Translational and clinical research applications of exome sequencing to neurodevelopmental disorders of childhood

Neurodevelopmental disabilities (NDDs) are a group of chronic clinically distinct disorders sharing a documented disturbance, quantitative, qualitative, or both, in developmental progress in one or more developmental domains compared with established norms. These domains are not mutually independent or exclusive and include: (1) motor (gross or fine), (2) speech and language, (3) cognition, (4) personal-social, and (5) activities of daily living (Shevell et al., 2008). Whole Exome Sequencing (WES) has provided a huge contribution to the discovery of disease-causing variants for rare diseases, especially neurodevelopmental disorders. Furthemore, the use of WES in clinical practice has improved the diagnostic rate in several rare genetic conditions, including neurodevelopmental disorders, which previously remained unexplained (Xue et al., 2014). This has led to a relevant improvement in patient management in selected disorders. Indeed, the better understanding of the pathophysiology underlying a specific condition has helped clinicians in developing a disease-specific approach in patient care. Furthermore, the identification of several new possible therapeutic targets has promoted the development of new therapeutic strategies or specific drugs. In this study, we investigated the use of exome sequencing in three different genomic research approaches: genotype-phenotype correlations; pathophysiological mechanisms; gene discovery. Our findings show that NGS techniques play a pivotal role in the NDDs research

Characterization and processing of atrial fibrillation episodes by convolutive blind source separation algorithms and nonlinear analysis of spectral features

Las arritmias supraventriculares, en particular la fibrilación auricular (FA), son las enfermedades cardíacas más comúnmente encontradas en la práctica clínica rutinaria. La prevalencia de la FA es inferior al 1\% en la población menor de 60 años, pero aumenta de manera significativa a partir de los 70 años, acercándose al 10\% en los mayores de 80. El padecimiento de un episodio de FA sostenida, además de estar ligado a una mayor tasa de mortalidad, aumenta la probabilidad de sufrir tromboembolismo, infarto de miocardio y accidentes cerebrovasculares. Por otro lado, los episodios de FA paroxística, aquella que termina de manera espontánea, son los precursores de la FA sostenida, lo que suscita un alto interés entre la comunidad científica por conocer los mecanismos responsables de perpetuar o conducir a la terminación espontánea de los episodios de FA. El análisis del ECG de superficie es la técnica no invasiva más extendida en la diagnosis médica de las patologías cardíacas. Para utilizar el ECG como herramienta de estudio de la FA, se necesita separar la actividad auricular (AA) de las demás señales cardioeléctricas. En este sentido, las técnicas de Separación Ciega de Fuentes (BSS) son capaces de realizar un análisis estadístico multiderivación con el objetivo de recuperar un conjunto de fuentes cardioeléctricas independientes, entre las cuales se encuentra la AA. A la hora de abordar un problema de BSS, se hace necesario considerar un modelo de mezcla de las fuentes lo más ajustado posible a la realidad para poder desarrollar algoritmos matemáticos que lo resuelvan. Un modelo viable es aquel que supone mezclas lineales. Dentro del modelo de mezclas lineales se puede además hacer la restricción de que estas sean instantáneas. Este modelo de mezcla lineal instantánea es el utilizado en el Análisis de Componentes Independientes (ICA).Vayá Salort, C. (2010). Characterization and processing of atrial fibrillation episodes by convolutive blind source separation algorithms and nonlinear analysis of spectral features [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8416Palanci