Estudo de biomarcadores periféricos em pacientes com transtorno obsessivo-compulsivo e controles

Resumo

O TOC é um transtorno psiquiátrico crônico e incapacitante, caracterizado pela presença de obsessões e compulsões e tem prevalência de 1% a 1,5%. É um transtorno heterogêneo, o que dificulta o diagnóstico e consequentemente o tratamento. Um dos tratamentos indicados é com uso de medicamentos a base de inibidores seletivos de recaptação de serotonina (ISRS), no entanto, cerca de 40% a 60% dos pacientes não respondem ao tratamento. Embora existam grandes esforços para a busca do entendimento neurobiológico dos transtornos psiquiátricos, ainda não possuímos marcadores biológicos para o TOC. Estes biomarcadores poderiam ser usados para identificar grupos de pacientes ou ainda, subgrupos de pacientes respondedores ou não a tratamentos, além de poderem ajudar a escolher a melhor estratégia de tratamento.Objetivos: busca de biomarcadores de diagnóstico; busca de genes diferencialmente expressos em sangue periférico de sujeitos e controles; análise de padrões de expressão gênica periférica entre sujeitos e controles; análise de redes de coexpressão gênica periférica entre sujeitos e controles.Casuística e Métodos: Serão coletadas amostras de sangue de 40 pacientes de TOC segundo o DSM-IV e 40 controles recrutados do ambulatório do PROTOC do IPq-HC-FMUSP. Faremos extração de RNA e hibridação usando microarrays e ou PCR em Tempo Real. Após a extração e normalização dos dados a análise será feita da seguinte forma: análise de genes diferencialmente expressos e análise de conglomerados usando o software MultiExperiment Viewer; usaremos o teste de "significance of microarray analysis" (SAM-tool) com 500 permutações e um FDR de 1%. Aplicaremos um teste hipergeométrico para identificar vias biológicas e ontologias funcionais hiper representadas e a correlação de Pearson e distância Euclidiana para busca de agrupamentos hierárquicos, corrigidos por bootstraping. Para as redes de coexpressão usaremos o Coeficiente de Correlação de Pearson e a rede será visualizada através do Cytoscape. Usaremos técnicas de aprendizado de máquina para construção dos classificadores.Resultados Esperados: Esperamos encontrar quatro resultados que possam ser aplicados como biomarcadores de diagnóstico para o TOC: genes diferencialmente expressos, conglomerados de genes com padrões específicos, redes de coexpressão diferenciais e classificadores poligênicos comparando casos e controles. Esperamos também que a investigação de vias bioquímicas e ou processos biológicos associados a estes conjuntos de genes possam contribuir para o entendimento da fisiopatologia do TOC.