Os transtornos do espectro autista (TEA) e a deficiência intelectual (DI) podem ser encontrados de forma isolada ou em combinação. Juntos, eles afetam cerca de 3% da população e, exceto quando associados à síndromes, ambos não possuem biomarcadores. Geneticamente, um dos fatores que dificulta a identificação de possíveis biomarcadores é o aspecto heterogêneo que essas doenças possuem. Isto é, diferentes genes podem estar alterados em diferentes pacientes, sendo ainda desconhecido quais seriam exatamente esses genes. Entretanto, se a presença de variantes genéticas responsáveis pela exibição desses fenótipos é bastante variada, por outro lado, é possível que tais alterações em níveis funcionais, e.g., transcrição gênica, sejam mais homogêneas entre os pacientes. Com efeito, vários estudos independentes, incluindo um de nosso grupo recém submetido, têm consistentemente encontrado uma rede de genes co-expressos desregulada, cuja função está relacionada a sinapse de neurônios de pacientes com TEA, indicando que o perfil de expressão desses genes poderia ser utilizado como biomarcador para o TEA. Todavia, ainda não se tem conhecimento se há outros perfis de desregulação dessa e de outras redes de co-expressão que possam ser utilizados para diferenciar DI e TEA. Deste modo, com o propósito avaliar as semelhanças e diferenças nos perfis de expressão dessas duas condições, o presente projeto pretende comparar os perfis de expressão gênica de células neuronais de indivíduos com TEA isolado, TEA+DI e DI isolado, visando identificar a existência de módulos de co-expressão cuja desregulação é exclusiva de uma ou outra condição. Para isso usaremos dados de transcriptoma públicos oriundos de tecido post-mortem. Um dos potenciais deste estudo é a contribuição para o desenvolvimento de ferramentas diagnósticas para estas duas condições, favorecendo assim uma intervenção terapêutica precoce e direcionada.

Found isolated from each other or in combination, autism spectrum disorders (ASD) and intellectual deficiency (ID), affect around 3% of the population and, except when associated with a syndrome, both of them do not have a molecular biomarker. From a genetic point of view, one of the factors that makes the identification of possible biomarkers difficult, is the genetic heterogeneity associated with these diseases, i.e., different genes can be altered in different patients, being its total identification still unexplored. Though the presence of genetic variants associated with these phenotypes is still quite variable, it is possible that such alterations might result in functional alterations, e.g., at the genetic transcription level, that are more consistent among patients. Indeed, many independent studies, including one recently submitted to publication by our group, have consistently found a co-expression gene network as dysregulated in neurons from ASD patients, whose function is related to synapse, suggesting that the expression profile of these genes could be used as a biomarker for ASD. Nonetheless, there is still no knowledge regarding other possible dysregulation profiles related to this network or to any other co-expression gene network that could be used to differentiate ID and ASD. In this sense, we aim to evaluate the similarities and differences in the expression profiles of these two conditions. To achieve this goal the present study intends to compare the gene expression profile of neuronal cells from patients with ASD only, ASD + ID and ID only, to identify the existence of co-expressed gene networks, also called modules, whose dysregulation might be both exclusive or common to these conditions, by using publicly available transcriptomic datasets. In this case, we are particularly interested in datasets from post-mortem brain tissue.