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dc.contributor.advisorRenault, Ilana Zalcberg-
dc.contributor.authorVieira, Rafaela Reis-
dc.date.accessioned2023-01-18T16:22:32Z-
dc.date.available2023-01-18T16:22:32Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationVIEIRA, Rafaela Reis. Mielofibrose Primária: Análise do perfil clínico e genômico. 2021. Dissertação (Mestrado em Oncologia) - Instituto Nacional de Câncer, Rio de Janeiro, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://ninho.inca.gov.br/jspui/handle/123456789/12351-
dc.description104 p.: il. color.pt_BR
dc.description.abstractA mielofibrose primária (MFP) é uma neoplasia mieloproliferativa (NMP), doença que tem origem em uma célula tronco-hematopoética mutada. A MFP cursa com expressão anormal de citocinas, fibrose medular, hematopoiese extramedular, hepatoesplenomegalia, trombose, anemia e sintomas constitucionais. A progressão da doença envolve transformação para leucemia mieloide aguda. Atualmente, a única modalidade de tratamento com potencial curativo é o transplante alogênico de células-tronco hematopoiéticas. Sistemas de estratificação de risco como The International Prognostic Scoring System (IPSS) consideram características clínicas e laboratoriais para classificar pacientes com MFP em baixo, intermediário 1 e 2 e alto risco. Diversos estudos descreveram a arquitetura clonal da MFP e mostraram o impacto prognóstico de diferentes alterações genômicas, incluindo número e combinação de mutações somáticas. Novas propostas de sistemas de classificação buscam incorporar informações acerca de marcadores moleculares para estratificação de risco. Neste estudo, analisamos características clínicas, laboratoriais e genômicas de 32 pacientes com MFP, provenientes de dois centros no Rio de Janeiro (HUPE e HUAP) e referidos ao Laboratório de Biologia Molecular do CEMO-INCA. As características demográficas, clínicas e laboratoriais foram coletadas através da ficha clínica elaborada pelo grupo de pesquisa em NMPs. A caracterização genômica foi realizada em nosso laboratório e incluiu: análise dos marcadores moleculares de diagnóstico JAK2V617F, CALR e MPL e de sequenciamento de próxima geração (NGS) para um painel customizado, cobrindo a região exônica completa de 37 genes recorrentemente mutados em neoplasias mieloides. Em 94% dos pacientes pelo menos uma mutação de driver foi encontrada. Pacientes com mutação em JAK2, quando comparados a pacientes com mutação em CALR, apresentaram idade ao diagnóstico, contagem de leucócitos e níveis de hemoglobina significativamente maior. Com relação às mutações adicionais analisadas por NGS, a maioria foi do tipo missense. O gene com maior frequência de mutações foi ASXL1 (11 mutações). 12 pacientes apresentaram 1 mutação, 8 pacientes, 2 mutações, 6 pacientes, 3 mutações e 6 pacientes apresentaram 4 ou mais mutações. Quando agrupados em função da quantidade de mutações, os pacientes apresentaram diferença estatisticamente significativa na sobrevida. Além disso, verificou-se que 33,3% dos pacientes apresentaram mutações em genes que foram descritos na literatura como tendo impacto negativo no prognóstico (High Molecular Risk ou HMR), sendo que a presença de duas mutações HMR foi detectada em 12,1%. Quando estratificados pelo sistema de pontuação IPSS, 9 pacientes encontravam-se na categoria de risco baixo, 11 pacientes na categoria de risco intermediário-1, 10 pacientes na categoria de risco intermediário-2 e 2 pacientes na categoria de risco alto. Utilizando as informações clínicas, laboratoriais e genômicas disponíveis, aplicamos o modelo de estratificação de risco personalizado descrito por Grinfeld et al. Por meio desse sistema, foi possível observar heterogeneidade na sobrevida esperada para cada paciente, mesmo entre pacientes classificados no mesmo grupo de risco pelo IPSS. E pacientes que apresentavam maior número de mutações apresentavam um pior risco prognóstico. A análise realizada neste trabalho corrobora a relevância da caracterização genômica dos pacientes para determinação de seu prognóstico personalizado, o que poderia contribuir para individualização terapêutica na MFP.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.subjectBiologia Molecularpt_BR
