La Enciclopedia de Líneas Celulares del Cáncer (CCLE) revolucionó el estudio del cáncer al organizar datos multi-ómicos y farmacológicos de más de 1.000 líneas celulares. Estos datos, combinados con los mapas de dependencia molecular disponibles a través de DepMap, representan una mina de oro para la investigación traslacional.
Sin embargo, aún existen algunas limitaciones para la comparación sistemática de ARNm, miARNs, proteínas y metabolitos, así como de sus conexiones con respuestas a fármacos y firmas génicas. Además, extraer y analizar estos datos requiere conocimientos técnicos en bioinformática, lo que limita su exploración por parte de investigadores de laboratorio.
Para superar esta barrera, investigadores desarrollaron ShinyTHOR, una aplicación web interactiva que ofrece acceso intuitivo a datos multi-ómicos —incluyendo transcriptómica, metabolómica, metilómica, proteómica y miRNómica— además de información asociada a fármacos. ShinyTHOR integra bases de datos de referencia como CCLE, miRTarBase, circInteractome y Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC).
El Dr. Alexis Germán Murillo Carrasco (ICESP/FMUSP), uno de los desarrolladores, comenta sobre la nueva aplicación: “Con ShinyTHOR, buscamos facilitar la vida de los investigadores que desean explorar la complejidad de los datos ómicos del cáncer sin necesidad de escribir una sola línea de código. La aplicación también puede ser útil para revisores o editores que deseen confirmar los niveles de expresión de ciertas regiones en tipos específicos de líneas tumorales. Creo que la democratización del acceso y la visualización integrada de estos datos puede impulsar descubrimientos en biología del cáncer y mejorar la identificación de blancos terapéuticos.”
El artículo fue escrito por Eduardo Navarrete-Bencomo, Anthony Vladimir Campos Segura, Orlando R. Sevillano, Ana Mayanga, José Luis Bulejé-Sono, César Alexander Ortiz Rojas y Alexis Germán Murillo Carrasco.
Toda la información sobre ShinyTHOR puede encontrarse en el artículo publicado en la revista Bioinformatics Advances.
