Ir para o conteúdo principal
Logo REDCap Logo Moodle
App
Logo RARAS
RARAS - Rede Nacional de Doenças Raras

O Atlas Brasileiro Online de Doenças Raras é um serviço da Rede Nacional de Doenças Raras. Ele foi criado para disseminar informações sobre epidemiologia, quadro clínico, recursos diagnósticos e terapêuticos usados, e custos relacionados a doenças raras de origem genética e não genética no Brasil.

40

Centros de
coleta

62

Pesquisadores
 

19148

Registros
coletados

2317

Doenças raras atendidas

Centros Participantes
Legenda
* Os centros em vermelho no mapa possuem mais de uma classificação.
Associação de pacientes

Formulário de cadastro disponível

Este formulário tem como objetivo coletar informações detalhadas sobre a sua associação, permitindo-nos ampliar sua visibilidade e fortalecer sua rede de contatos. Com os dados fornecidos, poderemos divulgar sua atuação no portal e nas redes sociais da Rede RARAS e do INRaras, conectando sua iniciativa a um público mais amplo e potencializando o impacto de suas ações.

Projetos
O projeto
Ampliando conhecimento sobre as doenças raras no Brasil
Rede nacional para doenças raras no Brasil. Coleta de dados e padronização para melhorar o atendimento de pacientes com doenças raras.
Saiba mais
Inquérito
Investigação abrangente no Brasil. Dados nacionais e otimização de recursos.
Investigação abrangente das doenças raras no Brasil, construindo uma base de dados nacional e otimizando recursos para atender às demandas populacionais.
Saiba mais
JAV - Jornada Assistencial de Valor
Avaliação da Jornada Assistencial de Valor para Doenças Raras no Brasil.
Parte da Rede Nacional de Doenças Raras, avalia a jornada assistencial de pacientes com doenças raras no Brasil, focando na eficiência e custo-efetividade.
Saiba mais
Doenças raras

As doenças raras podem ser definidas como aquelas que afetam até 65 pessoas em cada 100 mil, ou seja, 1,3 pessoas para cada 2.000 indivíduos. No Brasil, estima-se que cerca de treze milhões de pessoas possuem alguma doença rara.

Informações gerais sobre doenças raras

Saiba mais

Estatísticas e fatos interessantes

Saiba mais

Classificação e categorização de doenças raras (PNDR)

Saiba mais

Lista de doenças raras

Saiba mais

Pesquisa Científica
Explore o conhecimento, veja os trabalhos científicos publicados pelo projeto RARAS.

Após coletar, armazenar, processar e analisar os dados provenientes do projeto Rede Nacional de Doenças Raras, produzimos e publicamos estudos científicos para revistas e conferências científicas nacionais e internacionais.

Portanto, bem-vindo(a) a nossa lista de publicações. Essas publicações científicas representam um esforço contínuo para o entendimento e a explicação de fenômenos na área das doenças raras.

Esses esforços visam fornecer subsídios úteis e relevantes para a tomada de decisão baseadas em evidências no campo das doenças raras. Corroborando assim para o cumprimento dos objetivos gerais e específicos deste projeto.

Últimas publicações
Phenylketonuria Diagnosis by Massive Parallel Sequencing and Genotype-Phenotype Association in Brazilian Patients

Ida Vanessa Doederlein Schwartz, François Maillot, Maria Teresinha de Oliveira Cardoso, Romina Soledad Heredia, Maria Teresa Alves da Silva Rosa, Bárbara Cátia Martins , Monique Oliveira Poubel, Rafael Hencke Tresbach, Fernanda Sperb-Ludwig , et al

: Phenylketonuria (PKU) is a common inborn error of amino acid metabolism in which the enzyme phenylalanine hydroxylase, which converts phenylalanine to tyrosine, is functionally impaired due to pathogenic variants in the PAH gene. Thirty-four Brazilian patients with a biochemical diagnosis of PKU, from 33 unrelated families, were analyzed through next-generation sequencing in the Ion Torrent PGM™ platform. Phenotype-genotype correlations were made based on the BioPKU database. Three patients required additional Sanger sequencing analyses. Twenty-six different pathogenic variants were identified. The most frequent variants were c.1315+1G>A (n = 8/66), c.473G>A (n = 6/66), and c.1162G>A (n = 6/66). One novel variant, c.524C>G (p.Pro175Arg), was found in one allele and was predicted as likely pathogenic by the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) criteria. The molecular modeling of p.Pro175Arg indicated that this substitution can affect monomers binding in the PAH tetramer, which could lead to a change in the stability and activity of this enzyme. Next-generation sequencing was a fast and effective method for diagnosing PKU and is useful for patient phenotype prediction and genetic counseling.

