Análisis computacional de resistencia a mutaciones en el virus de la hepatitis C

Hepatitis C virus (HCV) continues to be a public health problem worldwide. The development of drugs that target virus proteins such as NS5B, aims to provide more effective treatment in the future. These direct-acting antivirals (DAAs) have demonstrated potent in vitro and in vivo effect; however, mutations have been described in HCV NS5B associated with resistance to DAA. Detecting mutations that are resistant to DAAs is important to prevent potential treatment failures. In this work, we developed a software to analyze mutations that are resistant to DAAs in NS5B gene of HCV. For this, we used the NS5B gene sequence isolate Con1 genotype 1b HCV, based on the main positions mutations associated with resistance to DAAs in vitro and in vivo described in the literature. The software algorithm allows computer analysis of possible changes in nucleotide and amino acid positions associated with resistance mutations to DAAs in NS5B of HCVEl virus de la hepatitis C (VHC) continúa siendo un problema de salud pública en todo el mundo. El desarrollo de medicamentos que se dirigen a las proteínas del virus como NS5B, tiene como objetivo proporcionar un tratamiento más eficaz en el futuro. Estos antivirales de acción directa (DAA) han demostrado un potente efecto in vitro e in vivo; sin embargo, se han descrito mutaciones en la NS5B del VHC asociada a la resistencia a DAA. La detección de mutaciones que son resistentes a DAA es importante para evitar posibles fallas de tratamiento. En este trabajo, desarrollamos un software para analizar mutaciones que son resistentes a los DAA en el gen NS5B del VHC. Para esto, utilizamos la secuencia del gen NS5B aislada Con1 genotipo 1b HCV, con base en las principales posiciones asociadas con la resistencia a DAA in vitro e in vivo descritas en la literatura. El algoritmo del software permite el análisis computacional de posibles cambios en las posiciones de nucleótidos y aminoácidos asociadas con mutaciones de resistencia a DAA en NS5B de HCV

Nivel de adaptación y calidad de vida de las personas con hemodiálisis, del Centro de Diálisis CEDISAN-Chimbote, 2019

La Insuficiencia renal crónica actualmente es un importante problema de salud pública que afecta la calidad de vida de un porcentaje significativo de la población según el Ministerio de Salud peruano. El presente trabajo de investigación es de tipo descriptivo correlacional y de corte transversal, tiene como objetivo general, conocer la relación entre nivel adaptación y calidad de vida de las personas con hemodiálisis, del Centro de Diálisis CEDISAN-Chimbote, 2019. La muestra estuvo conformada por 50 pacientes del Centro de Diálisis CEDISAN que cumplieron los criterios de inclusión. Para el estudio se creyó conveniente la utilización de dos instrumentos: Cuestionario para la valoración del nivel de adaptación y Cuestionario para la valoración de la calidad de vida. Los datos fueron procesados con el software SPSS, donde los resultados mostraron: El 78,0% de las personas con hemodiálisis tienen un nivel de adaptación integrado, seguido del 20,0% con nivel de adaptación compensatorio y 2,0% con nivel de adaptación comprometido. Respecto a calidad de vida, considerando el mayor porcentaje en cada dimensión: i) dimensión física: el 56% de pacientes tiene calidad de vida media, ii) dimensión psicológica: 48% presenta calidad de vida media, y iii) dimensión social: 50%de pacientes tiene calidad de vida media. Determinando que el 52,0% de las personas con hemodiálisis del centro de diálisis CEDISAN presentan calidad de vida alta, seguido del 40,0% con calidad de vida medio y 8,0% con calidad de vida bajo. Se concluye que para un nivel de adaptación comprometido existe un 100,0% de pacientes que presentan calidad de vida baja; para nivel de adaptación compensatorio 60,0% calidad de vida medio y, 30,0% calidad de vida bajo; así mismo, para nivel de adaptación integrado 64,1% de las personas presentan calidad de vida alta y 35,9% calidad de vida medio. En base al análisis estadístico de Chi cuadrado se demuestra con un nivel de confianza del 95% que existe relación significativa entre las variables en estudio, p = 0,000 < 0,05.Tesi

Relación entre el sistema SIAGIE 3.16 y la gestión administrativa de los directores de la RED 11 de UGEL 05 del distrito de SJL-Lima, 2016.

