Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2013 |
Autor(a) principal: |
Cordeiro, Ana Paula |
Orientador(a): |
Coimbra, Roney Santos |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
|
Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
|
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
País: |
Não Informado pela instituição
|
Link de acesso: |
https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/7607
|
Resumo: |
Meningite é a inflamação das meninges em resposta a infecções ou exposição a agentes químicos. As meningites são classificadas como asséptica (MA) ou bacteriana (MB). Enquanto as MA, mais frequentemente causadas por enterovírus, geralmente são benignas e de curso autolimitado, as MB estão associadas a altas taxas de mortalidade e morbidade que permanecem inalteradas apesar dos avanços nas terapias antimicrobianas e cuidados intensivos para a manutenção dos sistemas vitais dos pacientes. O diagnóstico preciso e rápido das meningites é fundamental para a tomada de decisão em tempo hábil pela abordagem terapêutica adequada para cada forma de meningite. Neste trabalho, a associação de 2D-PAGE com espectrometria de massas permitiu a identificação de proteínas da resposta do hospedeiro para as meningites bacterianas – pneumocócica e meningocócica e para a meningite viral. Dentre estas proteínas, quatro são potenciais candidatos a biomarcadores para o diagnóstico diferencial das meningites e foram utilizadas para a construção de um modelo preditivo qualitativo com essa finalidade. Com a classificação de ausência/ presença de proteínas específicas da resposta do hospedeiro em cada condição patológica, foi possível diferenciar os pacientes com meningite pneumocócica, meningocócica, viral e os indivíduos sem infecção no sistema nervoso central. A descoberta desse modelo preditivo qualitativo proteico é o passo inicial para a construção de um kit rápido para o diagnóstico diferencial das meningites. A utilização deste kit poderá auxiliar na escolha da terapia adequada, de acordo com o agente etiológico, uma vez que o tratamento eficaz continua sendo a melhor alternativa para a redução das sequelas permanentes e de óbito associados à meningite bacteriana. Além disso, foram identificadas, por bioinformática, as principais vias metabólicas e de sinalização mais afetadas por cada uma das formas da doença, o que possibilitou a seleção de novos candidatos a alvos terapêuticos para as meningites. |