Amanda Maria Schmidt, Mariane Barros Neiva, Victória Machado Scheibe, Júlia Cordeiro Milke, Mariana Lopes Dos Santos, Lorenzo Longo Makariewicz, Bibiana Mello de Oliveira, Milena Artifon, Têmis Maria Félix

Introdução: As Doenças Raras (DR) acometem até 65 pessoas a cada 100.000 habitantes, segundo a Organização Mundial de Saúde. Apesar de individualmente raras, integram aproximadamente sete mil doenças. No Brasil, são cerca de 13 milhões de pacientes que precisam de atenção e tratamento adequados, em geral providos pelo Sistema Único de Saúde. Desde a instituição da Política Nacional de Atenção Integral às Pessoas com DR (portaria 199/2014), o Ministério da Saúde (MS) tem investido em políticas que uniformizam o atendimento, monitoramento e tratamento destes pacientes. De acordo com esta portaria, as DR são classificadas de acordo com o CID-10 (Classificação Internacional de Doenças). A Rede Nacional de Doenças Raras identificou que a classificação utilizada agrupa muitas doenças no mesmo código (CID), dificultando a classificação e o registro de DR. Objetivos: Comparar o uso do CID-10 ao código ORPHA, uma ontologia desenvolvida para a classificação de DR. Metodologia: Utilizou-se a lista de CID-10 referentes a DR determinada pelo MS e foi exportado do Orphanet a relação de doenças com CID-10 relacionados. Por meio de um cruzamento de dados via linguagem Python, determinou-se a relação de ORPHA e CID-10. Resultados: A lista de DR fornecida pelo MS conta com 270 CID-10, sendo que 113 (41,85%) não apresentam código ORPHA e apenas 40 (14,81%) estão associados a este código. Com o cruzamento de dados, observa-se que, apesar das classificações serem feitas pelo CID-10 no MS, o número ORPHA classifica as doenças com mais detalhes e de forma mais compartimentada, já que 117 DR (43,33%) estão associadas a 2600 DR no código ORPHA. Como exemplo, o CID Q87.8 [outras síndromes com malformações congênitas (MC) não especificadas] está relacionado a 422 doenças no código ORPHA; e o CID Q87.0 (síndromes com MC afetando predominantemente o aspecto da face) está associado a 131 códigos ORPHA. Conclusões: O CID é um identificador generalista devido a sua natureza mono-hierárquica. Desta forma, a classificação utilizada pelo MS para DR dificulta o reconhecimento correto das mesmas, já que muitas ficam agrupadas em um único código. É importante que as DR recebam uma classificação adequada, pois tais indicadores poderão contribuir para o reconhecimento da epidemiologia e determinar a alocação de recursos humanos, terapêuticos e diagnósticos no campo das DR.

BM Oliveira, CF Lorea, IVD Schwartz, TM Félix, Network Group RARAS, I Viegas

Poster sobre a política Nacional de Doenças Raras no Brasil

Notícias
Fale Conosco

Para quaisquer dúvidas, comentários, problemas técnicos e sugestões relacionadas ao Atlas Brasileiro Online de Doenças Raras, entre em contato conosco através do formulário abaixo ou do nosso e-mail de suporte a qualquer momento: suporte@raras.org.br

Nossos Canais

Para maior comodidade, também é possível preencher nosso formulário de contato online. Preencha o formulário a seguir com suas informações e sua mensagem. Nossa equipe responderá assim que possível.

Redes Sociais

Valorizamos todos os comentários, sugestões e feedbacks. Eles nos auxiliam no processo de melhoria contínua de nosso Atlas Brasileiro Online de Doenças Raras. Compartilhe sua experiência conosco a qualquer momento.

Apoio
Ministério da Saúde do Brasil

Ministério da Saúde do Brasil

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

Departamento de Ciência e Tecnologia

Departamento de Ciência e Tecnologia

Monitored by

Uptime Robot