Abordagens de predição poligênica para desfechos do neurodesenvolvimento na primeira infância

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Gomes, Catarina dos Santos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-10102025-180053/
Resumo: O neurodesenvolvimento é o processo de crescimento, maturação e estruturação do sistema nervoso, que tem início na gestação e se estende por toda a vida. O período de maior proliferação, migração neuronal e sinaptogênese ocorre entre o terceiro trimestre gestacional e os primeiros seis anos de vida. Portanto, a ocorrência de fatores adversos durante a gestação e na primeira infância pode alterar as trajetórias do neurodesenvolvimento, aumentando o risco para transtornos do neuro- desenvolvimento na infância e para o desenvolvimento de transtornos psiquiátricos na idade adulta. Fatores genéticos também desempenham papel importante no risco de desenvolvimento desses trans- tornos, sendo grande parte deles de origem poligênica. Esta tese de doutorado insere-se no contexto do Projeto Temático “Integração de dados para busca de marcadores biológicos de transtornos do neurodesenvolvimento”, cujo objetivo é avaliar a contribuição da genética e dos efeitos de exposição ao estresse gestacional e no início da vida para o desenvolvimento de comportamentos de risco nos primeiros três anos de vida. Nesse trabalho, propusemos novas abordagens para construir modelos de Pontuação Poligênica (PGS, do inglês Polygenic Scores) para traços comportamentais associados ao neurodesenvolvimento em uma coorte de nascimentos da região oeste da cidade de São Paulo. Tradicionalmente, os PGS são calculados como a soma ponderada dos tamanhos de efeito de alelos associados a um fenótipo de interesse, a partir de estimativas de Genome-wide Association Studies (GWAS). No entanto, abordagens baseadas em fenótipos individuais (single-PGS) apresentam baixo poder preditivo, explicando apenas uma fração reduzida da variabilidade fenotípica. Nesta tese, implementamos uma estratégia inovadora de multi-PGS, que combina SNPs associados a múltiplos fenótipos geneticamente correlacionados, ampliando a captura da predisposição genética. Além disso, avaliamos a interação desses escores com exposições a fatores adversos no início da vida, como insegurança alimentar, práticas disciplinares parentais e saúde mental materna. Utilizando a abordagem de multi-PGS aumentamos a predição genética de habilidades socioemocionais na primeira infância em 3,2x para comportamentos externalizantes e 1,4x para comportamentos internalizantes em relação à abordagem tradicional de single-PGS. Entre 15 características testadas, a PGS para Transtorno do Espectro Autista foi significativamente associada aos comportamentos externalizantes e explicou 1,5% da variância do fenótipo, enquanto o multi-PGS explicou 4,6% da variância. Já para os compor- tamentos internalizantes, a PGS para depressão se mostrou significativamente associada e explicou 1.8% da variância, enquanto o multi-PGS explicou 2,5%. Os fatores ambientais relevantes para os comportamentos externalizantes incluíram depressão materna, insegurança alimentar, baixos níveis de estímulo parental e agressão física (R2 = 14%), enquanto para os comportamentos internalizantes os fatores ambientais mais relevantes foram o estilo de parentalidade severa, incluindo agressão física e psicológica e a depressão materna (R2 = 6%). Observamos efeitos aditivos significativos entre a predisposição genética e dos fatores de risco ambientais, que em conjunto explicam cerca de 25,6% da diferença nos comportamentos externalizantes entre as crianças e 10,9% nos comportamentos internalizantes. A presente tese abordou um tema de alta relevância científica e interdisciplinar, inte- grando genética, bioinformática e neurodesenvolvimento, avançando assim a compreensão dos fatores de risco para comportamentos internalizantes e externalizantes na primeira infância e contribuindo para o desenvolvimento de modelos preditivos mais abrangentes, assim como para a formulação de estratégias de prevenção em saúde mental infantil em contextos de países de baixa e média renda.
