Maestría en Bio-informática y Biología computacional

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Examinando Maestría en Bio-informática y Biología computacional por Autor "Cardona Londoño, Kelly Yojanna"

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    Análisis de expresión diferencial de genes de respuesta inmune asociados a procesos inflamatorios en enfermedad de Alzheimer (EA)
    (Universidad Autónoma de Manizales, 2017) Cardona Londoño, Kelly Yojanna; Naranjo Galvis, Carlos Andrés
    La enfermedad de Alzheimer (EA) es el trastorno neurodegenerativo más común en todo el mundo. El mecanismo fisiopatológico de la EA sigue sin estar claro; sin embargo, estudios recientes han demostrado que la expresión diferencial y la presencia de polimorfismos genéticos en genes involucrados en la respuesta inflamatoria puede desencadenar el inicio y la progresión de la neurodegeneración en la enfermedad. Este estudio tuvo como objetivo explorar la patogénesis molecular de la inflamación relacionada con la EA mediante la secuenciación de transcriptoma y la genotipificación de polimorfismos de nucleótido simple (SNP) en pacientes con EA y controles. Para ello, se llevó a cabo la secuenciación del transcriptoma de 5 casos de EA y 10 controles, utilizando secuenciación de nueva generación con el panel RNA Ion AmpliSeq. Posteriormente, se identificaron los genes diferencialmente expresados (DEG) con el paquete DESeq2 de R/Bioconductor, sobre los cuales se realizaron análisis de enriquecimiento funcional por ontologías de genes (GO), y vías metabólicas a través de la Enciclopedia de genes y genomas de Kyoto (KEGG), así como la identificación de redes de interacción proteína–proteína con la base de datos STRING. Adicionalmente, se llevó a cabo la genotipificación de 15 SNP en 7 genes candidatos en 30 casos de EA y 160 controles mediante la reacción en cadena de polimerasa en tiempo real (RT-PCR). Como resultado se tiene que un total de 94 genes sobre expresados y 147 subexpresados fueron identificados. Los genes sobre expresados se encontraron enriquecidos en ontologías relacionadas con las vías de señalización de la familia interferón (INF) mientras que los genes sub expresados se asociaron principalmente con procesos ciclo celular. En relación con el mapeo de las rutas metabólicas KEGG, son de destacar las vías de señalización de JAK / STAT, quimiocinas, factor de necrosis tumoral-alfa (TNF-α), interleucina 17 (IL-17), MAP quinasas (MAPK) y la vía de EA. Respecto a la genotipificación, los SNP rs7747909 y 10484879 del gen IL-17A, rs1000610 del gen TNF-α y rs2075650 del gen TOMM40 fueron identificados como factor de riesgo para la EA. Este estudio proporcionó no solo una imagen completa de la expresión genética en EA, sino también los procesos clave asociados con la patología que son importantes para la regulación de la neuroinflamación, contribuyendo a tener una comprensión mucho mejor desde la perspectiva genética para mejorar los mecanismos actuales para tratar la EA en Colombia.