Impacto da análise “in silico” na predição de patogenicidade e reclassificação de variantes em genes de suscetibilidade ao câncer ginecológico

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferraz, Anisse Marques Chami
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/234647
Resumo: A medicina genômica tem um importante papel na determinação do manejo clínico de mulheres com diagnóstico ou risco para neoplasias mamárias e/ou ginecológicas. Estima-se que até 10% dos casos de câncer de mama, em torno de 24%, de câncer de ovário epitelial e até 3%, de câncer de endométrio tem um padrão reconhecidamente hereditário associado a uma síndrome ou gene de predisposição ao câncer. Os testes genéticos são ferramentas fundamentais para estudo das mutações germinativas. Resultados desses exames podem guiar não somente a estratificação do risco das pacientes, mas também, medidas de redução de risco, decisões terapêuticas e assistência aos familiares. A interpretação das variantes desses testes é muito variável e, muitas vezes, conflitantes. Mesmo diante da identificação de uma variante patogênica mecanismos moleculares podem amenizar o impacto dessas variantes. A partir de métodos de bioinformática é possível analisar o impacto das variantes em nível de RNA e de proteína. Os critérios estabelecidos pelo Colégio Americano de Genética Médica é o recomendado para classificação das variantes e levam em conta vários aspectos, dentre eles, estudos computacionais. Neste trabalho, avaliamos por métodos de bioinformática, variantes em genes de interesse do grupo de trabalho com intuito de definir patogenicidade ou benignidade e rever a classificação de variantes em genes associados ao risco para neoplasias ginecológicas. Foi realizado o levantamento de casos e coleta de variantes de serviços médicos e dados laboratoriais de pacientes que fizeram teste genético para avalição de câncer hereditário. Para os relatos de caso, aprofundamos nos estudos “in sílico” da variante patogênica MSH2 c.1894_1898; (p.Ile633Lysfs*9) e sugerimos uma reclassificação para a variante FH c.199T>G; (p.Tyr67Asp). Analisamos ainda 19 variantes coletadas no gene RDA51C. Desta, dentre as variantes de significado incerto (VUS), apenas três seriam passíveis reclassificação. O trabalho retrata o cenário em nossa comunidade das análises de variantes em genes de predisposição ao câncer e a importância da colaboração clínico-laboratorial para refinamento das interpretações do real impacto em nível molecular.
id UNSP_bb12fec416b1a1f7336ef2265f5606a9
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/234647
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str 2946
spelling Impacto da análise “in silico” na predição de patogenicidade e reclassificação de variantes em genes de suscetibilidade ao câncer ginecológicoThe "in silico" analysis impact in the prediction of pathogenicity and reclassification of variants in gynecological cancer susceptibility genesCâncer ginecológico hereditárioTestes genéticosInterpretação de variantesCritérios ACMGAnálise bioinformáticaRAD51C  Hereditary gynecological cancerGenetic testingVariant interpretationACMG criteriaBioinformatics analysisRAD51C geneA medicina genômica tem um importante papel na determinação do manejo clínico de mulheres com diagnóstico ou risco para neoplasias mamárias e/ou ginecológicas. Estima-se que até 10% dos casos de câncer de mama, em torno de 24%, de câncer de ovário epitelial e até 3%, de câncer de endométrio tem um padrão reconhecidamente hereditário associado a uma síndrome ou gene de predisposição ao câncer. Os testes genéticos são ferramentas fundamentais para estudo das mutações germinativas. Resultados desses exames podem guiar não somente a estratificação do risco das pacientes, mas também, medidas de redução de risco, decisões terapêuticas e assistência aos familiares. A interpretação das variantes desses testes é muito variável e, muitas vezes, conflitantes. Mesmo diante da identificação de uma variante patogênica mecanismos moleculares podem amenizar o impacto dessas variantes. A partir de métodos de bioinformática é possível analisar o impacto das variantes em nível de RNA e de proteína. Os critérios estabelecidos pelo Colégio Americano de Genética Médica é o recomendado para classificação das variantes e levam em conta vários aspectos, dentre