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Fatores genéticos também desempenham papel importante no risco de desenvolvimento desses trans- tornos, sendo grande parte deles de origem poligênica. Esta tese de doutorado insere-se no contexto do Projeto Temático “Integração de dados para busca de marcadores biológicos de transtornos do neurodesenvolvimento”, cujo objetivo é avaliar a contribuição da genética e dos efeitos de exposição ao estresse gestacional e no início da vida para o desenvolvimento de comportamentos de risco nos primeiros três anos de vida. Nesse trabalho, propusemos novas abordagens para construir modelos de Pontuação Poligênica (PGS, do inglês Polygenic Scores) para traços comportamentais associados ao neurodesenvolvimento em uma coorte de nascimentos da região oeste da cidade de São Paulo. Tradicionalmente, os PGS são calculados como a soma ponderada dos tamanhos de efeito de alelos associados a um fenótipo de interesse, a partir de estimativas de Genome-wide Association Studies (GWAS). No entanto, abordagens baseadas em fenótipos individuais (single-PGS) apresentam baixo poder preditivo, explicando apenas uma fração reduzida da variabilidade fenotípica. Nesta tese, implementamos uma estratégia inovadora de multi-PGS, que combina SNPs associados a múltiplos fenótipos geneticamente correlacionados, ampliando a captura da predisposição genética. Além disso, avaliamos a interação desses escores com exposições a fatores adversos no início da vida, como insegurança alimentar, práticas disciplinares parentais e saúde mental materna. Utilizando a abordagem de multi-PGS aumentamos a predição genética de habilidades socioemocionais na primeira infância em 3,2x para comportamentos externalizantes e 1,4x para comportamentos internalizantes em relação à abordagem tradicional de single-PGS. Entre 15 características testadas, a PGS para Transtorno do Espectro Autista foi significativamente associada aos comportamentos externalizantes e explicou 1,5% da variância do fenótipo, enquanto o multi-PGS explicou 4,6% da variância. Já para os compor- tamentos internalizantes, a PGS para depressão se mostrou significativamente associada e explicou 1.8% da variância, enquanto o multi-PGS explicou 2,5%. Os fatores ambientais relevantes para os comportamentos externalizantes incluíram depressão materna, insegurança alimentar, baixos níveis de estímulo parental e agressão física (R2 = 14%), enquanto para os comportamentos internalizantes os fatores ambientais mais relevantes foram o estilo de parentalidade severa, incluindo agressão física e psicológica e a depressão materna (R2 = 6%). Observamos efeitos aditivos significativos entre a predisposição genética e dos fatores de risco ambientais, que em conjunto explicam cerca de 25,6% da diferença nos comportamentos externalizantes entre as crianças e 10,9% nos comportamentos internalizantes. A presente tese abordou um tema de alta relevância científica e interdisciplinar, inte- grando genética, bioinformática e neurodesenvolvimento, avançando assim a compreensão dos fatores de risco para comportamentos internalizantes e externalizantes na primeira infância e contribuindo para o desenvolvimento de modelos preditivos mais abrangentes, assim como para a formulação de estratégias de prevenção em saúde mental infantil em contextos de países de baixa e média renda.Neurodevelopment is the process of growth, maturation, and structuring of the nervous system, which begins during gestation and continues throughout life. The period of greatest neu- ronal proliferation, migration, and synaptogenesis occurs between the third trimester of gestation and the first six years of life. Therefore, the occurrence of adverse factors during pregnancy and early childhood can alter neurodevelopmental trajectories, increasing the risk of neurodevelopmental disorders in childhood and psychiatric disorders in adulthood. Genetic factors also play an important role in the risk of developing these disorders, with most of them being of polygenic origin. This doctoral thesis is part of the Thematic Project “Integration of data to identify biological markers of neurodevelopmental disorders”, which aims to assess the contribution of genetics and the effects of exposure to stress during gestation and early life to the development of risk behaviors during the first three years of life. In this work, we proposed new approaches to constructing Polygenic Score (PGS) models for behavioral traits associated with neurodevelopment in a birth cohort from the western region of São Paulo. Traditionally, PGS are calculated as the weighted sum of the effect sizes of alleles associated with a phenotype of interest, based on estimates from Genome-wide Association Studies (GWAS). However, approaches based on individual phenotypes (single-PGS) have low predictive power, explaining only a small fraction of phenotypic variability. In this thesis, we implemented an innovative multi-PGS strategy, which combines SNPs associated with genetically correlated phenotypes, thereby enhancing the capture of genetic predisposition. Furthermore, we evaluated the interaction of these scores with exposures to early-life adverse factors such as food insecurity, parental disciplinary practices, and maternal mental health. Using the multi-PGS approach, we increased the genetic prediction of socio-emotional skills in early childhood by 3.2-fold for externalizing behaviors and 1.4-fold for internalizing behaviors compared to the traditional single-PGS approach. Among the 15 traits tested, the PGS for Autism Spectrum Disorder (ASD) was significantly associated with externalizing behaviors and explained 1.5% of the phenotypic variance, whereas the multi-PGS explained 4.6% of the variance. For internalizing behaviors, the PGS for depression was significantly associated and explained 1.8% of the variance, while the multi-PGS explained 2.5%. Environmental factors relevant to externalizing behaviors included maternal depression, food insecurity, low levels of parental stimulation, and physical aggression (R² = 14%). For internalizing behaviors, the most relevant environmental factors were severe parenting, including physical and psychological aggression, and maternal depression (R² = 6%). We observed significant additive effects between genetic predisposition and environmental risk factors, which combined explained approximately 25.6% of the differences in externalizing behaviors among children and 10.9% of the differences in internalizing behaviors. This thesis addressed a topic of high scientific and interdisciplinary relevance, integrating genetics, bioinformatics, and neurodevelopment, thereby advancing our understanding of the risk factors underlying internalizing and externalizing behaviors in early childhood. It contributes to the development of more comprehensive predictive models, as well as to the formulation of child mental health prevention strategies, particularly in low- and middle-income countries.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBrentani, Helena PaulaVencio, Ricardo Zorzetto NicolielloGomes, Catarina dos Santos2025-10-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-10102025-180053/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-11-27T18:24:13Zoai:teses.usp.br:tde-10102025-180053Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-11-27T18:24:13Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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