Perfil transcricional da infecção crônica pelo vírus da Hepatite C (VHC) por sequenciamento de nova geração

• Main Author: Zugaib, Renata.
• Other Authors: Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Medicina.
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Botucatu, 2017
• Subjects: Transcrição genética.; Expressão gênica.; Hepatite por vírus.; Fígado - Câncer.; Transcriptoma.; Hepatite C.; Transcriptome.
• Online Access: http://hdl.handle.net/11449/148588

Orientador: Adriana Camargo Ferrasi === Banca: Giovanni Faria Silva === Banca: Silvia Helena Baren Rabenhorst === Resumo: O vírus da hepatite C (VHC) constitui a principal causa de doença hepática crônica, que representa um dos maiores problemas de saúde pública. O carcinoma hepatocelular (CHC), altamente associado a infecção crônica pelo vírus da hepatite C (VHC), é um dos tumores malignos mais comuns no mundo, com um alto índice de causa de óbito. Com o avanço das técnicas moleculares, tornou-se possível uma nova abordagem nos estudos gênicos para um melhor entendimento molecular de processos infecciosos e crônicos. Estudos evidenciando uma associação da transcrição gênica ao processo patológico e a importância de análises mais abrangentes. O sequenciamento de nova geração fornece uma maneira poderosa para a avaliação global do transcriptoma com alta resolução e um menor custo, possibilitando uma análise do perfil transcricional da doença. Assim, este estudo teve por objetivo avaliar o perfil de expressão gênica diferencial de pacientes infectados pelo VHC com CHC e comparar com amostras de tecidos não tumorais através do sequenciamento em larga escala do transcriptoma, a fim de identificar potenciais biomarcadores de diagnóstico e prognóstico de CHC. Foram analisados três fragmentos de tecido tumoral e três fragmentos de tecido hepático não tumoral como controle através do sequenciamento de RNAs (RNA-Seq). Os resultados obtidos demonstraram uma expressão diferencial de 4.792 genes. Avaliando os 10 genes mais e menos expressos, foi observada uma grande associação de variações nesses genes em d... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) === Abstract: Hepatitis C virus (HCV) is the leading cause of chronic liver disease, one of the major public health problems. Hepatocellular carcinoma (HCC), highly associated with chronic hepatitis C virus (HCV) infection, is one of the most common malignant tumors in the world, with a high cause of death. With the advancement of molecular techniques, a new approach in gene studies has become possible for a better molecular understanding of infectious and chronic processes. Studies evidencing an association of the gene transcription to the pathological process and the importance of more comprehensive analyzes. Next generation sequencing provides a powerful way for the global evaluation of the transcriptome with high resolution and a lower cost, allowing an analysis of the transcriptional profile of the disease. Thus, this study aimed to evaluate the differential gene expression profile of HCV infected patients in their highest degree of chronicity (HCC) and to compare with non-tumor tissue samples through large-scale sequencing of the transcriptome in order to identify potential biomarkers for diagnosis and prognosis of HCC. Three fragments of tumor tissue and three fragments of non-tumor liver tissue were analyzed through the sequencing of RNAs (RNA-Seq). The results obtained demonstrated a differential expression of 4.792 genes. Evaluating the 10 over and down regulated genes, a high association of variations in these genes was observed in several types of tumors. Among the least expressed, genes closely related to liver function or related to components produced by the liver were also observed. These findings suggest that COL11A1, SFRP4, SFRP2, LRRC15, CCL18, ADAMDEC1, COL1A1, COL10A1, CTHRC1 and OLR1, overexpressed, may act together in the tumor process serving as molecular tumor markers, and that the presence of the tumor may lead to dysregulation in the genes associated with the liver... (Complete abstract click electronic access below) === Mestre