1. Disciplina: Métodos estatísticos aplicados às Ciências Biológicas - MAE5755
Profa: Viviana Giampaoli
Fernanda Orpinelli
Leandro Lemos
Juan Vidal

2. Background
Câncer colorretal (CRC)
● Dieta, fatores ambientais e genéticos.
Infecções bacterianas
● Alto risco de desenvolver CRC
● Fusobacterium spp., Bacteroides fragilis, E. coli.

3. Motivação
Será que tais associações entre o CRC e os padrões de
microbioma são comuns ou populações-específicos?
● Desenvolver estratégias de medicina personalizada
● Opções de tratamento para pacientes de CRC

4. Objetivos
1. Avaliar quantitativamente as diferenças de comunidades
e composições microbianas entre 8 pares tumor/normal de
8 pacientes chineses com CRC;
2. Caracterizar as bactérias comuns e os vários padrões do
microbioma do CRC humano entre populações diferentes.

5. Metodologia
Pacientes
●
●
●
●
8 - Kunming, China
56.9±14.4 - média de idade
22.97±1.56 - índice de massa corporal (BMI)
1:1 taxa homens/mulheres

6. Metodologia
Pacientes
● 4 - câncer retal
● 4 - câncer no cólon
● 16 amostras de tecido - 8T/8N
● Avaliação de um patologista
Extração de DNA | Sequenciamento | Análise de bioinformática

7. Análises
Estatística
● Características gerais - média e mediana (%)
● Tumor/Normal - Mann-Whitney ou Teste-t
● P < 0.05
● Análise multivariada (Análise de Coordenadas
Principais)

8. Comparação entre comunidades microbianas
Análise multivariada:
. Topologia de uma árvore filogenética, baseada na história evolutiva das espécies presentes
em cada amostra.

9. Resultados (Análise exploratória):
. 21.354 sequências foram obtidas;
. 1.334,1 ± 521,9 (n = 16);
. 138,9 ± 46,2 (n = 16) foram classificadas (representam a contagem de uma
bactéria);
. Riqueza de espécies: 122,3 ± 26.8 (tecido normal) vs. 155,5 ± 56.8 (tumor);

10. Resultados (Análise Multivariada):
Figure 1. 16S rRNA gene surveys reveals hierarchical partitioning of human tumor tissue-associated microbiomes. Bacterial communities
were clustered using Principal Coordinate Analysis (PCoA) of the full-tree-based Unifrac matrix. Each point corresponds to a sample colored to indicate tumor or
healthy status. Three principal components (PC1, PC2, and PC3) totally explained 43% of the variation. Sample name stated with their corresponding studied
patient number - S00X (X = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, and 9), and the following tissue type (C stands for cancer tissue and H for matched adjacent health tissue.

11. Resultados (Diferença na abundância):
Dois padrões diferentes de variações (Roseburia, Microbacterium e
Anoxybacillus):

12. Resultados (Diferença na abundância):
A. Aumento de Roseburia em 50% dos pacientes;
B. Diminuição Microbacterium e Anoxybacillus em 75% dos pacientes;

13. Resultados (Diferença na abundância):
Teste de hipóteses

14. Discussão
Modelo de Tjalsma et al (2012):
Microbacterium e Anoxybacillus
(75% dos pacientes do estudo)
Roseburia
(Abundante
em
tecidos cancerígenos em 50%
dos pacientes do estudo)

15. Discussão
● Roseburia pode ser considerado fator de risco para
CRC.→Mesmo padrão em populações da Alemanha
(Marchesi et al., 2012).
● Super-representação de Roseburia em populações
complementamente distintas, em termos de dieta e
diversidade genética.

16. Discussão
● Fusobacterium spp. presente em 87.5% dos tumores de
pacientes com CRC - não houve aumento significativo.
● Mesmo padrão
Americanas.
em
● “Passenger bacteria”.
populações
Européias
e

17. Discussão
Variabilidade na microbiota associada ao CRC
1. Dieta, tecido, fatores genéticos,
uso indiscriminado de antibióticos.
2. Diferentes estados de
progressão do tumor no
momento da coleta.
3. Ausência de dados
mais robustos que o
16S.

18. Conclusões
. Associação entre CRC e alterações na microbiota;
. Padrões comuns de microbiotas entre pacientes com
CRC em diferentes populações.