Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Jales Neto, Levi Higino |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5140/tde-28102020-181629/
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Resumo: |
Introdução: As fraturas vertebrais são as manifestações clínicas mais comuns da osteoporose e estão associadas a elevada morbimortalidade. Vários fatores, incluindo história pessoal ou familiar de fraturas, densidade mineral óssea (DMO) e idade aumentam o risco de fraturas. No entanto, o mecanismo molecular subjacente pelo qual esses fatores levam ao aumento do risco não é totalmente compreendido. Portanto, o objetivo deste estudo é identificar possíveis marcadores genéticos moleculares associados a fraturas vertebrais osteoporóticas. Método: A análise de microarray transcriptômico foi realizada em amostras de sangue periférico de mulheres idosas com fratura vertebral (VF) e sem fratura vertebral (NVF), todas com critérios densitométrico de osteoporose. Elas foram pareadas por idade, doenças crônica, uso de medicação crônicas, tabagismo e DMO. O chip de microarray Affymetrix HTA 2.0 foi usado para análise de RNA a partir de amostras de sangue total de pacientes, dos 2 grupos (24 VF vs. 12 NVF). Na análise estatística dos microarrays, aplicamos o modelo de regressão logística com a idade utilizada como covariável. O processamento de dados e análise de genes diferencialmente expressos foram realizados usando os pacotes affy e multtest da bioconductor. Finalmente, a lista de transcrição foi carregada no software Ingenuity Pathway Analysis para explorar e identificar as vias de enriquecimento e funções biológicas. A análise da bioinformática para avaliar a interação gênica foi realizada pelo software cytoscape. As alterações de expressão gênica foram validadas usando o método qPCR-RT (reação em cadeia da polimerase quantitativa em tempo real). Genes com p < 0,01 foram considerados estatisticamente significantes no estudo de microarrays e p < 0,05 na qPCR-RT. Resultados: Comparando os grupos VF e NVF, a análise dos dados de microarray foram identificados 142 genes diferencialmente expressos (DEG), 57 com a expressão aumentada e 85 com a expressão reduzida no grupo com fratura vertebral. Entre os top 10: O DEG com maior expressão foi o Gamma2-Syntrophin (SNTG2) (Beta = 31,88, p < 0,01), o TRAF3IP2 também mostrou uma expressão significativa (Beta = 12,18, p < 0,006). Na análise do enriquecimento da bioinformática foi encontrada as vias de sinalização do mTOR1 (PNO1, PDK1), Adesão focal (ITGA6, TNXB), interação do receptor da matrix extra-celular (ITGA6, GP5, TNXB), da linhagem de células hematopoiéticas (ITGA6, GP5) como vias significativas (p <= 0,05). Na análise da base da dados do Gene Ontology (GO), no processo biológico, a via mais significativa foi a regulação do processo metabólico do fósforo com 6 genes envolvidos (WNK1, ITGA6, PDK1, PLCL1, TNXB, ENPP2), no componente celular a via da matriz extracelular com 4 genes envolvidos (CD248, FBLN7, ITGA6, TNXB) e na função molecular foram encontrados 5 genes (SNTG2, ITGA6, PLCL1, TNXB, TRAF3IP2) envolvidos com a via do receptor ligante. Os principais genes achados pelo estudo da bioinformática foram analisados e validados por outro método (qPCR- RT), onde foi confirmado a expressão aumentada no grupo VF da Proteína 2 Interagindo TRAF3 (TRAF3IP2, fold change = 2,79, desvio padrão = 0,83, p = 0,02), Subunidade Alfa 6 de Integrina (ITGA6, fold change = 2,86, desvio padrão = 1,14, p = 0,04) e Sintrofina (SNTG2, fold change = 2,79, desvio padrão = 0,86, p = 0,01). Conclusão: Identificamos e validamos os genes transcritos SNTG2, TRAF3IP2 e ITGA6 na fratura vertebral osteoporótica em mulheres idosas, de forma independente da densidade mineral óssea. Estes genes podem ser utilizados como potenciais biomarcadores ou novos alvos terapêuticos de fratura vertebral osteoporótica |
