Título : Informe final del proyecto: Herramientas genómicas costo-efectivas para el diagnóstico de enfermedades raras
Autor(es) : Naya Monteverde, Hugo Mario
Raggio Risso, Víctor Enrique
Spangenberg, Maria Lucia
Tort Almeida, José Francisco
Simoes Amaro, Camila
Mussio, Irene
Triunfo Urretavizcaya, Patricia María
Gerstenblüth Ravazzani, Mariana
Rodríguez, Soledad
Delloca Runco, Nicolás
Batalla, Ana
Brandes Lamas, Mariana Sofía
Urquiola Chadarevian, Lucia
Dallagiovanna Muñiz, Bruno
Dominguez, María Fernanda
Fecha de publicación : 14-jul-2025
Tipo de publicación: Reporte técnico
Versión: Aceptado
Publicado por: Agencia Nacional de Investigación e Innovación
Areas del conocimiento : Ciencias Naturales y Exactas
Ciencias de la Computación e Información
Ciencias de la Información y Bioinformática
Ingeniería y Tecnología
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
Otros descriptores : Genómica médica
Secuenciación masiva
Genómica humana
Resumen : Las enfermedades raras (ER) representan un problema medico, familiar y social, por la problemática que genera para el paciente, su familia, el sistema de salud y la sociedad. Se estima que el 7% de la población mundial padece de este tipo de enfermedades. Los pacientes con ER deben superar con frecuencia una "odisea diagnóstica", la cual implica múltiples consultas con especialistas y diversos estudios, durante largos períodos de tiempo (en promedio 5 años), para obtener un diagnóstico adecuado. Este diagnóstico tardío puede tener un gran impacto en la calidad de vida y aún en el pronóstico, además del desgaste emocional y el gasto económico que implica. Este proyecto busca, por un lado, aportar al diagnóstico de las ER a través de tecnologías de secuenciación masiva, como el exoma completo. Consideramos a esta herramienta la más adecuada, dado que el 80% de las enfermedades mendelianas son ocasionadas por cambios en estas regiones. Por el otro, se plantea desarrollar un pipeline bioinformático basado “en la nube” para disminuir sustancialmente los tiempos de análisis, pasando de varios días que requiere el análisis bioinformático, incluso en clusters de gran capacidad, a 10 minutos por cada caso. Esto no sólo implica acortar los tiempos diagnósticos, sino que también se democratiza el acceso a dichos análisis ya que no sería necesario contar con una gran infraestructura computacional local. Asimismo, se propondrán lineamientos generales para homogeneizar los pasos diagnósticos para la indiciación de estudios genómicos en los pacientes con ER. Por otro lado, se estimarán los costos que implican para el sistema de salud y el estado en general las enfermedades raras, y el impacto económico de un diagnóstico tardío. Finalmente, los datos de las variantes encontradas se harán disponibles para mejorar los algoritmos de interpretación de variantes para futuros análisis.
URI / Handle: https://hdl.handle.net/20.500.12381/5238
Recursos resultantes del proyecto: https://hdl.handle.net/20.500.12381/4061
https://hdl.handle.net/20.500.12381/4062
Institución responsable del proyecto: Instituto Pasteur de Montevideo
Financiadores: Agencia Nacional de Investigación e Innovación
Identificador ANII: FSS_X_2022_1_173209
Nivel de Acceso: Acceso abierto
Licencia CC: Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional. (CC BY-NC-ND)
Aparece en las colecciones: Informes finales publicables de I+D

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