Busca por modelos de predição de transtornos psiquiátricos a partir de variáveis genéticas

• Processo: 19/10409-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2019
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2020
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Psiquiatria
• Pesquisador responsável: Síntia Iole Nogueira Belangero
• Beneficiário: Tamiris Vieira da Fonseca
• Instituição Sede: Escola Paulista de Medicina (EPM). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São Paulo. São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Genética médica Genética psiquiátrica Transtornos mentais Técnicas de genotipagem Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Escore poligênico de risco | genética | genética psiquiátrica | Gwas | machine learning | transtornos psiquiátricos | Genética Humana

Resumo

Os Transtornos Psiquiátricos (TP) são doenças multifatoriais, decorrentes da interação de fatores genéticos e ambientais, e que apresentam média/alta herdabilidade estimada por estudos de gêmeos (de 30 a 80%). Objetivo: Identificar em uma amostra da população brasileira padrões de variantes genéticas iguais e distintos entre os TP e testar diferentes modelos estatísticos para prever diagnóstico de TP a partir de variantes genéticas. Material e métodos: Serão avaliados 3.497 indivíduos, distribuídos entre controles e casos (indivíduos que possuírem qualquer diagnóstico de TP, provenientes de diferentes coortes de TP, tais como, esquizofrenia, primeiro episódio psicótico, transtorno de estresse pós-traumático, entre outros, que possuem dados de microarray de genetipagem gerados em projetos anteriores do nosso grupo. Primeiramente, realizaremos a imputação genômica dos dados de genotipagem a fim de compilar e homogeineizar os dados derivados de diferentes microarrays. Após a imputação, será realizada uma análise exploratória através da metodologia de machine learning não supervisionada com intuito de observar como variantes genéticas classificam em nossa amostra utilizando somente as variantes previamente associadas aos TP em um estudo de associação genômica em larga escala (GWAS - Genome-Wide Association Study) realizado pelo grupo Cross-Disorder do Consórcio Internacional de Genômica Psiquiátrica (PGC - Psychiatric Genomics Consortium). Em seguida a análise exploratória, realizaremos análises preditivas utilizando modelos de machine learning supervisionados para testar dois modelos preditivos do diagnóstico para TP: 1) utilizando como variáveis preditoras as variantes genéticas previamente associadas aos TP no estudo descrito anteriormente; e 2) utilizando como variável preditora o escore poligênico de risco para TP (PRS - polygenic risk score). Todas as análises serão realizadas em sistemas operacionais UNIX utilizando como ferramentas: software R, PRSice e PLINK. Resultados esperados: Esperamos encontrar um modelo que consiga predizer os diagnósticos ou grupos de disgnósticos dos TP com base nas variantes genéticas em uma amostra brasileira e, em adição, verificar se a classificação diagnóstica inicial dos sujeitos reflete sua base genética. (AU)