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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Daniel Koile
DESCRIPTION:Título: «Plataforma computacional de análisis genómico y diagnóstico de enfermedades raras»\nDirector: Patricio Yankilevich\nJurados: Dra. Cristina Marino Buslje\, Dra. Liliana Dain y Dr. Rodrigo Castro\nLink de youtube para la transmisión: https://youtu.be/TOQdYGu9qp4 \nResumen:\nLa tecnología actual de secuenciación masiva de ADN\, sumada al creciente número de bases de datos con información genómica\, permiten que la genómica personalizada sea una realidad\, y con ella\, la llegada a la clínica de nuevos métodos para la prevención y diagnóstico de enfermedades. Aquí presentamos el desarrollo de una plataforma computacional novedosa y flexible de análisis e interpretación de genomas humanos\, que entre otras prestaciones\, es capaz de detectar las variantes responsables de distintas enfermedades. El análisis de genomas humanos en la plataforma incluye diversas etapas\, como el control de calidad\, el alineamiento de los datos\, la identificación de los distintos tipos de variantes\, su anotación y filtrado\, para finalmente obtener una interpretación de la información genómica. Durante todo el proceso se utilizan herramientas de visualización de la información para su interpretación. Adicionalmente\, incluye un módulo de análisis de datos de expresión génica para estudiar y comparar dos o más condiciones clínicas o biomédicas. En este proceso\, se utiliza la información fenotípica del individuo\, así como también bases de datos públicas con información biológica\, molecular y clínica.\nUna de las principales aplicaciones de la plataforma fue el desarrollo de GenIO\, una herramienta web para la asistencia a médiques genetistas en el análisis de enfermedades raras. Las enfermedades raras tienen una prevalencia menor a cinco habitantes por cada diez mil\, son generalmente crónicas y potencialmente mortales\, teniendo el 80 % de ellas componentes genéticos. Se estima que unas 300 millones de personas en el mundo son afectadas por alguna de ellas. Con los métodos tradicionales se logra diagnosticar a tan solo el 5% de los casos\, aunque con las tecnologías de secuenciación masiva se llega a un 26%. Con GenIO se alcanza una tasa de diagnóstico superior a otros métodos\, ya que permite llegar a un diagnóstico en al menos el 40% de los casos. Una de las ventajas principales de esta herramienta es que gracias a su diseño puede ser utilizada por genetistas sin la necesidad de contar con asistencia bioinformática adicional\, acercando así esta tecnología a médiques de todo el mundo.\nComo parte de las tareas de desarrollo de la plataforma\, realizamos colaboraciones en distintos proyectos de investigación. Participamos en la creación de una herramienta de exploración para el control de calidad de datos genéticos (target sequencing experiments)\, el análisis genómico sobre la vacuna terapéutica CSF-470 para melanoma\, tanto en las líneas celulares que componen la vacuna\, como en líneas resistentes y en pacientes\, el análisis de datos de ADN\, ARN y micro ARN de pacientes con leucemia mieloide crónica en el marco de diferentes estudios sobre esta enfermedad\, entre otros proyectos. Consideramos a su vez que el trabajo realizado sienta bases para futuras investigaciones y desarrollos computacionales en el campo de la biomedicina. \nPalabras clave: Bioinformática\, Genoma humano\, Diagnóstico\, Enfermedades Raras\, Secuenciación genómica\, Análisis de variantes.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-doctorado-daniel-koile/
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