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...
| Autor: | |
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| 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 |
| 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. |
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