eles, estudos computacionais. Neste trabalho, avaliamos por métodos de bioinformática, variantes em genes de interesse do grupo de trabalho com intuito de definir patogenicidade ou benignidade e rever a classificação de variantes em genes associados ao risco para neoplasias ginecológicas. Foi realizado o levantamento de casos e coleta de variantes de serviços médicos e dados laboratoriais de pacientes que fizeram teste genético para avalição de câncer hereditário. Para os relatos de caso, aprofundamos nos estudos “in sílico” da variante patogênica MSH2 c.1894_1898; (p.Ile633Lysfs*9) e sugerimos uma reclassificação para a variante FH c.199T>G; (p.Tyr67Asp). Analisamos ainda 19 variantes coletadas no gene RDA51C. Desta, dentre as variantes de significado incerto (VUS), apenas três seriam passíveis reclassificação. O trabalho retrata o cenário em nossa comunidade das análises de variantes em genes de predisposição ao câncer e a importância da colaboração clínico-laboratorial para refinamento das interpretações do real impacto em nível molecular.Genomic medicine plays an important role in determining the clinical management of women diagnosed with or at risk for breast and/or gynecological malignancies. It is estimated that up to 10% of breast cancer cases, around 24% of epithelial ovarian cancer and up to 3% of endometrial cancer have a recognized hereditary pattern associated with a cancer predisposition syndrome or gene. Genetic tests are fundamental tools for studying germline mutations. Results of these tests can guide not only the patient risk stratification, but also risk reduction management, therapeutic decisions and family members genetic counseling. The variant interpretation is highly variable and often conflicting. Even if the identified variant is assumed to be pathogenic, molecular mechanisms can mitigate these variants functional impacts. Using bioinformatics tools, it is possible to analyze the impact of variants at the RNA and protein levels. The criteria established by the American College of Medical Genetics are recommended for their classification and take into account several aspects, including computational studies. In this work, it is evaluated, using bioinformatics, variants in genes of interest to the working group in order to define pathogenicity or benignity and review the variant classification in genes associated with risk for gynecological tumors. A case survey was carried out and variants were collected from medical services and laboratory data from patients who underwent genetic testing to assess hereditary cancer. For case reports, we delved deeper into the “in silico” studies of the pathogenic variant MSH2 c.1894_1898; (p.Ile633Lysfs*9) and we suggest a reclassification to the FH variant c.199T>G; (p.Tyr67Asp). Also, we analyzed 19 variants collected in the RDA51C gene. Among the variants of uncertain meaning (VUS), only three tends to be reclassified. The work portrays our community scenario of the analysis of variants in cancer predisposition genes and the importance of clinical-laboratory collaboration to refine the interpretations of the real impact at the molecular level.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Silva Filho, Agnaldo Lopes da [UNESP]Braga, Letícia da ConceiçãoUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Ferraz, Anisse Marques Chami2022-05-10T13:41:24Z2022-05-10T13:41:24Z2022-03-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/23464733004064077P2porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2023-11-16T06:13:31Zoai:repositorio.unesp.br:11449/234647Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462023-11-16T06:13:31Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Impacto da análise “in silico” na predição de patogenicidade e reclassificação de variantes em genes de suscetibilidade ao câncer ginecológico
The "in silico" analysis impact in the prediction of pathogenicity and reclassification of variants in gynecological cancer susceptibility genes
title Impacto da análise “in silico” na predição de patogenicidade e reclassificação de variantes em genes de suscetibilidade ao câncer ginecológico
spellingShingle Impacto da análise “in silico” na predição de patogenicidade e reclassificação de variantes em genes de suscetibilidade ao câncer ginecológico
Ferraz, Anisse Marques Chami
Câncer ginecológico hereditário
