Diagnóstico genético, gestão e visualização de dados genômicos de pacientes com síndromes de falência medular hereditária - Santos, André Luiz Pinto (2024)
As síndromes de falência medular hereditária (SFMHs) compõem um grupo heterogêneo de doenças ultrarraras caracterizadas por uma ou mais citopenias e hipoplasia da medula óssea. As SFMHs são consequências de variantes genéticas germinativas que resultam na diminuição prematura de populações de células-tronco hematopoéticas e no aumento da predisposição a neoplasias. O uso de tecnologias de sequenciamento genético em larga escala vem acelerando o diagnóstico dessas doenças e inundando os laboratórios de pesquisa com dados genômicos. Devido ao alto custo para geração da informação e a sua relevância científica, urge a necessidade de uma gestão de dados mais eficiente. O presente trabalho objetivou avaliar o perfil genético dos pacientes com suspeita de SFMHs e desenvolveu uma ferramenta para auxiliar no gerenciamento e na visualização de dados genômicos e laboratoriais, garantido segurança, integridade, acessibilidade e reutilização dessas informações. Primeiramente, foram sequenciados 314 pacientes com suspeitas de SFMHs por meio painel multigênico para realização do diagnóstico genético. Em seguida, foi modelado um banco de dados relacional para armazenar essas informações de forma segura e garantir a integridade dos dados. Para facilitar o acesso aos dados armazenados, desenvolvemos um aplicativo web (BMF DataViz) como ferramenta de visualização interativa das informações geradas pelo estudo. A análise genética identificou variantes em genes associados as SFMHs, em 46,4% dos pacientes (146). Foram encontradas variantes em genes da biologia dos telômeros (81), da biogênese ribossomal (27), de mecanismos de reparo (13) e de outras vias (25). Quase um terço (31,9%) das variantes priorizadas no estudo ainda não haviam sido descritas nos maiores bancos públicos de variantes genéticas. Esses resultados revelam como países com perfis genéticos pouco conhecidos podem contribuir para ampliar o conhecimento etiológico de doenças ultrarraras. O uso da ferramenta de armazenamento e visualização proposta permitirá o acesso a informações genômicas, laboratoriais e clínicas vindas de uma fonte única de dados. Com mais dados acessíveis será possível realizar análises mais robustas, como treinar algoritmos de inteligência artificial para auxiliar no manejo clínico desses pacientes.