Exploración de las interacciones genéticas bidireccionales asociadas con características tumorales específicas en el cáncer colorrectal: aplicación de BOOST a datos genéticos a nivel del genoma.

Antecedentes: Las variantes genéticas interaccionantes pueden explicar una parte de la base genética de las características biológicas asociadas con los tumores colorrectales. Objetivos: Explorar los loci interaccionantes (de dos vías) en el cáncer colorrectal para determinar su asociación con cuatro características tumorales (grado tumoral, estado de inestabilidad de microsatélites [MSI], histología y ubicación del tumor) utilizando un conjunto de datos de genotipos a nivel del genoma. Métodos: El conjunto de datos de variantes incluyó 4.711.309 variantes genotipadas e imputadas en una cohorte de pacientes con cáncer colorrectal del Registro de Cáncer Colorrectal Familiar de Terranova. Después de utilizar el método de detección y prueba basado en operaciones booleanas (BOOST), aplicamos la regresión logística a los 1.000 modelos BOOST principales para una prueba de asociación más precisa.

Se exploraron variantes seleccionadas para identificar hallazgos funcionales y relacionados con la enfermedad utilizando bases de datos y herramientas de bioinformática. Resultados: Los análisis de anotación funcional de los genes mostraron que algunas características biológicas se comparten entre las características tumorales investigadas en este estudio (por ejemplo, dependencia química; consumo de tabaco). Los valores p de regresión logística para las 50 interacciones principales en cada conjunto de datos oscilaron entre 1,78E-10 y 1,22E-05. La mayoría de las variantes identificadas eran no codificantes, y algunas se ubicaban en genes.

La mayoría de los genes se identificaron previamente como relacionados con el cáncer. Conclusiones: Hasta donde sabemos, este es el primer estudio que exploró las variantes interaccionantes asociadas con las características tumorales en el cáncer colorrectal utilizando datos genómicos a gran escala.

Este estudio demuestra la viabilidad y utilidad del método BOOST en grandes conjuntos de datos genómicos para realizar análisis de interacción.

Nuestros resultados son preliminares pero novedosos, hacen avanzar el campo de las interacciones genéticas que pueden explicar las características tumorales y pueden replicarse en otras cohortes de pacientes.