dc.subjectMolecular Biologypt_BR
dc.subjectBiología Molecularpt_BR
dc.subjectMielofibrose Primáriapt_BR
dc.subjectPrimary Myelofibrosispt_BR
dc.subjectMielofibrosis Primariapt_BR
dc.titleMielofibrose Primária: Análise do perfil clínico e genômicopt_BR
dc.TypeDissertationpt_BR
dc.contributor.advisorcoMonte-Mór, Bárbara da Costa Reis-
dc.contributor.memberMoreira, Miguel Angelo Martins-
dc.contributor.memberPontes, Lorena Lôbo de Figueiredo-
dc.contributor.memberOliveira, Maria do Socorro Pombo de-
dc.contributor.memberGomes, Renata Binato-
dc.contributor.memberLourenço, Gustavo Jacob-
dc.degree.grantorINCApt_BR
dc.degree.departmentCOENSpt_BR
dc.degree.programOncologiapt_BR
dc.degree.localRio de Janeiropt_BR
dc.terms.abstractPrimary myelofibrosis (PMF) is a myeloproliferative neoplasm (MPN), a disease that originates in a mutated hematopoietic stem cell. PMF courses with abnormal expression of cytokines, fibrosis, extramedullary hematopoiesis, hepatosplenomegaly, thrombosis, anemia and constitutional symptoms. The progression of the disease involves transformation to acute myeloid leukemia. Currently, the only treatment modality with curative potential is the allogeneic hematopoietic stem cell transplantation. Risk stratification systems such as The International Prognostic Scoring System (IPSS) consider clinical and laboratory characteristics to classify patients with PMF as low, intermediate 1 and 2 and high risk. Several studies have described the clonal architecture of the PMF and shown the prognostic impact of different genomic changes, including the number and combination of somatic mutations. New proposals for classification systems seek to incorporate information about molecular markers for risk stratification. In this study, we analyzed the clinical, laboratory and genomic characteristics of 32 patients with PMF from two centers in Rio de Janeiro (HUPE and HUAP) referred to the CEMO-INCA Molecular Biology Laboratory. Demographic, clinical and laboratory characteristics were collected through the clinical form prepared by the MPNs research group. Genomic characterization was executed in our laboratory and included: analysis of the diagnostic molecular markers JAK2V617F, CALR and MPL and next generation sequencing (NGS) for a customized panel, covering the complete exonic region of 37 recurrently mutated genes in myeloid neoplasms. In 94% of patients, at least one driver mutation was found. Patients with mutation in JAK2, when compared with patients with mutation in CALR , had a significantly higher age at diagnosis, leukocyte count and hemoglobin levels. Regarding the additional mutations analyzed by NGS, the majority were of the Missense type. The gene with the highest frequency of mutations was ASXL1 (11 mutations). 12 patients had 1 mutation , 8 patients, 2 mutations , 6 patients, 3 mutations and 6 patients had 4 or more mutations. When grouped according to the number of mutations, the patients showed a statistically significant difference in survival. In addition, it was found that 33.3% of patients had mutations in genes that have been described in the literature as having a negative impact on the prognosis (High Molecular Risk or HMR), with the presence of two HMR mutations being detected in 12.1 %. When stratified by IPSS, 9 patients were in the low risk category, 11 patients in the intermediate risk category-1, 10 patients in the intermediate risk category-2 and 2 patients in the high risk category. Using the available clinical, laboratory and genomic information, we apply the personalized risk stratification model described by Grinfeld et al. Through this system, it was possible to observe heterogeneity in the expected survival for each patient, even among patients classified in the same risk group by the IPSS. And patients who had a higher number of mutations had a worse prognostic risk. The analysis demonstrated in this work corroborates the relevance of the genomic characterization of patients to determine their personalized prognosis, which could contribute to therapeutic individualization in PMF.pt_BR
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