Análise Integrativa de Perfis Transcricionais de Pacientes com Diabetes Mellitus Tipo 1, Tipo 2 e Gestacional, Comparando-os com Manifestações Demográficas, Clínicas, Laboratoriais, Fisiopatológicas e Terapêuticas

• Autor(a) principal: Evangelista, Adriane Feijó
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17135/tde-14062012-124439/
• topic: Bioinformatic analysis by module maps; Bioinformática; Diabetes mellitus gestacional; Diabetes mellitus tipo 1; Diabetes mellitus tipo 2; Expressão gênica; Gene expression; Gestational diabetes mellitus; Microarrays; Microarrays; Module maps; Type 1 diabetes mellitus; Type 2 diabetes mellitus

O diabetes mellitus tipo 1 (DM1) tem etiologia autoimune, enquanto o diabetes mellitus tipo 2 (DM2) e o diabetes mellitus gestacional (DMG) são considerados como distúrbios metabólicos. Neste trabalho, foi realizada análise do transcriptoma das células mononucleares do sangue periférico (do inglês, peripheral mononuclear blood cells - PBMCs), obtidas de pacientes com DM1, DM2 e DMG, realizando análises por module maps a fim de comparar características patogênicas e aspectos gerais do tratamento com anotações disponíveis de genes modulados, tais como: a) análises disponíveis a partir de estudos de associação em larga escala (do inglês genome-wide association studies GWAS); b) genes associados ao diabetes em estudos clássicos de ligação disponíveis em bancos de dados públicos; c) perfis de expressão de células imunológicas fornecidos pelo grupo ImmGen (Immunological Project). Foram feitos microarrays do transcriptoma total da plataforma Agilent (Whole genome onecolor Agilent 4x44k) para 56 pacientes (19 DM1, 20 DM2 e 17 DMG). Para a compreensão dos resultados foram aplicados filtros não-informativos e as listas de genes diferencialmente expressos foram obtidas por análise de partição e análise estatística não-paramétrica (rank products), respectivamente. Posteriormente, análises de enriquecimento funcional foram feitas pelo DAVID e os module maps construídos usando a ferramenta Genomica. As análises funcionais contribuíram para discriminar os pacientes a partir de genes envolvidos na inflamação, em especial DM1 e DMG. Os module maps de genes diferencialmente expressos revelaram: a) genes modulados exibiram perfis de transcrição típicos de macrófagos e células dendríticas, b) genes modulados foram associados com genes previamente descritos como genes de complicação ao diabetes a partir de estudos de ligação e de meta-análises; c) a duração da doença, obesidade, número de gestações, níveis de glicose sérica e uso de medicações, tais como metformina, influenciaram a expressão gênica em pelo menos um tipo de diabetes. Esse é o primeiro estudo de module maps mostrando a influência de padrões epidemiológicos, clínicos, laboratoriais, imunopatogênicos e de tratamento na modulação dos perfis transcricionais em pacientes com os três tipos clássicos de diabetes: DM1, DM2 e DMG.