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Curso de Atualização em Medicina Cardiovascular 2019
Reunião Anual Conjunta dos Grupos de Estudo de Cirurgia Cardíaca, Doenças Valvulares e Ecocardiografia da SPC
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20. Congenital Heart Disease and Pediatric Cardiology
21. Pulmonary Circulation, Pulmonary Embolism, Right Heart Failure
22. Aortic Disease
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26. Cardiovascular Surgery
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28. Risk Factors and Prevention
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30. Cardiovascular Disease in Special Populations
31. Pharmacology and Pharmacotherapy
32. Cardiovascular Nursing
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34. Public Health and Health Economics
35. Research Methodology
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CLEAR FILTERS
Interação gene ambiente no eixo celular da cardiopatia isquémica com recurso a modelos machine learning
Session:
Posters 2 - Écran 03 - Ciência Básica
Speaker:
Andreia Pereira
Congress:
CPC 2018
Topic:
O. Basic Science
Theme:
36. Basic Science
Subtheme:
36.3 Basic Science - Cardiac Diseases
Session Type:
Posters
FP Number:
---
Authors:
Andreia Pereira; Roberto Palma dos Reis; Adriano Sousa; Joel Monteiro; Ricardo C. Rodrigues; Ana Célia Sousa; Eva Henriques; Mariana Rodrigues; Graça Guerra; Sofia Borges; Ilídio Ornelas; A. Drumond de Freitas; Maria Isabel Mendonça
Abstract
<p>Introdução: Recentemente, novos métodos estatísticos têm sido utilizados para a deteção de associações não lineares entre variáveis. Na cardiopatia isquémica (CI), os métodos computacionais de machine learning têm sido considerados promissores na análise gene-ambiente (G-A). As variantes genéticas associadas ao ciclo celular, como a 9p21 identificada nos Genome Wide Association Studies têm sido apontadas com potenciais alvos envolvidos nesta complexa interacção entre componente genético e Fatores Ambientais.<br /> Objetivos: Obtenção de um modelo preditor para CI no eixo celular com recurso a modelo de machine learning.<br /> Métodos: Foram incluídos 2888 participantes (idade média 53±7,9 anos, 77,8% sexo masculino) dos quais 1566 doentes coronários documentados por angiografia com uma ou mais estenoses epicárdicas superiores a 75% e 1322 controlos ajustados por idade e género. Foi realizada a genotipagem com recurso a técnica Taqman standard (Applied Biosytems). Analisou-se a relação entre 9 variantes genéticas do ciclo celular (CDKN2B, Locus9p21, SMAD3, MIA3, ZC3HC1, TCF21, ADAMTS7, GJA4, PHACTR1) e os Fatores de risco clássico (FRC) associados à CI (Hipertensão arterial, Dislipidémia, Diabetes e tabagismo). Utilizou-se o modelo de data mining Multifactor dimensionality Redution (MDR) para obtenção do melhor modelo preditor para CI.<br /> Resultados: Dos FRC observou-se uma interação significativa entre o Tabagismo e a Diabetes OR 3,98 (IC 95% 3,38 – 4,69), p <0,0001. A nível celular, foram identificados duas variantes genéticas (TCF21 e ZC3HC1) com potencial interação G-A. A interação da variante genética ZC3HC1 com o tabagismo, a HTA e a DM permitiu obter um modelo interativo com OR de 4,3 (IC95%: 3,7-5,1), acuidade ponderada de 0,67 com consistente validação cruzada de 10/10 (p<0,0001) na amostra de teste.<br /> Conclusões: A variante genética ZC3HC1, da família dos anéis de zinco, é responsável pela dinâmica regulatória do ciclo celular e curiosamente na literatura veio inicialmente descrita como sendo independente dos factores de risco clássico como o colesterol, a HTA, a obesidade, o tabagismo e a DM. Esta interação com os restantes FRT não se encontra descrita, mas devido à sua consistência pode ser um motivo promissor de investigações futuras.<br /> </p>
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