Identificação de candidatos a biomarcadores de rejeição em transplante cardíaco a partir de transcriptomas : revisão sistemática e meta-análise

Os métodos tradicionais de controle de rejeição em pacientes transplantados são considerados invasivos, arriscados e propensos a erros de amostragem; por isso, cabe investigar alternativas que possam contribuir para aumentar a sobrevida e o bem-estar dos pacientes, a exemplo de avanços recentes em t...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Paladini, Sheyla Velasques
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2019
País:Brasil
Institución:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:www.lume.ufrgs.br:10183/200407
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10183/200407
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Biomarcadores
Transcriptoma
Rejeição de enxerto
Transplante de coração
Revisão sistemática
Metanálise
Descripción
Sumario:Os métodos tradicionais de controle de rejeição em pacientes transplantados são considerados invasivos, arriscados e propensos a erros de amostragem; por isso, cabe investigar alternativas que possam contribuir para aumentar a sobrevida e o bem-estar dos pacientes, a exemplo de avanços recentes em tecnologias ômicas - os quais fornecem uma oportunidade para a seleção de novos biomarcadores moleculares. Esta dissertação tem dois artigos; no primeiro, publicado no Molecular Diagnosis & Therapy em maio de 2019, realizamos uma revisão sistemática da literatura, seguindo a metodologia PRISMA e o guia BiSLR, sobre a utilização de biomarcadores moleculares como uma alternativa às biópsias para monitorar rejeição em transplantes, a partir do PubMed, ScienceDirect e EMBASE. O segundo artigo trata de resultados preliminares de uma metanálise de múltiplos estudos de dados de transcriptoma para identificação de biomarcadores de rejeição ao transplante cardíaco, usando, além da literatura do artigo anterior, as bases de dados públicas Gene Expression Omnibus (GEO) e ArrayExpress Archive of Functional Genomics Data (ArrayExpress). A despeito do papel relevante das tecnologias transcriptômicas para a descoberta de biomarcadores, concluímos pela necessidade de pesquisa adicionais para preencher as atuais lacunas de conhecimento e suprir questões como heterogeneidade experimental.