Determination of metabolomic profiles of radio-sensitivity and optimization of radiotherapy using nanoparticles in thyroid and glioma tumors: a translational approach.
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Con este proyecto se busca poder predecir, mediante el uso de estrategias de metabolómica, la respuesta del paciente al tratamiento por radioterapia. Adicionalmente, proponer una estrategia para optimizar la respuesta de la radioterapia en los pacientes resistentes al tratamiento, mediante el uso de nanotecnología. Para lograrlo, se obtendrán muestras de pacientes con tumores cerebrales o cáncer diferenciado de tiroides. Cada muestra de tejido tumoral será dividida en dos partes, una para los estudios metabolómicos y otra para la evaluación de la radio-resistencia. Las muestras para metabolómica serán congeladas en nitrógeno líquido, conservadas a -80°C y posteriormente analizadas para establecer perfiles metabolómicos por espectrometría de masas. Las muestras para radio-resistencia serán sub-cultivadas en el laboratorio y seclasificarán según su radio-resistencia mediante el desarrollo de curvas de supervivencia. Cruzando la información del perfil metabolómico y de las curvas de supervivencia, se establecerá la relación entre perfiles de expresión metabólica y la radio-resistencia con el fin de determinar la huella metabólica que permita identificar a un paciente con un tumor radioresistente.Paralelamente, se llevarán a cabo simulaciones físicas, en la plataforma Geant4, para establecer los parámetros físicos óptimos (material, tamaño, concentración, dosis de radiación entregada al tejido) de las posibles nanopartículas a ser utilizadas como radiosensibilizadores, partiendo de características de nanopartículas ya comercializadas o en proceso de experimentación para este u otros fines. Finalmente, se sel eccionarán muestras de pacientes que hayan mostrado perfiles de radioresistencia y se probará in vitro el grado de aumento en la efectividad de la radioterapia, comparando las curvas de supervivencia de la muestra con y sin nanopartículas.
This project seeks to predict, through the use of metabolomic strategies, the patient's response to radiotherapy treatment. Additionally, to propose a strategy to optimize the response of radiotherapy in patients resistant to treatment, through the use of nanotechnology. To achieve this, samples will be obtained from patients with brain tumors or differentiated thyroid cancer. Each tumor tissue sample will be divided into two parts, one for metabolomic studies and the other for the evaluation of radio-resistance. The samples for metabolomics will be frozen in liquid nitrogen, stored at -80°C and subsequently analyzed to establish metabolomic profiles by mass spectrometry. The samples for radio-resistance will be sub-cultivated in the laboratory and will bewill classify according to their radius-resistance by developing survival curves. Crossing the information of the metabolomic profile and the survival curves, the relationship between metabolic expression profiles and radio-resistance will be established in order to determine the metabolic footprint that allows identifying a patient with a radioresistant tumor.At the same time, physical simulations will be carried out on the Geant4 platform to establish the optimal physical parameters (material, size, concentration, radiation dose delivered to the tissue) of the possible nanoparticles to be used as radiosensitizers, based on the characteristics of nanoparticles already marketed or undergoing experimentation for this or other purposes. Finally, samples will be selected from patients who have shown radioresistance profiles and the degree of increase in the effectiveness of radiotherapy will be tested in vitro, comparing the survival curves of the sample with and without nanoparticles.Translated with www.DeepL.com/Translator