La investigación, titulada “Relación entre el sistema SIAGIE 3.16 y la gestión administrativa de los directores de la RED 11 de UGEL 05 del distrito de SJL-Lima, 2016”. Tuvo como objetivo determinar la relación que existe entre el SIAGIE y la gestión administrativa de los directores. El tipo de investigación fue aplicada en su nivel descriptivo, correlacional. El enfoque es cuantitativo. El diseño de la investigación es no experimental y transversal. La muestra fue constituida por 40 Directores de la RED 11 de la UGEL 05 del distrito de San Juan de Lurigancho, el muestreo fue no probabilístico estratificado. Para realizar la medición se destinó la aplicación de un instrumento (encuesta de 40 preguntas) que se utilizó para la recolección de información sobre el uso del SIAGIE en la gestión administrativa de los directores. Este instrumento fue previamente validado por tres expertos en la materia. Después de la etapa de recolección y procesamiento de datos, se realizó el correspondiente análisis estadístico, apreciando la existencia de una relación r=0,464 entre las variables: SIAGIE y gestión administrativa. Este grado de correlación indica que la relación entre las dos variables es positiva y tiene un nivel de correlación moderada positiva, lo que quiere decir que al disminuir el valor de una variable, también lo hará la otra y viceversa. En cuanto a la significancia de p=0,003 muestra que es menor a 0,05 lo que permite señalar que la relación es significativa, por lo tanto se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa

Mejoramiento de la planificación y producción aplicando Last Planner en las obras de edificación Poncianas Las Palmeras y Algarrobos de Piura

La presente tesis tiene como finalidad brindar un punto de partida para la aplicación de nuevas metodologías científicas y prácticas, para el control, ejecución, seguimiento y administración de obras de construcción civil, fundamentando sus bases en la herramienta de Last Planner System, prevaleciendo en su metodología el aprovechamiento de todos y cada uno de los recursos que intervienen en el desarrollo de ejecución de un proyecto de índole civil, permitiéndonos tener como guía un modelo de seguimiento y control de obras centrando su aplicación a las edificaciones Algarrobos y Poncianas, permitiendo así mejorar la programación y la productividad en los edificios antes mencionados ubicado en la ciudad de Piura. Aplicando un modelo analítico de gestión esperando obtener resultados satisfactorios que puedan brindar ese tan ansiado desarrollo que se quiere. El propósito de aplicar este sistema es para mejorar los problemas que actualmente presenta la industria de la construcción, ya que actualmente se usan métodos obsoletos para planificar, controlar y gestionar de la producción, esta metodología nos ayudara a tener un compromiso colaborativo en la obra de Algarrobos y Poncianas. Como primer punto, veremos una vista general del Master Plan de la obra con los hitos contractuales, posteriormente a eso se analizara aguas arriba con el sistema Pull Planning para hallar nuestro sistemas fases, los principales actores en este primer proceso son los primeros planificadores compuesto por el equipo de trabajo de dicha inmobiliaria, finalmente se elaborara un plan intermedio (Lookahead) involucrando colaborativamente a todos los responsables directos (Maestro de Obra, capataces, operarios) de cada edificioThe purpose of this thesis is to provide a starting point for the application of new scientific and practical methodologies for the control, execution, monitoring and administration of civil construction works, basing its bases on the Last Planner System tool, prevailing in its methodology the use of each and every one of the resources that intervene in the development of execution of a project of a civil nature, allowing us to have as a guide a model for monitoring and control of works, focusing its application on the Algarrobos and Poncianas buildings, thus allowing to improve programming and productivity in the aforementioned buildings located in the city of Piura. Applying an analytical management model hoping to obtain satisfactory results that can provide that long-awaited development that is wanted. The purpose of applying this system is to improve the problems that the construction industry currently presents, since obsolete methods are currently used to plan, control and manage production, this methodology will help us to have a collaborative commitment in the construction work. Carob trees and Poncianas. As a first point, we will see a general view of the Master Plan of the work with the contractual milestones, after that it will be analyzed upstream with the Pull Planning system to find our phase systems, the main actors in this first process are the first planners made up of the work team of said real estate agency, finally an intermediate plan (Lookahead) will be elaborated collaboratively involving all those directly responsible (Foreman, foremen, operators) of each building.Tesi

Primera caracterización molecular de Leishmania infantum en pacientes con leishmaniosis visceral de la Provincia de Misiones, Argentina

