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Type: Tese
Title: Reconhecimento de padrões moleculares, clínicos e imunológicos para criação de algoritmo da suscetibilidade e evolução clínica da Hanseníase baseado em inteligência artificial.
Author: Souza, Márcio Luís Moreira de
First Advisor: Fraga, Lúcia Alves de Oliveira
Co-Advisor: Velloso-Rodrigues, Cibele
Referee Member: Pinheiro, Roberta Olmo
Referee Member: Grossi, Maria Aparecida de Faria
Referee Member: Castro, Sandra Bertelli Ribeiro de
Referee Member: Macedo, Leandro Roberto de
Resumo: A hanseníase é uma doença de transmissão ativa e caracteriza-se por heterogeneidade de manifestações clínicas - do pólo tuberculóide (TT) ao virchowiano (LL) - as quais estão correlacionadas com a resposta imune mediada por células do hospedeiro contra o bacilo causador Mycobacterium leprae. A resposta imune do Tipo Th-1 nos pacientes com a forma clínica TT ou paucibacilar é eficaz em limitar a doença clínica. Por outro lado, a forma clínica LL ou multibacilar caracteriza-se por baixa imunidade mediada por células com uma resposta humoral pela ativação de células Th-2. O papel dos fatores genéticos do hospedeiro no desenvolvimento da hanseníase tem sido bem estabelecido através de indicadores epidemiológicos e estudos genéticos do hospedeiro na susceptibilidade à hanseníase. Os resultados de análises ampla do genoma (ligação e associação) e estudos de genes candidatos sugerem um controle genético independente tanto da susceptibilidade à hanseníase per se como do desenvolvimento das diferentes formas clínicas. Nesse trabalho, buscamos avaliar os níveis de citocinas (IL-2, IL-4, IL-6, IL-10, TNF-α, IFN-γ e IL-17) e quimiocinas (CXCL8/IL-8, CCL5/RANTES, CXCL9/MIG, CCL2/MCP-1 e CXCL10/IP-10), genotipar polimorfismos de um único nucleotídeo (SNP) dos genes TLR4 (rs4986790, rs2149356, rs1927914 e rs2737190), IL-10 (rs1554286, rs3024490, rs1800872 e rs1800871), TLR1 (rs4833095),TLR2 (rs3804099) e SLC11A1 (rs17235416) de resposta imunológica dos pacientes e dos seus contatos intradomiciliares e associá-los aos dados clínicos da hanseníase. Foi também implementado um modelo baseado em Random Forest, que nos permitiu, com cerca de 97% de acurácia, predizer a evolução clínica dos contatos domiciliares pelo reconhecimento do padrão de suas variáveis clínicas e imunológicas. Além disso, dentre outros achados, foi evidenciado um padrão diferencial das quimiocinas (em especial IL-8 e RANTES) na cultura de células estimuladas pelo M. leprae quando comparada a cultura sem estímulo. Foi verificada uma chance de adoecimento 2,3 vezes maior nos indivíduos portadores do alelo G nas variantes rs1927914 ou rs2737190 do gene TLR4.
Abstract: Leprosy is an active transmission disease and is characterized by heterogeneity of clinical manifestations - from the tuberculoid pole (TT) to the Virchowian (LL) - which are correlated with the host cell-mediated immune response against the causing Mycobacterium leprae. The Type Th-1 immune response in patients with the TT or paucibacillary form is effective in limiting the clinical disease. On the other hand, the clinical form LL or multibacillary is characterized by low cell-mediated immunity with a humoral response by the activation of Th-2 cells. The role of host genetic factors in the development of leprosy has been well established through epidemiological indicators and genetic studies of the host in susceptibility to leprosy. The results of extensive genome analyzes (linkage and association) and studies of candidate genes suggest genetic control independent of both susceptibility to leprosy per se and the development of different clinical forms. In this work, we seek to evaluate the levels of cytokines (IL-2, IL-4, IL-6, IL-10, TNF-α, IFN-γ, and IL-17) and chemokines (CXCL8/IL-8, CCL5/RANTES, CXCL9/MIG, CCL2/MCP-1, and CXCL10/IP-10), genotyping single nucleotide polymorphisms (SNP) of the TLR4 genes (rs4986790, rs2149356, rs1927914, and rs2737190), IL-10 (rs1554286, rs3024490, rs1800872, and rs1800871), TLR1 (rs4833095), TLR2 (rs3804099), and SLC11A1 (rs17235416) of patients’ response of patients and their household contacts and associate them with clinical data on leprosy. A model based on textit Random Forest was also implemented, which allowed us, with about 97% accuracy, to predict the clinical evolution of household contacts by recognizing the pattern of their clinical and immunological variables. Besides, among other findings, an differential pattern of chemokines (especially IL-8 and RANTES) was found in cell culture stimulated by M. leprae when compared to culture without stimulation. A 2.3 times greater chance of illness was verified in the carriers of the G allele in the rs1927914 or rs2737190 variants of the TLR4 gene.
Keywords: Hanseníase
Diagnóstico
Imunologia
Genética
Inteligência artificial
Diagnosis
Immunology
Genetics
Artificial intelligence
CNPq: CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BIOQUIMICA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Institution Initials: UFJF
Department: ICV - Instituto de Ciências da Vida
Program: Programa de Multicêntrico de Pós-Graduação em Bioquímica e Biologia Molecular
Access Type: Acesso Aberto
Attribution-ShareAlike 3.0 Brazil
Creative Commons License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/
DOI: https://doi.org/10.34019/ufjf/te/2021/00056
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12824
Issue Date: 29-Apr-2021
Appears in Collections:Doutorado Multicêntrico em Bioquímica e Biologia Molecular (T|eses))
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