[es] El cáncer de ovario es uno de los cánceres ginecológicos más letales en todo el mundo debido a la falta de métodos de diagnóstico precoz. En este sentido, los miembros de la familia High Mobility Group Box (HMGB), HMGB1 y HMGB2, así como los ARNs largos no codificantes (lncRNAs), participan en el proceso de malignización regulando la expresión génica y, por tanto, su estudio representa una oportunidad para avanzar hacia una mejor comprensión de la enfermedad y el desarrollo de nuevas estrategias clínicas. El objetivo principal de este trabajo consistió en identificar lncRNAs en cáncer de ovario epitelial que estén desregulados y/o asociados a HMGB1 y/o HMGB2, debido a su potencial valor como nuevos biomarcadores diagnósticos y dianas terapéuticas. La determinación de nuevas interacciones de estas proteínas con ARNs permitirá una mejor comprensión de su mecanismo de acción y su papel en la patología del cáncer de ovario. Realizamos un metaanálisis de datos disponibles públicamente de transcriptomas de pacientes con cáncer de ovario epitelial. Mediante esta aproximación, identificamos varios lncRNAs que no estaban previamente relacionados con el cáncer de ovario epitelial, y que tienen valor diagnóstico y pronóstico, o están asociados a metástasis, resistencia a quimioterapia o subtipo histológico. A continuación, se determinó el interactoma de ARN para HMGB1 y HMGB2 aplicando predicciones de unión in silico, así como dos técnicas basadas en inmunoprecipitación, RIP-Seq y eCLIP en la línea celular de cáncer de ovario epitelial seroso de alto grado, PEO1. Los lncRNAs y ARN mensajeros (ARNm) identificados se relacionaron con información previa presente en la bibliografía científica y ontologías génicas relativas a procesos biológicos, respectivamente. Por último, se llevó a cabo el silenciamiento de HMGB1 y HMGB2 utilizando una aproximación basada en siRNA y se estudiaron sus efectos en el transcriptoma de PEO1. Se evaluó su papel en vías de señalización y procesos biológicos, así como los lncRNAs regulados por HMGBs

[gl] O cancro de ovario é un dos cancros xinecolóxicos máis letais en todo o mundo debido á falta de métodos de diagnóstico precoz. Neste senso, os membros da familia High Mobility Group Box (HMGB), HMGB1 e HMGB2, así como os ARNs longos non codificantes (lncRNAs) participan no proceso de malignización regulando a expresión xénica e, por tanto, o seu estudo representa unha oportunidade para avanzar cara a unha mellor comprensión da enfermidade e o desenvolvemento de novas estratexias clínicas. O obxectivo principal deste traballo consistiu en identificar lncRNAs en cancro de ovario epitelial que estean deregulados e/ou asociados a HMGB1 e/o HMGB2, debido ao seu potencial valor como novos biomarcadores diagnósticos e dianas terapéuticas. A determinación de novas interaccións destas proteínas con ARNs permitirá unha mellor comprensión do seu mecanismo de acción e o seu papel na patoloxía do cancro de ovario. Realizamos unha meta-análise de datos dispoñibles publicamente de transcriptomas de pacientes con cancro de ovario epitelial. Mediante esta aproximación, identificamos varios lncRNAs que non estaban previamente relacionados co cancro de ovario epitelial, e que teñen valor diagnóstico e prognóstico, ou están asociados a metástase, resistencia á quimioterapia ou subtipo histolóxico. A continuación, determinouse o interactoma de ARN para HMGB1 e HMGB2 aplicando predicións de unión in silico, así como dúas técnicas baseadas en inmunoprecipitación, RIP-Seq e eCLIP na liña celular de cancro de ovario epitelial seroso de alto grao, PEO1. Os lncRNAs e ARN mensaxeiros (ARNm) identificados relacionáronse con información previa presente na bibliografía científica e ontoloxías xénicas relativas a procesos biolóxicos, respectivamente. Por último, levouse a cabo o silenciamento de HMGB1 e HMGB2 utilizando unha aproximación baseada en siRNA e se estudaron os seus efectos no transcriptoma de PEO1. Avaliouse o seu papel nas vías de sinalización e os procesos biolóxicos, así como os lncRNAs regulados por HMGBs.