Introducción. La leishmaniosis cutánea por Leishmania braziliensis ha sidotradicionalmente endémica en Argentina y se han sido descritos casos de compromiso visceral después de una leishmaniosis cutánea inicial. La leishmaniosis visceral emergió en Argentina en el año 2006 en la ciudad de Posadas, provincia de Misiones, afectando tanto a humanos como a perros. Objetivo. Identificar el agente etiológico a nivel de especie de los pacientes diagnosticados con leishmaniosis visceral en Misiones y describir sus características clínico-epidemiológicas.Materiales y métodos. Se estudió una serie de 24 pacientes con diagnóstico confirmado de leishmaniosis visceral en la provincia de Misiones en el período 2009 al 2016. Para la identificación de Leishmania spp., los pacientes fueron sometidos a estudios diagnósticos indirectos (serológicos) y directos (microscopía, detección de ADN y secuenciación). También, se estudiaron variables como edad, sexo, lugar de residencia, y signos y síntomas clínicos indicativos de leishmaniosis visceral. Resultados. De los 24 pacientes estudiados, 18 (75 %) eran hombres y 6 (25 %) eran menores de cuatro años. La manifestación clínica más frecuente fue el síndrome febril prolongado en 21 (87,5 %) de los pacientes, seguido de esplenomegalia en 17 (70,8 %). Se identificó la especie Leishmania infantum en todos los pacientes estudiados. Conclusión. Este hallazgo constituye la primera identificación de la especie L. infantum en pacientes autóctonos de la provincia de Misiones. El estudio evidenció la importancia de la PCR para el manejo epidemiológico de la leishmaniosis visceral en Argentina

Primera caracterización molecular de Leishmania infantum en pacientes con leishmaniosis visceral de la Provincia de Misiones, Argentina

Introduction: Cutaneous leishmaniasis caused by L. braziliensis has been historically endemic in Argentina and several cases of visceral leishmaniasis following initial cutaneous leishmaniasis have been reported. Visceral leishmaniasis started to appear in Argentina in 2006 in the city of Posadas, Misiones province, affecting both humans and dogs.Objective: To identify the etiologic agent to species level in patients with visceral leishmaniasis diagnosis in Misiones province and describe its clinical and epidemiological characteristics.Materials and methods: A cohort of 24 patients from Misiones province was studied from 2009 to 2016, all with a confirmed diagnosis of visceral leishmaniasis. To identify the Leishmania species involved, patient samples were analyzed by microscopy, serologic studies, DNA detection, and sequencing. Variables such as age, sex, place of residence, clinical signs and symptoms consistent with visceral leishmaniasis were also recorded.Results: 75% (18/24) of the patients studied were males and 25% (6/24) were younger than 4 years. The most frequent symptom was a prolonged fever in 87.5% of the patients (21/24), followed by splenomegaly in 70.8% (17/24). Leishmania infantum was the only parasite species identified in all patients.Conclusion: This finding constitutes the first molecular identification of the Leishmania infantum species in autochthonous patients of Misiones province, Argentina. This study highlights the importance of PCR for species identification in epidemiological studies of visceral leishmaniosis in Argentina.Introducción. La leishmaniosis cutánea por Leishmania braziliensis ha sido tradicionalmente endémica en Argentina y se han sido descritos casos de compromiso visceral después de una leishmaniosis cutánea inicial. La leishmaniosis visceral emergió en Argentina en el año 2006 en la ciudad de Posadas, provincia de Misiones, afectando tanto a humanos como a perros.Objetivo. Identificar el agente etiológico a nivel de especie de los pacientes diagnosticados con leishmaniosis visceral en Misiones y describir sus características clínicoepidemiológicas.Materiales y métodos. Se estudió una serie de 24 pacientes con diagnóstico confirmado de leishmaniosis visceral en la provincia de Misiones en el período 2009 al 2016. Para la identificación de Leishmania spp., los pacientes fueron sometidos a estudios diagnósticos indirectos (serológicos) y directos (microscopía, detección de ADN y secuenciación). También, se estudiaron variables como edad, sexo, lugar de residencia, y signos y síntomas clínicos indicativos de leishmaniosis visceral.Resultados. De los 24 pacientes estudiados, 18 (75 %) eran hombres y 6 (25 %) eran menores de cuatro años. La manifestación clínica más frecuente fue el síndrome febril prolongado en 21 (87,5 %) de los pacientes, seguido de esplenomegalia en 17 (70,8 %). Se identificó la especie Leishmania infantum en todos los pacientes estudiados.Conclusión. Este hallazgo constituye la primera identificación de la especie L. infantum en pacientes autóctonos de la provincia de Misiones. El estudio evidenció la importancia de la PCR para el manejo epidemiológico de la leishmaniosis visceral en Argentina

