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Doctoral Thesis
Full name
Carolina Malcher Amorim de Carvalho Silva
Knowledge Area
Date of Defense
São Paulo, 2017
Bueno, Maria Rita dos Santos e Passos (President)
Kulikowski, Leslie Domenici
Bertola, Débora Romeo
Gollop, Thomaz Rafael
Nakaya, Helder Takashi Imoto
Title in English
Noninvasive prenatal test for detection of genetic diseases using next-generation sequencing
Abstract in English
Since 2011 the prenatal diagnosis field has undergone a revolution with the introduction of a noninvasive prenatal test (NIPT) for genetic diseases relying on analysis of fetal cell-free DNA present in maternal plasma. Although available in Brazil, we rely on outsourcing the technology developed abroad or the test itself. Therefore, our objective was to develop and implement a comprehensive NIPT using high-coverage targeted next-generation sequencing to: 1) estimate fetal fraction; 2) determine fetal sex; 3) detect trisomy; 4) detect monogenic disease. We developed a robust and accurate model (r2= 0.994, p-value < 2.2e-16) for fetal fraction estimation based on distribution of SNP minor allele fraction (MAF). We used Z-score for fetal sex determination (100% accuracy) and trisomy detection of chromosomes 21 (T21) and 18 (T18), achieving a sensitivity of 100% (95% CI: 63.06% - 100.00%) and a specificity of 98.53% (95% CI: 92.08% - 99.96%) for T21, and 40% (95% CI: 5.27% - 85.34%) and 98.59% (95% CI: 92.40% - 99.96%) for T18. For monogenic disease detection (skeletal dysplasia) we performed variant analysis, with 71% (5/7) of detection rate. To our knowledge, this is the first work to integrate all analysis in one single test, and to perform monogenic disease detection without using parental genotype. We showed in this work that it is possible to implement such techniques in our country, using available resources and/or engaging in collaboration with reference research groups abroad. It shows the potential of developing internal technologies, and applying it to other noninvasive fields, such as cancer and organ rejection diagnostic and monitoring
Title in Portuguese
Teste pré-natal não invasivo para detecção de doenças genéticas utilizando sequenciamento de nova geração
Keywords in Portuguese
Fração fetal
Mutação de ponto
Sequenciamento de nova geração
Teste pré-natal não invasivo
Abstract in Portuguese
Desde 2011 a área de diagnóstico pré-natal sofreu uma revolução com a introdução de teste pré-natal não-invasivo (NIPT) de doenças genéticas, que se baseia na análise de DNA fetal livre de células presente no plasma materno. Apesar de estar disponível no Brasil, nós dependemos em terceirizar a tecnologia desenvolvida no exterior, ou o teste em si. Sendo assim, nosso objetivo foi desenvolver e implementar um teste NIPT abrangente utilizando sequenciamento de nova geração de alta cobertura targeted para: 1) estimar fração fetal; 2) determinar sexo fetal; 3) detectar trissomia; 4) detectar doença monogênica. Nós desenvolvemos um modelo robusto e preciso (r2= 0.994, p-value < 2.2e-16) para estimativa de fração fetal baseado na distribuição da fração alélica de SNPs. Nós utilizamos Z-score para determinação de sexo fetal (100% de precisão) e detecção de trissomia dos cromossomos 21 (T21) e 18 (T18), atingindo uma sensibilidade de 100% (95% IC: 63.06% - 100.00%) e especificidade de 98.53% (95% IC: 92.08% - 99.96%) para T21, e 40% (95% IC: 5.27% - 85.34%) e 98.59% (95% IC: 92.40% - 99.96%) para T18. Para detecção de doença monogênica (displasia esquelética) nós realizamos análise de variante, com uma taxa de detecção de 71% (5/7). Até onde sabemos, este é o primeiro trabalho a integrar todas as análises em um único teste, e a realizar detecção de doença monogênica sem utilizar genótipo parental. Nós mostramos neste trabalho que é possível implementar essas técnicas no nosso país, utilizando recursos disponíveis e/ou desenvolvendo colaborações com grupos referência internacionais. Isto demonstra o potencial de desenvolver tecnologias internas, e aplicá-las à outras áreas não-invasivas, como diagnóstico e monitoramento de câncer e rejeição de transplante
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Carolina_Malcher.pdf (12.46 Mbytes)
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