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Neuroimagem, genômica, transcriptômica e epigenômica: conduzindo análises em larga escala em direção a um modelo integrativo de transtornos mentais

Processo: 16/04983-7
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Regular
Vigência: 01 de fevereiro de 2017 - 31 de janeiro de 2019
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Medicina - Psiquiatria
Pesquisador responsável:Jair de Jesus Mari
Beneficiário:Jair de Jesus Mari
Instituição-sede: Escola Paulista de Medicina (EPM). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São Paulo. São Paulo , SP, Brasil
Pesq. associados:Andrea Parolin Jackowski ; Ary Gadelha de Alencar Araripe Neto ; Cristiano de Souza Noto ; Eurípedes Constantino Miguel Filho ; Giovanni Abrahão Salum Júnior ; João Ricardo Sato ; Luis Augusto Paim Rohde ; Marcelo Feijó de Mello ; Patrícia Natália Silva Moretti ; Paulo Bandiera Paiva ; Quirino Cordeiro Júnior ; Síntia Iole Nogueira Belangero ; Vanessa Kiyomi Ota Kuniyoshi
Bolsa(s) vinculada(s):18/11241-2 - Estabelecimento de um sistema de alto desempenho para processamento de neuroimagem e dados genômicos, BP.TT
18/03900-6 - Estabelecimento de um sistema de alto desempenho para processamento de neuroimagem e dados genômicos, BP.TT
Assunto(s):Ciência da computação  Biologia computacional  Técnicas e procedimentos diagnósticos  Transtornos mentais  Neuroimagem  Genomas  Epigenômica  Transcriptoma 

Resumo

Transtornos mentais como esquizofrenia, transtorno bipolar, transtorno depressivo maior e abuso de substâncias estão entre as maiores fontes de incapacitação no mundo, superando as doenças cardiovasculares e câncer. Tais transtornos apresentam um grande impacto sobre a saúde pública, representando 39% dos anos vividos com doenças incapacitantes, e acarretam em uma redução da expectativa de vida em mais de 15 anos. O quadro é ainda mais dramático no Brasil, onde as doenças neuropsiquiátricas representam 19% da carga total de doenças, e cuja morbidade relativa está em crescimento, dado o aumento da longevidade e de indicadores de saúde em geral. Muitos dos estudos realizados nos últimos vinte anos convergiram para a perspectiva de que os transtornos mentais sejam doenças relacionadas aos circuitos cerebrais. Estes transtornos caracterizam-se como doenças complexas e multifatoriais, nas quais fatores genéticos/epigenéticos levam à alterações cerebrais durante o desenvolvimento neurológico, sob influência do ambiente. Neste contexto, a Psiquiatria precisa acompanhar outras áreas da medicina, para a descoberta de estratégias de diagnóstico, de prevenção e de tratamento para os transtornos mentais. No entanto, vários desafios vêm sendo enfrentados na tentativa de alcançar a prevenção dos transtornos mentais, entre eles, o conhecimento biológico limitado e a pobre eficácia das estratégias de prevenção e de tratamentos disponíveis atualmente. Nas últimas décadas, ferramentas e métodos importantes na área de genética e neuroimagem foram desenvolvidas na tentativa de melhor compreender a patogênese e a progressão das doenças mentais. Dada a complexidade dos sistemas biológicos envolvidos, estes métodos têm produzido um enorme volume de dados. Neste contexto, o presente projeto destaca-se como uma pesquisa multidisciplinar, combinando dados da ciência da computação, neuroimagem e genética/epigenética, além de ser um estudo de múltiplos estágios, onde serão investigados dados de pacientes em diferentes estágios de transtornos mentais. Em nosso estudo, usaremos a bioinformática, que é uma integração de ciência da computação, estatística e matemática, na interpretação de dados em larga escala, com o intuito de desenvolver condutas, algoritmos e métodos de análises que possam auxiliar na compreensão de aspectos biológicos dos transtornos mentais. Nosso principal objetivo é desenvolver ferramentas e técnicas relativas ao processamento e armazenamento de informações de genomas e de imagem de pacientes com doenças psiquiátricas, criando pipelines que possam ser utilizadas e reproduzidos por outros pesquisadores. (AU)