Manejo Multidisciplinario del Adenocarcinoma de Páncreas: Guía de Práctica Clínica AUNA

Introduction: This article provides recommendations for the Multidisciplinary Management of Pancreatic Adenocarcinoma in the RED AUNA. Methods: A systematic search of clinical practice guidelines (CPG) similar to topics of interest was developed, it was assessed with the AGREE II instrument, a list of questions was elaborated under the PICO structure, a de novo search was carried out prioritizing reviews systematic with or without meta-analysis, followed by primary studies, the elaboration of the evidence tables and the evaluation of the global quality for the outcomes of the clinical questions was carried out following the GRADE methodology. Results: 5 PICO questions corresponding to initial management and systemic management were formulated with 18 recommendations regarding the most effective method for pathological diagnosis, biliary drainage and the most effective and safe systemic treatment in the neoadjuvant, adjuvant and metastatic setting. Conclusions: This article summarizes the methodology and evidence-based recommendations of the CPG for the multidisciplinary management of pancreatic adenocarcinoma of the AUNA Clinic Network.Introducción: Este artículo brinda recomendaciones para el Manejo Multidisciplinario del Adenocarcinoma de Páncreas en la RED AUNA. Métodos: Se desarrolló una búsqueda sistemática de guías de práctica clínica (GPC) similares al tópico de interés, se valoró con el instrumento AGREE II, se elaboró un listado de preguntas bajo la estructura PICO, se realizó una búsqueda de novo priorizando revisiones sistemáticas con o sin meta-análisis, seguida de estudios primarios, la elaboración de las tablas de evidencia y la evaluación de la calidad global para los desenlaces de las preguntas clínicas se realizó siguiendo la metodología GRADE. Resultados: Se formularon 5 preguntas PICO correspondientes al manejo inicial y manejo sistémico con 18 recomendaciones respecto al método más efectivo para el diagnóstico patológico, el drenaje biliar y el tratamiento sistémico más efectivo y seguro en el escenario neoadyuvante, adyuvante y metastásico. Conclusiones: El presente artículo resume la metodología y las recomendaciones basadas en evidencia de la GPC para el manejo multidisciplinario del Adenocarcinoma de páncreas de la Red de Clínicas AUNA

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Epidemiología molecular del virus de la hepatitis C

Resumen La infección crónica provocada por el virus de la hepatitis C (VHC) sigue siendo un gran problema de salud pública a nivel mundial, afecta a unos 200 millones de personas en el mundo. Se trata de la primera primera causa de trasplante y de muerte de origen hepático. La evolución natural de la enfermedad es el desarrollo de cirrosis y el riesgo de desarrollo de hepatocarcinoma. Es una enfermedad silenciosa, cuyo diagnóstico mediante la clínica supone detectarla en fases avanzadas. El diagnóstico inicial se realiza mediante la detección de anticuerpos anti-VHC y se confirma demostrando la replicación viral. La indicación de tratamiento se establece tras la evaluación del grado de fibrosis y el genotipo de VHC que ha infectado al paciente

Resistencia a nuevos antivirales de acción directa en aislados clínicos del virus de la hepatitis C

