Construcción de un modelo de interacción genético-metabólico basado en análisis bioinformático y correlaciones clínico-moleculares para la preeclampsia.
| dc.contributor.advisor | García Vallejo, Jesús Felipe | spa |
| dc.contributor.advisor | Sánchez Gómez, Adalberto | spa |
| dc.contributor.author | Satizábal Soto, José Maria | |
| dc.date.accessioned | 2019-10-22T18:50:07Z | |
| dc.date.available | 2019-10-22T18:50:07Z | |
| dc.date.issued | 2019-10-22 | |
| dc.description.abstract | La Preeclampsia es la principal causa de morbimortalidad materna en el país -causando más del 42% de muertes- y permanece como una de las principales mundialmente. Es por este gran impacto que genera la PE y por su carácter complejo, que se hace necesaria una visión bioquímica, molecular y genómica integral, que permita explicar la patogénesis de la enfermedad y provea herramientas para su diagnóstico precoz. En este trabajo se construyó un modelo genético-metabólico de PE, basado en una simulación computacional y correlaciones clínico-moleculares. Para validar este modelo se tomaron 100 muestras de sangre periférica de dos grupos de mujeres embarazadas que ingresaron al servicio de Obstetricia del HUV: el primer grupo, de 50 muestras correspondientes a mujeres diagnosticadas con PE de acuerdo con los criterios internacionales, y el segundo grupo, formado por 50 con embarazo normal como controles. Se midieron los niveles sanguíneos de HCy y folatos mediante inmunoensayo de fluorescencia polarizada, y el perfil lipídico, Ácido Úrico, PCR y ACA mediante espectrofotometría. Se determinaron diferencias estadísticamente significativas para los niveles de PCR, Ácido úrico y ACA, siendo mayores en el grupo de mujeres con PE. En el estudio genómico de PE, mediante una simulación computacional, se analizaron niveles de expresión en placenta, de genes asociados a PE utilizando el z-score y sus interacciones proteicas. Para ello se aplicaron las redes de interacción, empleando el programa Cytoscape 3.2. De ésta se extrajeron los procesos biológicos más probables de la red; además se comparó la cromatina asociada a estos genes empleando recursos del NCBI y del Genome Browser UCSC. De los resultados derivados de éste análisis, se lograron identificar las proteínas codificadas por los genes ENG, LEP, TGFB1, NDRG1 y BCL6 como posibles biomarcadores de expresión en PE, además de confirmarse la angiogénesis alterada y apoptosis incrementada como unos de los procesos biológicos más afectados en el desarrollo de la enfermedad. Desde el enfoque sistémico, se compararon 76 muestras de mujeres preeclámpsicas y 96 de controles, extraídas de los datos de transcripción global de 14 mil genes consignados en el GEO a partir de experimentos con micromatrices de DNA. | spa |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10893/14432 | |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
| dc.subject | Preeclampsia | spa |
| dc.subject | Obstetricia | spa |
| dc.subject | Embarazo de alto riesgo | spa |
| dc.subject | Genomas | spa |
| dc.subject | Patogenesis | spa |
| dc.subject | Biomarcadores | spa |
| dc.subject | Diagnóstico de enfermedades | spa |
| dc.subject | Hospital Universitario del Valle Evaristo García (HUV) | spa |
| dc.subject | Cali (Valle del Cauca) | spa |
| dc.title | Construcción de un modelo de interacción genético-metabólico basado en análisis bioinformático y correlaciones clínico-moleculares para la preeclampsia. | spa |
| dc.type | Trabajo de grado - Doctorado | spa |
| dspace.entity.type | Publication |