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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78974

    Título
    Aplicación del diagnóstico genético preimplantacional (DPG) para la prevención de enfermedades neurológicas hereditarias
    Autor
    Martín Huidobro, Inés
    Director o Tutor
    Usategui Martín, RicardoAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Facultad de MedicinaAutoridad UVA
    Año del Documento
    2025
    Titulación
    Grado en Medicina
    Zusammenfassung
    El Diagnóstico Genético Preimplantacional (DGP) representa una de las herramientas más avanzadas en el ámbito de la reproducción asistida, permitiendo prevenir la transmisión de enfermedades hereditarias antes de la implantación embrionaria. Este trabajo se centra en la aplicación del DGP para la prevención de enfermedades neurológicas hereditarias de alto impacto clínico, como la enfermedad de Huntington, la ataxia espinocerebelosa, la distrofia muscular de Duchenne y el síndrome de X frágil. Se describen las principales técnicas disponibles, con énfasis en la secuenciación masiva (NGS), y se analizan tanto las implicaciones éticas y sociales como la legislación vigente en España. Asimismo, se revisa la aplicabilidad del DGP al cribado de aneuploidías como el síndrome de Down, Edwards y Patau. El estudio concluye que el DGP no solo mejora las probabilidades de tener un hijo sano en parejas con riesgo genético, sino que también representa una vía efectiva de prevención frente a enfermedades sin tratamiento curativo, al tiempo que plantea desafíos bioéticos y de equidad en el acceso a estas tecnologías.
    Materias (normalizadas)
    Reproducción humana - Innovaciones tecnológicas
    Palabras Clave
    Diagnóstico genético preimplantacional
    Enfermedades neurológicas hereditarias
    Secuenciación masiva
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78974
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [32375]
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    Dateien zu dieser Ressource
    Nombre:
    TFG-M-M3698.pdf
    Tamaño:
    1.039Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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