Variaciones en la expresion genica en el riñon durante la progresion de la enfermedad renal

• Autores: Manuel Luis Macía Heras
• Directores de la Tesis: Pablo Martín Vasallo (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de La Laguna ( España ) en 1997
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Luis Hernández Nieto (presid.), José Antolín Arias (secret.), Carlos Hernández Calzadilla (voc.), Santiago Suria González (voc.), Francisco Coronel (voc.)
• Materias:
  • Química
    • Bioquímica
      • Biología molecular
  • Ciencias médicas
    • Medicina interna
      • Nefrología
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• Resumen

  • En el presente trabajo estudiamos la expresion en biopsias renales, mediante pcr, genes que intervienen en procesos implicados en la progresion de la enfermedad renal a traves de su accion sobre la proliferacion crecimiento y diferenciacion celular, que ademas presentan interacciones entre si. Se estudiaron 16 pacientes, cuya indicacion de biopsia renal fue: sindrome nefrotico (sn;n=5); fracaso renal agudo (fra; n=4) y alteraciones urinarias asintomaticas (n=7). Los objetivos fueron: determinar la expresion de proto-oncogenes: c-sis, c-fos, c-myc y c-erb-b2; de los genes que codifican endotelina: et-1. Determinar su expresion en la diferentes situaciones patologicas planteadas (hipertesion arterial, sn, fra, lupus eritematosos sistemico). Determinar la expresion de estos genes en funcion del grado de afectacion histologica. Los diagnosticos anatomo-patologicos se agruparon en funcion del caracter proliferativo (n=6) o no de las lesiones (n=10). De forma general nosotros hemos encontrado que los genes estudiados sufren variaciones en su expresion; no solo al comparar los pacientes con los controles, si no al analizar cada uno de los grupos estudiados. La expresion genica de et-1 en significativamente mayor en los pacientes con hta (p<0.05). El analisis global de estos resultados nos permitio establecer, mediante regresion logistica, que tanto la aparicion de hta como de sn, entidades claramente implicadas en la progresion de la enfermedad renal, se ajustan a un modelo predictivo que es funcion de los genes estudiados (p<0.05 para ambos modelos).