La infección crónica provocada por el virus de la hepatitis C (VHC) sigue siendo un problema de salud pública a nivel mundial y en España, ocasionando unas 10.000 muertes al año. Se estima que el 3% de la población mundial (200 millones de personas en el mundo y unas 900.000 en España) se encuentran infectadas por este virus. En España, y en el resto de países Occidentales, además de ser la principal causa de hepatitis crónica, cirrosis y carcinoma hepatocelular, la infección por VHC es la indicación más frecuente de trasplante hepático. El tratamiento convencional basado sólo en interferón pegilado más ribavirina (peg-IFN-α/RBV), provoca numerosos efectos secundarios, es de larga duración y con poco éxito en pacientes infectados con genotipo 1. Por otra parte, la reinfección del injerto post-trasplante es universal, ocasionando una hepatitis más agresiva y más difícil de tratar con peg-IFN-α /RBV, con efectos adversos muy frecuentes. Esto ha impulsado al desarrollo de fármacos más específicos, los antivirales de acción directa (AAD). Estos están dirigidos contra proteínas del virus, como la proteasa NS3, la proteína NS5A ó la polimerasa NS5B, y han mostrado una gran efectividad con mínimos efectos secundarios. A pesar de su alto precio, en pacientes con enfermedad avanzada ó trasplantados el acceso a los nuevos tratamientos con ADD es fundamental para mejorar su pronóstico y detener la progresión de la enfermedad. En España, para aquellos pacientes con infección por VHC genotipo 1, el tratamiento estándar incluye IP de primera (Telaprevir ó Boceprevir) ó de segunda (Simeprevir) generación con unas tasas de respuesta del 75-85%, aunque se espera la autorización de otros AAD (por ejemplo, Sofosbuvir y Daclatasvir) que, en combinación, aumentan la tasa de éxito del tratamiento hasta el 95% incluso en ausencia de interferón. Sin embargo, aunque estos nuevos AAD han demostrado un potente efecto antiviral in vitro e in vivo, se han descrito numerosas mutaciones del virus asociadas con el desarrollo de resistencias. Se ha observado una menor eficacia de AAD en ciertos pacientes, debido a mutaciones de resistencia del virus, bien por selección de mutaciones pre-existentes, o bien por emergencia durante la administración AAD. Además, en pacientes trasplantados inmunodeprimidos, el VHC puede estar sometido a una menor presión selectiva, y presentar una variabilidad genética diferente en relación a pacientes inmunocompetentes. Por tanto es importante determinar la variación natural del genoma del VHC y su posible impacto en el tratamiento con nuevos AAD en estos grupos de pacientes, para prevenir potenciales fallos terapéuticos y optimizar los futuros regímenes terapéuticos, escogiendo los AAD más adecuados. El objetivo en esta tesis doctoral fue analizar la variabilidad genética del VHC en los genes NS3 y NS5B, diana de AAD inhibidores de la proteasa (IP) y polimerasa viral (nucleosídicos –IAN- y no nucleosídicos –INN-), en distintos aislados naturales del subtipo 1b obtenidos de pacientes con infección crónica, partiendo de la hipótesis de que ya se encuentran en circulación virus resistentes a estos nuevos fármacos. Se logró poner a punto la secuenciación de la proteasa NS3 y la polimerasa NS5B del VHC, y el estudio de mutaciones minoritarias de resistencia a AAD mediante clonación y secuenciación. En la región de la proteasa NS3, se identificaron variaciones de aminoácidos responsables de resistencia moderada a IP, con baja prevalencia, entre el 1,67% (V36L, V55A, A87T, R117H, S122G y V170T) y el 5% (S122T/N). Sin embargo, no se identificaron las principales mutaciones de resistencia alta a boceprevir o telaprevir (R155K/T, A156V/T y V170A). En cuanto a la región de la polimerasa NS5B, se identificaron las variaciones asociadas con resistencia moderada a IAN L159F y I239L en el 25% y 1,67% de los aislados, respectivamente, pero no se identificaron las principales mutaciones de resistencia alta a IAN (S96T, N142T, S282T y L320F) en ningúno de los aislados analizados. Con respecto a las variaciones asociadas a resistencia a INN, se identificaron en todos los aislados analizados al menos un polimorfismo o mutación relacionada con resistencias, localizándose en todos los distintos sitios alostéricos de la polimerasa viral, por lo que afectarían a la acción de las distintas subfamilias de INN, según su diana. En particular, la mutación C316N (asociada con resistencia a los INN dirigidos a los sitios alostéricos C y D de la polimerasa), se encontró en un 50% de los aislados. Su localización cercana al sitio activo sugiere que podría también afectar a la efectividad de IAN como el sofosbuvir en algunos pacientes infectados por VHC subtipo 1b. En el análisis intrapaciente de clones moleculares de ambas regiones, NS3 y NS5B, se detectaron variantes minoritarias en la cuasiespecie del VHC no detectables mediante secuenciación directa estándar, algunas de ellas asociadas con resistencia a IP, IAN e INN. De acuerdo al número y tipo de sustituciones nucleotídicas encontradas asociadas