Utilización de técnicas de secuenciación masiva para el diagnóstico molecular de enfermedades poco frecuentes

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En Argentina, las enfermedades poco frecuentes de origen genético, afectan a alrededor de 3,5 millones de habitantes. La lista se ha expandido como consecuencia de la aplicación de tecnologías de secuenciación masiva y, actualmente, comprende un número creciente de trastornos monogénicos, con un pat...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Buda, Guadalupe
Otros Autores: Martí, Marcelo Adrián
Formato: Tesis doctoral publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2023
Materias:
BIOINFORMATICA
SECUENCIACION MASIVA
EXOMA
GENETICA HUMANA
ENFERMEDADES AUTOINFLAMATORIAS
ENFERMEDADES NEURODEGENERATIVAS
BIOINFORMATICS
NGS
EXOME
HUMAN GENETICS
AUTOINFLAMMATORY DISEASES
NEURODEGENERATIVE DISEASES
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7341_Buda
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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description En Argentina, las enfermedades poco frecuentes de origen genético, afectan a alrededor de 3,5 millones de habitantes. La lista se ha expandido como consecuencia de la aplicación de tecnologías de secuenciación masiva y, actualmente, comprende un número creciente de trastornos monogénicos, con un patrón de herencia mendeliana. En este contexto, el análisis del genoma completo y especialmente de su parte codificante, el exoma, se ha convertido en una herramienta de gran utilidad en el diagnóstico de las mismas. El presente proyecto de tesis buscó beneficiar a aquellos pacientes imposibilitados de acceder y costear estas tecnologías, otorgándoles una potencial oportunidad de arribar a un diagnóstico. De esta manera, nos propusimos como objetivo global implementar tecnologías de secuenciación masiva para lograr el diagnóstico molecular preciso de entidades poco frecuentes en la clínica y, en particular y de forma específica, desarrollar un protocolo general que facilitara el análisis e identificación de variantes genéticas aplicado tanto a casos particulares como al estudio de exomas de pacientes incorporados en tres ediciones del Proyecto PAMPA, con diagnóstico presuntivo de enfermedades autoinflamatorias. A partir del análisis bioinformático logramos identificar, para cada caso particular, las variantes responsables del fenotipo observado, y aportar información de relevancia que permitió profundizar el conocimiento sobre la función de los genes AFG3L2 e ISG15 a nivel molecular y describir fenotipos novedosos. Este trabajo de tesis incluyó tres ediciones del Proyecto PAMPA, incorporó a más de 160 pacientes, y reflejó una tasa de éxito -casos donde se arribó a un potencial diagnóstico molecular– entre un 16-34%, lo que resulta consistente con estudios realizados a nivel internacional.
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