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Investigação seletiva de 18 mil pacientes brasileiros de alto risco para a detecção de erros inatos do metabolismo

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  • معلومة اضافية
    • بيانات النشر:
      Hospital de Clinicas de Porto Alegre ; Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), 2022.
    • الموضوع:
      2022
    • Collection:
      LCC:Medicine
    • نبذة مختصرة :
      OBJETIVOS: O número de erros inatos do metabolismo (EIM) diagnosticados está crescendo constantemente devido ao aperfeiçoamento e disponibilidade das técnicas laboratoriais. Em 1982, foi estabelecido em Porto Alegre, Brasil, um laboratório para a detecção de EIM e este tornou-se um centro de referência nacional para o diagnóstico destes distúrbios. O objetivo deste trabalho é registrar os EIM mais freqüentes diagnosticados em nosso país. MATERIAL E MÉTODOS: Dezoito mil pacientes apresentando sinais e/ou sintomas sugestivos de um EIM foram investigados em nosso laboratório de 1982 a 2000, utilizando-se protocolos específicos que incluíam testes para a detecção de glicosaminoglicanos (GAGS), aminoácidos, açúcares, oligossacarídios, sialiloligossacarídios, ácidos orgânicos e outros metabólitos. RESULTADO: Dezessete mil oitocentos e vinte e dois pacientes completaram a imvestigação bioquímica e em 1.460 casos (8,5%) foi detectado um EIM. Os grupos de EIM de maior freqüência em nossa amostra foram as doenças lisossômicas de depósito (59,4%) e as aminoacidopatias (18,8%). Os distúrbios mais freqüentes foram a doença de Gaucher, a gangliosidose GM1, a mucopolissacaridose tipo I, a fenilcetonúria clássica, a mucopolissacaridose tipo VI e a mucopolissacaridose tipo II. CONCLUSÕES: Esse estudo mostrou que o estabelecimento de centros de referência para a investigação de doenças genéticas raras é adequado para o estudo de EIM em países em desenvolvimento como o Brasil.
    • File Description:
      electronic resource
    • ISSN:
      2357-9730
    • Relation:
      https://seer.ufrgs.br/index.php/hcpa/article/view/126026; https://doaj.org/toc/2357-9730
    • الرقم المعرف:
      edsdoj.594a226811b4ba8ba09736d3599e83e