Desarrollo de un flujo bioinformático para el análisis genético de resistencia a drogas del virus de hepatitis C mediante la detección de mutaciones de baja frecuencia

"Nuevas tecnologías de análisis genético han revolucionado el panorama del diagnóstico en la medicina. La secuenciación masiva en paralelo o Next Generation Sequencing (NGS), ha logrado llevar la secuenciación del genoma a costos considerablemente menores, y toma cada vez más terreno en el ámbito clínico. El hallazgo de relaciones causales entre variantes genéticas y enfermedades, o características fisiológicas derivadas de las mismas, está abriendo paso a nuevas opciones de tratamiento dirigido en subpoblaciones genéticas particulares, logrando impactos contundentes y minimizando efectos secundarios y riesgo de recaída. En el presente trabajo se analiza cómo se puede contribuir al diseño de estrategias de tratamiento dirigido al secuenciar el genoma de los organismos que provocan las enfermedades, aplicado particularmente al virus de Hepatitis C. Debido a la replicación no regulada del virus, existen altas probabilidades de que se generen variantes asociadas a resistencia a los compuestos usados en los tratamientos, como los antivirales de acción directa o Direct Acting Anti-virals (DAAs). Dado que la detección de mutaciones de baja frecuencia es compleja, los pacientes con mayor riesgo de recaída son aquellos que poseen una mínima proporción de la población viral resistente a su tratamiento y que no fue detectada en el diagnóstico inicial. Estas subpoblaciones resistentes se encuentran a baja frecuencia, y en los datos de secuenciación se hallan proporciones entre 1 y 5 %. Con el fin de contribuir en las decisiones clínicas de tratamiento, se propone en éste estudio el uso herramientas bioinformáticas para determinar la proporción de variantes asociadas a resistencia en muestras poblacionales de Hepatitis C." Proyecto final Bioingeniería (grado) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2018