O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é uma doença do neurodesenvolvimento. É caracterizado por déficits significativos e persistentes na comunicação e na interação social e por padrões restritos e repetitivos de comportamento, interesses ou atividades. O TEA é considerado uma doença comum, afetando 1 a cada 68 crianças e com uma proporção de 4,2 meninos afetados para cada menina (.A etiologia do autismo apresenta um forte componente genético. Neste contexto, as metodologias genômicas de larga escala (Sequenciamento de nova geração, microarray) contribuíram para o conhecimento sobre a genética do TEA. No entanto, em aproximadamente 70% dos pacientes, o transtorno permanece com etiologia não identificada. Com base nisso, para o presente trabalho, elaborou-se a hipótese de que pequenas CNVs (entre 1 e 50 Kb), que se encontram abaixo da resolução da maioria dos microarrays comerciais, e cuja detecção ainda apresenta limitações para a sua detecção através de sequenciamento de nova geração, poderiam contribuir para o fenótipo em uma proporção significativa dos casos. Como primeira etapa para abordar essa questão, realizou-se a metodologia de aCGH customizado 60K cobrindo um total de 269 genes candidatos ao TEA, a fim de selecionar CNVs potencialmente patogênicas entre 98 pacientes brasileiros com TEA idiopático. Com esta triagem inicial, a prevalência de CNVs potencialmente patogênicas obtida foi de 9%, com 20% delas caracterizadas como pequenas. A análise subsequente foi realizada com a metodologia de aCGH customizado 180K, o qual cobriu um total de 1527 genes candidatos ao TEA. Um total de 63 pacientes com autismo foram analisados com este novo array. A partir destas hibridações, a prevalência de CNVs potencialmente patogênicas obtida foi de 12,7%, com 62,5 % delas classificadas como pequenas. Esta taxa de detecção é bastante expressiva, particularmente se considerarmos que a amostra de pacientes utilizada foi submetida a uma pré-triagem, com a finalidade de excluir os pacientes com as CNVs mais prevalentes no TEA, nas regiões 15q11-q13, 16p11.2 e 22q13.3. A última abordagem utilizada neste trabalho foi comparar a detecção de CNVs pela metodologia de aCGH, referência padrão ouro para detecção de CNVs, com a de sequenciamento de nova geração (NGS). Os dados de 9 pacientes obtidos por NGS foram analisados através dos softwares NextGene e XHMM. Os softwares, no entanto, apresentaram resultados discrepantes entre si e pouca sobreposição com os dados de aCGH 180K, de 38,9% e 50%, considerando o NextGene e o XHMM respectivamente. Os resultados obtidos sugerem que o aCGH customizado é promissor para a detecção de CNVs pequenas e que essas, por sua vez, podem contribuir para o risco de TEA em pelo menos 6,3 %, dos casos

Autism Spectrum Disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder. It is characterized by significant and persistent deficits in communication and social interaction, and by restricted and repetitive patterns of behavior, interests or activities. ASD is considered a common disease, affecting 1 in 68 children and a proportion of 4.2 boys affected for each girl.The etiology of autism has a strong genetic component. In this context, genomic methodologies of high-throughput (new generation sequencing, microarray) contributed to the knowledge about the genetics of ASD. However, in approximately 70% of patients with ASD, the disorder remains with unidentified etiology. Therefore, foi this work, it was hypothesized that small CNVs (between 1 and 50 Kb), which are below the resolution of most commercial microarrays and and whose detection still has limitations for its detection detection through NGS, could contribute to the phenotype in a proportion of cases. As a first step to address this hypothesis, it was performed the methodology of custom aCGH 60K, covering a total of 269 ASD candidate genes, in order to select potentially pathogenic CNVs among 98 Brazilian patients with idiopathic ASD. With this initial screening, the prevalence of potentially pathogenic CNVs obtained was 9%, with 20% of them characterized as small. The subsequent analysis was performed using the 180K custom aCGH methodology, which covered a total of 1527 TEA candidate genes. A total of 63 patients with autism were analyzed with this new array. From these hybridizations, the prevalence of potentially pathogenic CNVs obtained was 12.7%, with 62.5% of them classified as small. This detection rate is quite significant, particularly considering that the sample of patients used was pre-screened, in order to exclude patients with the most prevalent CNVs in ASD in the regions 15q11-q13, 16p11.2 and 22q13.3. The last approach used in this work was to compare the detection of CNVs by the methodology of aCGH, gold standard reference for CNVs detection, with the next generation sequencing (NGS).Data from 9 patients obtained by NGS were analyzed using NextGene and XHMM software. The softwares, however, presented discrepant results among themselves and little overlap with the data of aCGH 180K, of 38.9% and 50%, considering NextGene and XHMM respectively. These results suggest that the customized aCGH represents a promising approach for the detection of small CNVs and that these, in turn, can contribute to the risk of ASD in at least 6,3 % of cases