Introdução: Os cães são os principais reservatórios urbanos de Leishmania infantum, o agente causador da leishmaniose visceral (LV). Quando infectados, os cães podem apresentar uma ampla gama de sinais clínicos, alguns dos quais se assemelham aos observados em humanos, tornando-os um modelo valioso para estudar a progressão da LV. O curso da doença é influenciado por vários fatores, incluindo a resposta imune montada após a infecção. A medula óssea (MO) é um dos tecidos preferidos para a infecção por L. infantum, e as células mieloides estão entre os principais hospedeiros do parasito. Objetivo: Caracterizar o transcriptoma da resposta celular de cães naturalmente infectados com diferentes quadros clínicos e realizar validação de genes diferencialmente expressos (DEGs) avaliados por Machine Learning e correlacionar as vias metabólicas e de sinalização nas quais esses genes estão envolvidos. Métodos: A análise de RNASeq foi realizada em células deMO de cães infectados por L. infantum, bem como de animais controle de uma área não endêmica, por aprendizado de máquina. Resultados: Na análise dos dados gerados, um conjunto de quatro DEGs (EGR2, FOS, ADCY9 e TINAGL1) mostrou potencial para diferenciar cães suscetíveis de resistentes e saudáveis. Conclusão: Foi possível validar o ADCY9 com o RT-qPCR, apresentando esse gene como um importante biomarcador envolvido na resistência da doença. No entanto, os genes EGR2, FOS e TINAGL1 apesar de não terem sido validados estão inseridos em vias importantes da regulação imune do hospedeiro. Este estudo fornece uma melhor compreensão da patogênese da leishmaniose visceral e oferece informações relevantes para o desenvolvimento de abordagens terapêuticas e prognósticas mais eficazes.
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 tcc_-_helena_pitangueira_corrigido.pdf | 1.29 MB |