Testes genéticos
Interpretação de variantes
Critérios ACMG
Análise bioinformática
RAD51C  
Hereditary gynecological cancer
Genetic testing
Variant interpretation
ACMG criteria
Bioinformatics analysis
RAD51C gene
title_short Impacto da análise “in silico” na predição de patogenicidade e reclassificação de variantes em genes de suscetibilidade ao câncer ginecológico
title_full Impacto da análise “in silico” na predição de patogenicidade e reclassificação de variantes em genes de suscetibilidade ao câncer ginecológico
title_fullStr Impacto da análise “in silico” na predição de patogenicidade e reclassificação de variantes em genes de suscetibilidade ao câncer ginecológico
title_full_unstemmed Impacto da análise “in silico” na predição de patogenicidade e reclassificação de variantes em genes de suscetibilidade ao câncer ginecológico
title_sort Impacto da análise “in silico” na predição de patogenicidade e reclassificação de variantes em genes de suscetibilidade ao câncer ginecológico
author Ferraz, Anisse Marques Chami
author_facet Ferraz, Anisse Marques Chami
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Silva Filho, Agnaldo Lopes da [UNESP]
Braga, Letícia da Conceição
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Ferraz, Anisse Marques Chami
dc.subject.por.fl_str_mv Câncer ginecológico hereditário
Testes genéticos
Interpretação de variantes
Critérios ACMG
Análise bioinformática
RAD51C  
Hereditary gynecological cancer
Genetic testing
Variant interpretation
ACMG criteria
Bioinformatics analysis
RAD51C gene
topic Câncer ginecológico hereditário
Testes genéticos
Interpretação de variantes
Critérios ACMG
Análise bioinformática
RAD51C  
Hereditary gynecological cancer
Genetic testing
Variant interpretation
ACMG criteria
Bioinformatics analysis
RAD51C gene
description A medicina genômica tem um importante papel na determinação do manejo clínico de mulheres com diagnóstico ou risco para neoplasias mamárias e/ou ginecológicas. Estima-se que até 10% dos casos de câncer de mama, em torno de 24%, de câncer de ovário epitelial e até 3%, de câncer de endométrio tem um padrão reconhecidamente hereditário associado a uma síndrome ou gene de predisposição ao câncer. Os testes genéticos são ferramentas fundamentais para estudo das mutações germinativas. Resultados desses exames podem guiar não somente a estratificação do risco das pacientes, mas também, medidas de redução de risco, decisões terapêuticas e assistência aos familiares. A interpretação das variantes desses testes é muito variável e, muitas vezes, conflitantes. Mesmo diante da identificação de uma variante patogênica mecanismos moleculares podem amenizar o impacto dessas variantes. A partir de métodos de bioinformática é possível analisar o impacto das variantes em nível de RNA e de proteína. Os critérios estabelecidos pelo Colégio Americano de Genética Médica é o recomendado para classificação das variantes e levam em conta vários aspectos, dentre eles, estudos computacionais. Neste trabalho, avaliamos por métodos de bioinformática, variantes em genes de interesse do grupo de trabalho com intuito de definir patogenicidade ou benignidade e rever a classificação de variantes em genes associados ao risco para neoplasias ginecológicas. Foi realizado o levantamento de casos e coleta de variantes de serviços médicos e dados laboratoriais de pacientes que fizeram teste genético para avalição de câncer hereditário. Para os relatos de caso, aprofundamos nos estudos “in sílico” da variante patogênica MSH2 c.1894_1898; (p.Ile633Lysfs*9) e sugerimos uma reclassificação para a variante FH c.199T>G; (p.Tyr67Asp). Analisamos ainda 19 variantes coletadas no gene RDA51C. Desta, dentre as variantes de significado incerto (VUS), apenas três seriam passíveis reclassificação. O trabalho retrata o cenário em nossa comunidade das análises de variantes em genes de predisposição ao câncer e a importância da colaboração clínico-laboratorial para refinamento das interpretações do real impacto em nível molecular.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022-05-10T13:41:24Z
2022-05-10T13:41:24Z
2022-03-09
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11449/234647
33004064077P2
url http://hdl.handle.net/11449/234647
identifier_str_mv 33004064077P2
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1803649730381611008