Estudio de la vía intraperitoneal y sus células presentadoras de antígenos en la inducción de tolerancia a EAE

La Esclerosis Múltiple es una de las enfermedades autoinmunes del Sistema Nervioso Central más frecuentes en adultos jóvenes. Un modelo experimental de la misma es la Encefalomielitis Autoinmune Experimental (EAE). Numerosos trabajos demuestran que en EAE, los clones patogénicos capaces de transferir la enfermedad son células T cooperadoras tipo 1 (Th1), mientras que las células T cooperadoras tipo 2 (Th2) actuarían como clones protectivos. Debido a las funciones opuestas de estas dos poblaciones existe la posibilidad de que la desregulación inmune asociada a Esclerosis Múltiple y su modelo experimental EAE se relacione a un desbalance Th1-Th2. La célula presentadora de antígeno (CPA), la dosis de antígeno, su ruta de entrada, el tipo de interleuquina presente en el medio, las moléculas co-estimulatorias de la CPA, etc., son fundamentales para la inducción de poblaciones Th1 ó Th2. Las estrategias terapéuticas actuales intentan suprimir la enfermedad administrando el autoantígeno por distintas vías, como por ejemplo la vía oral, intragástrica, endovenosa, etc. La inducción de tolerancia utilizando la vía intraperitoneal (ip) no ha sido muy explorada. Recientemente hemos iniciado una nueva línea de trabajo en la cual se suprimió la EAE inyectando i.p. antígenos de mielina en días previos a la inmunización. El objetivo de este proyecto será estudiar la vía i.p. y las CPA peritoneales en la inducción de supresión de la EAE. Se analizará: 1) El mecanismo inmunológico por el cual se induce supresión al inyectar antígenos de mielina por la vía i.p., estudiando si en los animales suprimidos se genera un estado de anergia al autoantígeno y/o células capaces de regular negativamente la respuesta autoinmune. 2) Si las CPA peritoneales pulsadas in vivo con antígenos de mielina al ser transferidas a animales receptores singénicos en días previos a la inmunización con mielina bovina son capaces de inducir supresión de la respuesta autoinmune en los animales receptores. 3) El fenotipo de las CPA peritoneales ya que se sabe que CPA que expresen determinadas moléculas de superficie tales como antígenos del Complejo Mayor de Histocompatibilidad, moléculas de adhesión, moléculas coestimulatorias, etc., participan activamente en el destino final de la respuesta inducida.

Estrategias estadístico-computacionales avanzadas para análisis de expresión de proteínas/genes en cáncer. Advanced statistical and computational strategies for protein/gene expression analysis in cancer.

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cancer, es el análisis y caracterización a través modelos estadísticos con efectos mixtos y técnicas de aprendizaje automático, de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabolicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnias de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subycente y así perder informacion relavante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimieto de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo.