Analysis and integration of copy number variations and gene expression data in high grade serous ovarian cancer

High grade serous ovarian cancer is an highly aggressive and extensively heterogeneous disease. The characterization of this pathology is crucial to improve the treatment strategy and reduce the mortality. In this work, we used systems biology tools to integrate gene expression data and copy number variations to inspect the functional impact of the genomic alterations commonly observed in the pathology and identify driver genes located in aberrant regions.

Il carcinoma ovarico sieroso di alto grado è un tumore molto aggressivo e fortemente eterogeneo. La caratterizzazione di questa patologia è essenziale per migliorare la strategia terapeutica e ridurre la mortalità. In questo lavoro, abbiamo utilizzato gli strumenti della biologia dei sistemi per integrare dati di espressione genica e variazioni di numero di copie per comprendere l'impatto delle frequenti alterazioni cromosomiche sulla funzionalità cellulare e identificare dei geni driver contenuti nelle regioni alterate.