Análise genético-molecular por sequenciamento paralelo em larga escala de portadores das formas raras de diabetes monogênico e lipodistrofias hereditárias (2019)
- Autores:
- Autor USP: RIQUETTO, ALINE DANTAS COSTA - FM
- Unidade: FM
- Sigla do Departamento: MCM
- Assuntos: DIABETES MELLITUS; RESISTÊNCIA À INSULINA; DIABETES INSÍPIDO; ATROFIA DE MÚLTIPLOS SISTEMAS; NUCLEOTÍDEOS; ERROS INATOS DO METABOLISMO; LIPÍDEOS
- Palavras-chave do autor: Diabetes mellitus lipoatrófica; Diabetes mellitus neonatal; Diabetes monogênica; High-throughput nucleotide sequencing; Lipoatrophic; Monogenic diabetes; Neonatal diabetes mellitus; Sequenciamento de nucleotídeos em larga escala; Síndrome de Wolfram; Wolfram syndrome
- Idioma: Português
- Resumo: Introdução: O diabetes monogênico corresponde de 1% a 2% de todos os casos de diabetes mellitus, sendo causado por variantes em um único gene. Dentre esses, o mais comum é o MODY (Maturity Onset Diabetes of the Young), havendo, porém, diversas formas mais raras, como diabetes neonatal e sindrômico que podem estar associadas a outras comorbidades além do diabetes, bem como às lipodistrofias hereditárias. O diagnóstico genético permite a adequação do tratamento, seguimento clínico e aconselhamento familiar. Objetivos: (1) desenvolver e implantar um painel customizado de sequenciamento em larga escala para o diagnóstico genético-molecular das formas raras de diabetes monogênico e lipodistrofias hereditárias; (2) estabelecer o diagnóstico genético de casos com suspeita clínica; (3) realizar a correlação genótipo-fenótipo. Métodos: Os pacientes foram selecionados de acordo com os critérios de inclusão para cada tipo de diabetes monogênico raro. A pesquisa genética dos casos-índice foi feita por sequenciamento em larga escala. A segregação familiar e confirmação dos achados foram feitas pelo método de Sanger. A análise de bioinformática foi realizada considerando o tipo de variante, frequência em bancos de dados populacionais, predição in silico e segregação familiar. Resultados: Foram analisados 42 casos, sendo que em 23 foram encontradas variantes candidatas: 6/16 com diagnóstico de diabetes neonatal, 2/2 com quadro clínico de Síndrome de Wolfram, 11/11 com suspeita delipodistrofia congênita generalizada, 4/13 com lipodistrofia parcial familiar. Conclusões: Um painel customizado de sequenciamento em larga escala permitiu o diagnóstico genético-molecular de diabetes monogênico, com positividade de 22/42 casos analisados, sendo possível realizar a correlação genótipofenótipo. O diagnóstico genético possibilitou o aprimoramento do seguimento clínico dos pacientes e suas famílias. Permitiu, ainda, aumentar o número de diagnósticos de casos anteriormente subdiagnosticados
- Imprenta:
- Data da defesa: 05.04.2019
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ABNT
RIQUETTO, Aline Dantas Costa. Análise genético-molecular por sequenciamento paralelo em larga escala de portadores das formas raras de diabetes monogênico e lipodistrofias hereditárias. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5135/tde-11072019-092733/. Acesso em: 08 out. 2024. -
APA
Riquetto, A. D. C. (2019). Análise genético-molecular por sequenciamento paralelo em larga escala de portadores das formas raras de diabetes monogênico e lipodistrofias hereditárias (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5135/tde-11072019-092733/ -
NLM
Riquetto ADC. Análise genético-molecular por sequenciamento paralelo em larga escala de portadores das formas raras de diabetes monogênico e lipodistrofias hereditárias [Internet]. 2019 ;[citado 2024 out. 08 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5135/tde-11072019-092733/ -
Vancouver
Riquetto ADC. Análise genético-molecular por sequenciamento paralelo em larga escala de portadores das formas raras de diabetes monogênico e lipodistrofias hereditárias [Internet]. 2019 ;[citado 2024 out. 08 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5135/tde-11072019-092733/
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