Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/60430
Type: Dissertação
Title: microRNAS no líquido cefalorraquidiano associados à doença de Alzheimer: uma revisão sistemática e análise de vias usando a abordagem de aprendizado de máquina.
Other Titles: microRNAs in Cerebrospinal Fluid Associated with Alzheimer's Disease: A systematic review and pathway analysis using a machine learning approach
Authors: Jessica Diniz Pereira
First Advisor: Karina Braga Gomes Borges
First Co-advisor: Michelle Teodoro Alves Vieira
First Referee: Frederico Marianetti Soriani
Second Referee: Maria Aparecida Camargos Bicalho
Abstract: O aumento da expectativa de vida e o envelhecimento populacional têm contribuído para o crescimento da prevalência da doença de Alzheimer (DA), uma vez que o envelhecimento é um dos fatores de risco para o desenvolvimento da forma esporádica da doença. O diagnóstico da DA é essencialmente baseado na avaliação clínica e requer a experiência de profissionais altamente treinados para um diagnóstico conclusivo. No entanto, devido à complexidade da doença e à necessidade de métodos mais precisos, a pesquisa por biomarcadores tem ganhado uma crescente importância. Nos últimos tempos, tem-se observado um aumento significativo no interesse pelo papel dos microRNAs (miRNAs) na regulação da expressão gênica e sua associação com a DA. Os miRNAs são pequenas moléculas de RNA não codificantes que desempenham um papel crucial na regulação de processos celulares. Vários miRNAs foram identificados como potenciais marcadores para o diagnóstico e progressão da DA. O presente estudo objetivou realizar uma busca por miRNAs diferencialmente expressos em líquor cefalorraquidiano (LCR) de pacientes com DA comparados a indivíduos cognitivamente saudáveis, a partir de banco de dados públicos e usando ferramentas de aprendizado de máquina, com validação dos resultados em uma revisão sistemática e a proposição de vias biológicas reguladas. Para isso, a primeira busca foi realizada na plataforma GEO Database e aplicado o algoritmo LightGBM. Posteriormente, a revisão sistemática foi realizada utilizando o PECO – população (P): indivíduos idosos, exposição (E): doença de Alzheimer (C): indivíduos cognitivamente saudáveis, desfeixo ou outcome (O): miRNAs diferencialmente expressos no líquor, usando os repositórios eletrônicos: MEDLINE/PubMed (Medical Literature Analysis and Retrieve System Online), Scopus, Cinahl, Web of Science e Embase. A análise de vias foi feita no miRTarBase. Após a sobreposição dos resultados obtidos pelo algoritmo e pela revisão sistemática, foram identificados sete miRNAs mais diferencialmente expressos no líquor de indivíduos com DA: miRNA-1274a, miRNA-193a-5p, miRNA-28-3p, miRNA-30a-3p, miRNA-145, miRNA-19b e miRNA-143. Na análise de enriquecimento de vias, foram identificadas: resposta ao dano no DNA por ATM, sinalização ERBB, sinalização de mensageiro secundário intracelular, sinalização MAPK e sinalização TGF-beta, as quais possuem participação na fisiopatologia da DA. Os resultados sugerem que os miRNA-1274a, miRNA-193a-5p, miRNA-28-3p, miRNA-30a-3p, miRNA-145, miRNA-19b e miRNA-143 podem estar envolvidos nos mecanismos moleculares e nas vias biológicas envolvidas na doença e podem ser no futuro alvos terapêuticos para a DA.
Abstract: The increase in life expectancy and the aging population have contributed to the growth in the prevalence of Alzheimer's disease (AD), as aging is one of the risk factors for the development of the sporadic form of the disease. The diagnosis of AD is primarily based on clinical evaluation and requires the expertise of highly trained professionals for a conclusive diagnosis. However, due to the complexity of the disease and the need for more precise methods, research on biomarkers has gained increasing importance. In recent times, there has been a significant increase in interest in the role of microRNAs (miRNAs) in gene expression regulation and their association with AD. MiRNAs are small non-coding RNA molecules that play a crucial role in regulating cellular processes. Several miRNAs have been identified as potential markers for the diagnosis and progression of AD. This study aimed to search for differentially expressed miRNAs in the cerebrospinal fluid (CSF) of AD patients compared to cognitively healthy individuals using public databases and machine learning tools, with the validation of the results in a systematic review and the proposal of regulated biological pathways. To do this, the initial search was conducted on the GEO Database platform, and the LightGBM algorithm was applied. Subsequently, the systematic review was performed using the PECO framework – Population (P): elderly individuals, Exposure (E): Alzheimer's disease, Control (C): cognitively healthy individuals, Outcome (O): differentially expressed miRNAs in CSF, utilizing the electronic repositories: MEDLINE/PubMed, Scopus, Cinahl, Web of Science, and Embase. Pathway analysis was conducted using miRTarBase. After overlapping the results obtained by the algorithm and the systematic review, seven miRNAs were identified as the most differentially expressed in the CSF of individuals with AD: miRNA-1274a, miRNA-193a-5p, miRNA-28-3p, miRNA-30a-3p, miRNA-145, miRNA-19b, and miRNA-143. In the pathway enrichment analysis, the following pathways were identified: DNA damage response by ATM, ERBB signaling, intracellular second messenger signaling, MAPK signaling, and TGF-beta signaling, all of which have a role in the pathophysiology of AD. The results suggest that miRNA-1274a, miRNA-193a-5p, miRNA-28-3p, miRNA-30a-3p, miRNA-145, miRNA-19b, and miRNA-143 may be involved in the molecular mechanisms and biological pathways associated with the disease and could potentially serve as therapeutic targets for AD in the future.
Subject: Doença de Alzheimer/diagnóstico
MicroRNAs
Biomarcadores
Aprendizado de Máquina
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: MEDICINA - FACULDADE DE MEDICINA
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Ciências Aplicadas à Saúde do Adulto
Rights: Acesso Restrito
URI: http://hdl.handle.net/1843/60430
Issue Date: 6-Jul-2023
metadata.dc.description.embargo: 6-Jul-2025
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado

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