Medicina de precisión aplicada a enfermedades poco frecuentes y cáncer

En las últimas décadas, los avances en la genómica han revolucionado nuestra comprensión de las enfermedades humanas. La aparición de la secuenciación de nueva generación (NGS) ha favorecido el análisis masivo, rápido y de alta resolución del genoma, marcando un antes y un después en el diagnóstico molecular de patologías complejas. En este escenario, la medicina de precisión emerge como un enfoque innovador que busca adaptar las estrategias diagnósticas y terapéuticas a las particularidades genéticas de cada paciente. Esta aproximación cobra especial relevancia en el abordaje de enfermedades poco frecuentes (EPOFs) y del cáncer, donde los desafíos diagnósticos son frecuentes y las decisiones clínicas requieren alta especificidad. La presente tesis de doctorado se centra en la aplicación de la medicina de precisión- sustentada en tecnologías de NGS- al diagnóstico molecular de EPOFs y la identificación de potenciales blancos terapéuticos en cáncer. A través de un abordaje interdisciplinario que integra genómica clínica y bioinformática avanzada, se propone no sólo optimizar los procesos diagnósticos, sino también mejorar el pronóstico y contribuir al diseño de estrategias terapéuticas más precisas y efectivas. Se analizaron múltiples casos clínicos de pacientes con EPOFs, donde el uso de secuenciación exómica resultó clave para la identificación de variantes con potencial diagnóstico, evaluadas bajo los criterios establecidos por las guías ACMG/AMP y ClinGen. Se desarrollaron en profundidad dos estudios de caso: uno relacionado a deleciones en el gen NPHP1 asociado a insuficiencia renal crónica, y otro a variantes en PSMG2 vinculadas a Enfermedad diseminada por BCG (Bacilo de Calmette-Guérin). Ambos resaltan la importancia de la correlación genotipo-fenotipo, la validación por segregación familiar y la correcta clasificación de las variantes. En el ámbito de la genómica tumoral, se desarrolló un pipeline bioinformático optimizado para la detección, anotación y priorización de variantes somáticas a partir de muestras tumorales. Este esquema, adaptado al análisis tipo “Tumor-Only”, integra herramientas automatizadas que permiten identificar mutaciones relevantes y vincularlas con bases de datos clínicas. Su implementación facilita la detección de biomarcadores asociados a respuesta terapéutica, pronóstico o diagnóstico, aportando valor al abordaje personalizado de pacientes oncológicos. En conjunto, este trabajo demuestra que la incorporación de tecnologías de secuenciación de nueva generación y herramientas bioinformáticas al ámbito clínico permite avanzar hacia diagnósticos moleculares más precisos, incluso en contextos con recursos limitados. Los resultados obtenidos reflejan un progreso significativo en la aplicación de la medicina de precisión en Argentina, con el potencial de transformar la atención médica mediante un diagnóstico más oportuno y un tratamiento más adecuado para cada paciente.

Author dc:creator

• Lugones, Ana Clara

Advisor dc:contributor.advisor

• Martí, Marcelo Adrián

• Medicina de precisión
• Genómica
• Oncología

Statement dc:rights

• Reconocimiento-NoComercial 4.0 (CC BY-NC 4.0)

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Language dc:language.iso

spa

Dc Identifier Other

2025-1979Lu

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/7609