Las enfermedades raras (ER) representan un problema medico, familiar y social, por la problemática que genera para el paciente, su familia, el sistema de salud y la sociedad. Se estima que el 7% de la población mundial padece de este tipo de enfermedades. Los pacientes con ER deben superar con frecuencia una "odisea diagnóstica", la cual implica múltiples consultas con especialistas y diversos estudios, durante largos períodos de tiempo (en promedio 5 años), para obtener un diagnóstico adecuado. Este diagnóstico tardío puede tener un gran impacto en la calidad de vida y aún en el pronóstico, además del desgaste emocional y el gasto económico que implica. Este proyecto busca, por un lado, aportar al diagnóstico de las ER a través de tecnologías de secuenciación masiva, como el exoma completo. Consideramos a esta herramienta la más adecuada, dado que el 80% de las enfermedades mendelianas son ocasionadas por cambios en estas regiones. Por el otro, se plantea desarrollar un pipeline bioinformático basado “en la nube” para disminuir sustancialmente los tiempos de análisis, pasando de varios días que requiere el análisis bioinformático, incluso en clusters de gran capacidad, a 10 minutos por cada caso. Esto no sólo implica acortar los tiempos diagnósticos, sino que también se democratiza el acceso a dichos análisis ya que no sería necesario contar con una gran infraestructura computacional local. Asimismo, se propondrán lineamientos generales para homogeneizar los pasos diagnósticos para la indiciación de estudios genómicos en los pacientes con ER. Por otro lado, se estimarán los costos que implican para el sistema de salud y el estado en general las enfermedades raras, y el impacto económico de un diagnóstico tardío. Finalmente, los datos de las variantes encontradas se harán disponibles para mejorar los algoritmos de interpretación de variantes para futuros análisis.