a resistencia a AAD en NS3 y NS5B, la mayoría de ellas están asociadas a una barrera genética baja, ya que sólo con una sustitución de nucleótidos en el codón correspondiente se ha podido generar el cambio de aminoácido, tanto en variantes mayoritarias detectadas por secuenciación convencional como en variantes minoritarias intraindividuo en la cuasiespecie del virus. De acuerdo a nuestros resultados y las observaciones anteriores, todo parece apuntar a que lo más probable es que en la mayoría de individuos tanto inmunocompetentes como inmunodeprimidos, se estén dando fenómenos de selección purificadora o selección de fondo de las poblaciones virales, aunque más marcada en la proteasa NS3 y en pacientes inmunodeprimidos, lo que es bastante plausible, conociendo el papel fundamental de esta proteína para el ciclo de vida del virus. Alternativamente, esta situación se podría haber producido en los pacientes inmunodeprimidos por un aumento del tamaño poblacional de la “cuasiespecie” del virus debido a dos factores: i) el cuello de botella que representa la infección del nuevo hígado trasplantado y ii) el aumento de la replicación del virus gracias a la inmunosupresión. A nivel de codones individuales, todos los codones de la proteasa NS3 y la mayoría de los de la polimerasa NS5B parecen sometidos a selección negativa ó purificadora, de acuerdo a su función imprescindible en el ciclo de vida del virus. De los 12 codones de NS5B que se encuentran bajo selección positiva, dos (300 y 556) se encuentran implicados en resistencia a INN, por lo que la fijación de mutaciones en estas dos posiciones podría verse favorecida en presencia de estos fármacos. A nivel intrapoblacional en la cuasiespecie (clones moleculares), dos codones de la polimerasa NS5B implicados con resistencia a INN (M426 y R531) presentan evidencia de diversificación episódica a lo largo de las ramas de la filogenia, lo que podría indicar que los cambios de aminoácidos en esos codones le confieren una ventaja adaptativa a estas variantes dentro de la cuasiespecie, y se podrían fijar en la cuasiespecie en presencia de esta clase de AAD. El análisis filogenético de las secuencias NS3 y NS5B localiza a nuestros aislados cercanos a las secuencias de referencia similares a la del replicón Con1, subtipo 1b. No hay grupos filogenéticos concretos que relacionen los aislados del VHC-1b según su perfil de mutaciones de resistencia a IP, IAN ó INN. Aunque en el caso de las resistencias a INN se pueden clasificar a la mayoría de los aislados en dos grupos diferenciados por poseer o no unas pocas mutaciones, estos grupos no se diferencian filogenéticamente. Lo mismo ocurre a nivel intrapaciente con las variantes mayoritarias y minoritarias presentes en la cuasiespecie (clones moleculares) ó población viral. Estos resultados sugieren que no hay clados de virus resistentes definidos en la población infectada. Algunos aminoácidos relacionados con resistencia a IP (NS3 87, 117) y a INN (NS5B 300, 426, 451) coevolucionan con otros, bien a nivel intraproteína ó a nivel interproteína, posiblemente para mantener el fitness viral. Podemos especular que, en alguna medida, ciertas mutaciones de resistencia a IP en NS3 podrían favorecer la selección de mutaciones de resistencia a INN en NS5B, ó viceversa. Los aislados del VHC subtipo 1b de pacientes con infección crónica en nuestra área geográfica tienen una alta prevalencia de polimorfismos naturales en posiciones relacionadas con resistencia a AAD, en especial a INN (con efecto desconocido), aunque no hay diferencias significativas entre aislados de pacientes inmunocompetentes del Hospital La Fe y del HUGTIP ó inmunodeprimidos del Hospital La Fe en cuanto al número ó porcentaje de cambios de aminoácido en posiciones asociadas a resistencia a IP, IAN, ó INN, ni en cuanto a su agrupación filogenética. Por tanto, no hay una prevalencia distinta de estas mutaciones ó polimorfismos, ni una diferenciación filogenética significativa, entre pacientes de Valencia ó Badalona, ni entre pacientes inmunocompetentes ó inmunodeprimidos. Finalmente, podemos decir que la determinación de mutaciones de resistencia por secuenciación estándar antes del tratamiento con AAD, podría ser útil para escoger la mejor pauta de AAD en cada caso, en particular qué subfamilia de INN. Por otra parte, no se conoce si las variantes minoritarias resistentes podrían ser seleccionadas y persistir a largo plazo en mayor ó menor proporción de la cuasiespecie en todos los pacientes ó sólo en algunos, y su control durante el tratamiento será conveniente realizarlo en los casos de fallo terapéutico. Sin embargo, la caracterización del perfil de resistencias minoritarias a los AAD utilizando el método “patrón oro” de alta sensibilidad usado en esta tesis (secuenciación de clones moleculares) no es aplicable a la práctica clínica, aunque existen otros métodos alternativos de análisis exhaustivo de secuencias, tales como PCR específica, y métodos basados en secuenciación masiva, cuya aplicabilidad está aun por determinar