Publicações científicas (5)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
SPINDOLA, LETICIA M.; SANTORO, MARCOS L.; PAN, PEDRO M.; OTA, VANESSA K.; XAVIER, GABRIELA; CARVALHO, CAROLINA M.; TALARICO, FERNANDA; SLEIMAN, PATRICK; MARCH, MICHAEL; PELLEGRINO, RENATA; BRIETZKE, ELISA; GRASSI-OLIVEIRA, RODRIGO; MARI, JAIR J.; GADELHA, ARY; MIGUEL, EURIPEDES C.; ROHDE, LUIS A.; BRESSAN, RODRIGO A.; MAZZOTTI, DIEGO R.; SATO, JOAO R.; SALUM, GIOVANNI A.; HAKONARSON, HAKON; BELANGERO, I, SINTIA. Detecting multiple differentially methylated CpG sites and regions related to dimensional psychopathology in youths. CLINICAL EPIGENETICS, v. 11, n. 1 OCT 21 2019. Citações Web of Science: 0.
SATO, JOAO RICARDO; BIAZOLI JR, CLAUDINEI EDUARDO; MOURA, LUCIANA MONTEIRO; CROSSLEY, NICOLAS; ZUGMAN, ANDRE; PICON, FELIPE ALMEIDA; HOEXTER, MARCELO QUEIROZ; AMARO JR, EDSON; MIGUEL, EURIPEDES CONSTANTINO; ROHDE, LUIS AUGUSTO; BRESSAN, RODRIGO AFFONSECA; JACKOWSKI, ANDREA PAROLIN. Association Between Fractional Amplitude of Low-Frequency Spontaneous Fluctuation and Degree Centrality in Children and Adolescents. BRAIN CONNECTIVITY, v. 9, n. 5, p. 379-387, JUN 1 2019. Citações Web of Science: 0.
BELANGERO, SINTIA IOLE; OTA, VANESSA KIYOMI; GADELHA, ARY; BERBERIAN, ARTHUR ALMEIDA; DE ASSUNCAO-LEME, IDAIANE BATISTA; NOTO, CRISTIANO; CHRISTOFOLINI, DENISE MARIA; BELLUCCO, FERNANDA TEIXEIRA; SANTORO, MARCOS LEITE; MAZZOTTI, DIEGO ROBLES; ZUGMAN, ANDRE; MELARAGNO, MARIA ISABEL; CARDOSO SMITH, MARILIA ARRUDA; PELLEGRINO, RENATA; HAKONARSON, HAKON; CORDEIRO, QUIRINO; MORETTI, PATRICIA NATALIA; BRESSAN, RODRIGO AFFONSECA; MARI, JAIR DE JESUS; JACKOWSKI, ANDREA PAROLIN. DGCR2 influences cortical thickness through a mechanism independent of schizophrenia pathogenesis. PSYCHIATRY RESEARCH, v. 274, p. 391-394, APR 2019. Citações Web of Science: 0.
OTA, VANESSA KIYOMI; MORETTI, PATRICIA NATALIA; SANTORO, MARCOS LEITE; TALARICO, FERNANDA; SPINDOLA, LETICIA MARIA; XAVIER, GABRIELA; CARVALHO, CAROLINA MUNIZ; MARQUES, DIOGO FERRI; COSTA, GIOVANY OLIVEIRA; PELLEGRINO, RENATA; DE JONG, SIMONE; CORDEIRO, QUIRINO; HAKONARSON, HAKON; BREEN, GEROME; NOTO, CRISTIANO; BRESSAN, RODRIGO AFFONSECA; GADELHAZ, ARY; MARI, JAIR DE JESUS; BELANGERO, I, SINTIA. Gene expression over the course of schizophrenia: from clinical high-risk for psychosis to chronic stages. NPJ SCHIZOPHRENIA, v. 5, MAR 28 2019. Citações Web of Science: 2.
SANTORO, MARCOS LEITE; OTA, VANESSA; DE JONG, SIMONE; NOTO, CRISTIANO; SPINDOLA, LETICIA M.; TALARICO, FERNANDA; GOUYEA, EDUARDO; LEE, SANG HYUCK; MORETTI, PATRICIA; CURTIS, CHARLES; PATEL, HAMEL; NEWHOUSE, STEPHEN; CARYALHO, CAROLINA MUNIZ; GADELHA, ARY; CORDEIRE, QUIRINO; BRESSAN, RODRIGO AFFONSECA; BELANGERO, SINTIA IOLE; BREEN, GEROME. Polygenic risk score analyses of symptoms and treatment response in an antipsychotic-naive first episode of psychosis cohort. TRANSLATIONAL PSYCHIATRY, v. 8, AUG 31 2018. Citações Web of Science: 5.

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