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Introdução: O câncer ovariano é caracterizado pelo crescimento anormal de células provenientes dos ovários. Mutações no gene BRCA podem aumentar, entre 20 a 50%, o risco do paciente desenvolver câncer ovariano (1). Assim, o gene BRCA1 é expresso como autossômico dominante, com penetrância incompleta e atua como supressor de tumor, sendo importante para a reparação do DNA, pois atua na manutenção da estabilidade do genoma e no controle do ciclo celular no checkpoint (3). Desse modo, a metilação do DNA ocorre na região promotora do gene, local dos sítios CpG – sendo denominados assim pois um grupo metil é adicionado a uma citosina seguida de uma guanina – e grupos metil são adicionados ao nucleotídeo citosina (1). Portanto, a metilação do DNA é essencial na regulação da expressão gênica (3). No câncer ovariano, anomalias nesta metilação são comuns, sendo potenciais biomarcadores na detecção desta doença. Objetivos: Realizar uma revisão narrativa sobre a metilação do DNA, que ocorre nos sítios CpG do gene BRCA1, ser um importante biomarcador no prognóstico e diagnóstico do câncer ovariano. Métodos: Para esta revisão narrativa, foi realizado buscas através do Pubmed e Google Scholar,através dos descritores: “ovarian cancer”, “BRCA1”, “DNA methylation” e “biomarker”. Como critérios para a pesquisa, foram selecionados artigos de língua inglesa e publicados entre os anos de 2016 e 2021. Resultados: A análise da metilação do DNA permite a identificação de alterações na região promotora do gene, nos sítios CpG que podem estar hipermetilados – quando há o silenciamento do gene BRCA1 – ou hipometilados – quando não há o silenciamento do gene BRCA1 (2). Devido ao envolvimento da metilação do DNA com o câncer ovariano, a metilação nos sítios CpG no gene BRCA1 apresenta um alto potencial como biomarcador. Portanto, analisar anomalias na metilação do DNA, nos sítios CpG, significa que não seria necessário codificar todo o gene para identificar se há uma mutação no gene BRCA1. Um dos métodos mais conhecidos e mais utilizados é o método que envolve o bissulfito na conversão de citosina em uracila. Citosinas metiladas não serão convertidas e inúmeros métodos podem ser utilizados na identificação de CpGs que não foram convertidas (1). Conclusão: Alterações na metilação do DNA, nos sítios CpG do gene BRCA1, apresentam um alto potencial como biomarcadores, mesmo sendo algo novo na área. Portanto, mais estudos são necessários para aperfeiçoar o entendimento deste biomarcador como prognóstico e diagnóstico do câncer ovariano.

Introdução: O Sars-Cov- 2 é um vírus de RNA que pode causar pneumonia grave. Seu diagnóstico é feito com o uso da RT-PCR, contudo sua sensibilidade é baixa para detecção inicial do COVID-19 (1). Além disso, as pesquisas das características dimensionais específicas para pneumonia do COVID-19 em paralelo com outras doenças pulmonares agudas são pouco entendidas, sendo um dos desafios o diagnóstico diferencial (3), (2). Para analisar as imagens geradas pela TC usa-se radiômica visto que o olho humano não possui habilidades para observações detalhadas a esse nível. Objetivos: Realizar uma revisão bibliográfica sobre métodos alternativos para o diagnóstico da COVID-19, com ênfase na Tomografia Computadorizada. Métodos: A revisão sistemática da literatura foi executada no período entre agosto e setembro de 2021 empregando as palavras-chaves: “COVID- 19”, “computed tomography” e “radiomic”. Utilizou-se os bancos de dados online SciELO (Scientific Electronic Library Online) e PubMed (US National Library of Medicine e National Institutes Health). Artigos publicados nos últimos 5 anos, escritos em inglês ou português e artigos originais foram os critérios de inclusão. Resultados: Utilizando 45 recursos de radiômica com um coeficiente de regressão não-zero, obteve-se uma curva ROC na qual a AUC foi de 0,882 (IC95%: 0,851-0,913) (1). Assumindo uma prevalência de doenças de 15%. Utilizando um limiar de 0,11 (baseado no índice Youden), considerando os falsos negativos duas vezes mais alto que os falsos positivos (1). Obtém-se precisão de 85,18%, sensibilidade de 69,52%, especificidade de 91,63%, NPV de 94,46% e PPV de 59,44% para classificação COVID-19 (1). Conclusão: Os atuais estudos mostram que máquinas baseadas em radiômica apresentaram capacidade de diferenciar GGOs de início da pneumonia por COVID-19 daqueles de outras doenças. Assim, fornece um diagnóstico rápido e preciso para pacientes infectados por COVID-19.