Fatores genéticos de risco e proteção para sequelas neurológicas da COVID-19

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dc.contributor.advisor-co1Meira, Débora Dummer
dc.contributor.advisor-co1IDhttps://orcid.org/0000-0002-6092-2459
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7199119599752978
dc.contributor.advisor1Louro, Iuri Drumond
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0001-5160-9615
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3817361438227180
dc.contributor.authorGuaitolini, Yasmin Moreto
dc.contributor.authorIDhttps://orcid.org/0009-0007-6500-3092
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8081444745164015
dc.contributor.referee1Paula, Flavia de
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0001-8679-2982
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7913201450663683
dc.contributor.referee2Carvalho, Elizeu Fagundes de
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0003-4620-7253
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2742420738858309
dc.date.accessioned2025-08-28T19:54:10Z
dc.date.available2025-08-28T19:54:10Z
dc.date.issued2025-08-04
dc.description.abstractCOVID-19, caused by SARS-CoV-2, has triggered a global crisis with significant health, social, and economic impacts. Although most infected individuals recover, some develop persistent sequelae known as post-COVID conditions, including neurological manifestations affecting the peripheral nervous system (PNS). Recent evidence suggests that host genetics may influence the susceptibility and severity of these sequelae, highlighting the importance of investigating genetic biomarkers associated with their occurrence. This is a case-control study aiming to identify genetic variants linked to the development of PNS sequelae following COVID-19, using whole-exome sequencing (WES) data. The cohort comprises 312 individuals without a complete vaccination scheme prior to infection, including 161 with sequelae (case group) and 151 without sequelae (control group). Clinical, sociodemographic, and genetic characteristics were analyzed. For genetic risk prediction, a machine learning (ML) model was implemented, testing different classifiers. The logistic regression (LR) model showed the best performance (AUC-ROC = 0.90, accuracy = 82%, and F1-score = 0.83), highlighting 20 SNPs most influential in predicting the risk of neurological sequelae. Analyses predominantly revealed pathways related to immune regulation, with the HLA-A (Antigen Peptide Transporter) gene playing a prominent role in this context. The PAQR5 gene (Progestin and AdipoQ Receptor Family Member 5), associated with steroid hormone signaling, was also identified. Additionally, other genes with undefined or poorly characterized functions, such as NPIPB15 (Nuclear Pore Complex Interacting Protein Family Member B15), possibly involved in nuclear transport, were observed. These findings suggest that immune response, inflammation, and alterations in lipid and hormonal metabolism may play a relevant role in the predisposition to neurological sequelae. The results obtained thus far provide important evidence on the genetic basis of these sequelae, contributing to the identification of susceptibility biomarkers and potential therapeutic targets, which may support advances, particularly in the clinical management of post-COVID-19 conditions
dc.description.resumoA COVID-19, causada pelo SARS-CoV-2, gerou uma crise global com impactos sanitários, sociais e econômicos. Embora a maioria dos infectados se recupere, alguns indivíduos desenvolvem sequelas persistentes conhecidas como condições pós-COVID, incluindo manifestações neurológicas que afetam o sistema nervoso periférico (SNPer). Evidências recentes sugerem que a genética do hospedeiro pode influenciar a suscetibilidade e a gravidade dessas sequelas, tornando fundamental a investigação de biomarcadores genéticos associados à sua manifestação. Este é um estudo de delineamento caso-controle que busca identificar variações genéticas associadas ao desenvolvimento de sequelas no SNPer pós-COVID-19 utilizando dados de sequenciamento completo do exoma (WES). A coorte inclui 312 indivíduos sem esquema vacinal completo antes da infecção, sendo 161 com sequelas (grupo caso) e 151 sem sequelas (grupo controle). Foram analisadas características clínicas, sociodemográficas e genéticas. Para a predição do risco genético, foi implementado um modelo de aprendizado de máquina (machine learning - ML), no qual diferentes classificadores foram testados. O modelo de regressão logística (LR) apresentou o melhor desempenho (AUC-ROC = 0,90, acurácia = 82% e F1-score = 0,83), destacando 20 SNPs mais influentes na predição do risco de sequelas neurológicas. As análises evidenciaram, predominantemente, a presença de vias relacionadas à regulação imunológica, destacando-se a expressiva participação do gene HLA-A (Antigen Peptide Transporter) nesse contexto. Também foi identificado o gene PAQR5 (Progestin and AdipoQ Receptor Family Member 5), associado à sinalização de hormônios esteroides. Além disso, foram observados outros genes com função indefinida ou pouco caracterizada, a exemplo do NPIPB15 (Nuclear Pore Complex Interacting Protein Family Member B15), possivelmente relacionado ao transporte nuclear. Esses achados sugerem que a resposta imunológica, a inflamação e alterações no metabolismo lipídico e hormonal podem exercer influência relevante na predisposição a sequelas neurológicas pós-COVID-19. Os resultados obtidos até o momento já fornecem evidências importantes sobre a base genética dessas sequelas, contribuindo para a identificação de biomarcadores de suscetibilidade e potenciais alvos terapêuticos, o que possibilita avanços, principalmente no manejo clínico, das condições pós-COVID-19
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Espírito Santo (Fapes)
dc.formatText
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/20249
dc.languagepor
dc.language.isopt
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Biotecnologia
dc.publisher.departmentCentro de Ciências da Saúde
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Biotecnologia
dc.rightsopen access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectSARS-CoV-2
dc.subjectCOVID longa
dc.subjectSequelas neurológicas
dc.subjectAprendizado de máquina
dc.subjectBiomarcadores genéticos
dc.subjectLong COVID
dc.subjectNeurological sequelae
dc.subjectMachine learning
dc.subjectGenetic biomarkers
dc.subject.cnpqBiotecnologia
dc.titleFatores genéticos de risco e proteção para sequelas neurológicas da COVID-19
dc.typemasterThesis
foaf.mboxyasminguaitolini@gmail.com
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