized cancer therapy"

RESUMEN: The paradigm of personalized medicine is the identification of the appropriate drug for the right patient, using molecular profiles. In Oncology, it is well established that the anticancer drugs are effective in only a small subset of patients. Moreover, many of the new targeted therapies inhibit specific proteins, and they are only effective in tumors that are genetically altered. Consequently, the success of personalized treatment depends on each individual molecular profile, which a priori can be considered as very heterogeneous. Here, we present a new computational approach (PanDrugsDB) based on the analysis and integration of genomic data (mutations, copy number variations or gene expression levels), with functional data (proteins essentiality) and pharmacological data. This tool is able to identify those molecular alterations that drive tumor progression and could be druggable based on the patient's molecular profile, and propose an individualized therapeutic strategy to guide clinical decision making for cancer patients. We have tested this approach, in publicly available data (ICGC and TCGA cancer genome projects) and patient's tumor genomic data that are analyzed in our institution as part of CNIO Personalized Medicine initiative.

PONENTE: Fátima Al-Shahrour (Líder de la Unidad de Bioinformática Traslacional, Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas, Madrid). Doctora (2006) por la Universidad Autónoma de Madrid bajo la dirección de Joaquín Dopazo en el ámbito del desarrollo de herramientas bioinformáticas para el análisis de la expresión génica, destacando la herramienta FatiGO que posteriormente se incluyó en la suite Babelomics. Entre 2008 y 2012 estuvo trabajando en el prestigioso Broad Institute of MIT and Harvard, estudiando la biología y el tratamiento del cáncer desde una perspectiva genómica, incorporándose posteriormente al CNIO para liderar la Unidad de Bioinformática Traslacional. A lo largo de su trayectoria ha publicado trabajos de investigación en revistas de alto impacto y prestigio como Nature, Cancer Cell, Nature Chemical Biology, Cancer Discovery o Bioinformatics. En 2013 la prestigiosa revista Science le dedicó un artículo identificándola como modelo para jóvenes científicos.

IDIOMA: castellano

DURACIÓN TOTAL ESTIMADA: 90 minutos