Sistema simula comportamento gênico

Desde a descoberta da existência dos genes e do seu papel na expressão dos diferentes fenótipos nos seres vivos, até a finalização do projeto Genoma Humano, a ciência tem se deparado com um complexo sistema de inter-relação e regulação entre essas estruturas. Uma das maiores dificuldades dos cientistas é compreender como funciona todo esse sistema de comunicação que é controlado por genes conhecidos como canalizadores.

Com o objetivo de tentar descobrir e simular o comportamento desses genes e entender como se dá o funcionamento dessa complexa rede de comunicação, o professor do Centro de Matemática, Computação e Cognição da Universidade Federal do ABC (UFABC), São Paulo, David Corrêa Martins Júnior, desenvolveu um método computacional e estatístico que caracteriza os genes canalizadores, e uma nova ferramenta que possibilita detectá-los com maior eficácia em redes de regulação gênicas modeladas matematicamente (microarray).

No intuito de explicar como funciona o sistema, o professor Martins Júnior, esclareceu à Biotec AHG que ele se baseia na relação de predição intrinsecamente multivariada, que determinados genes preditores possuem em relação ao gene alvo. Isso quer dizer que, quando eles realizam, em conjunto, esse processo sobre o gene alvo, o resultado ocorre de forma bastante eficiente, do contrário, ou seja, quando os preditores são tomados de maneira isolada, a capacidade de predizer o alvo é bastante reduzida.

Uma das dificuldades encontradas na análise feita através dos métodos computacionais e estatísticos está no que os pesquisadores chamam de explosão combinatória. No estudo de comparação de um gene com outro, em uma grande rede de genes, a análise de microarray leva poucos segundos, porém, quando se trata da correlação de trios ou de quartetos, esse tempo pode se estender de alguns meses à centenas de anos, respectivamente, que nesse último caso se tornaria inviável.

Em entrevista para a Agência FAPESP, o orientador da pesquisa, Roberto Marcondes Cesar Júnior, esclarece que uma das formas mais simples de tentar descobrir se um determinado gene controla outro é calculando a correlação entre eles, mas para detectar se, de fato, um gene é canalizador em uma rede de regulação gênica, é preciso analisar todos os subgrupos de genes controlados por ele, como duplas, trios ou quartetos.

O professor da UFABC, explicou à Biotec AHG que a busca por conjuntos de genes que possuem predição intrinsecamente multivariada (do inglês: Intrinsically Multivariate Prediction - IMP) é relativamente eficiente quando se procura por pares ou trios de genes que detenham essa característica com relação à expressão de um gene alvo.

Ele acrescenta ainda que, quando se pensa na busca de quatro ou mais genes com IMP, em relação a um gene alvo, seria conveniente paralelizar o processo através de computadores com GPU's (unidades de processamento gráfico) ligados em paralelo, que são extremamente eficientes para aplicações que envolvem exaustivas operações de ponto flutuante, como é o caso da busca por genes IMP.

É preciso, no entanto, lembrar que como o número de amostras (experimentos de extração de expressão gênica) em geral é muito pequeno, devido ao custo e outros fatores que dificultam a realização desses experimentos, não adianta buscar por conjuntos muito grandes de genes IMP, já que o erro de estimação estatística, devido ao número pequeno de amostras, seria muito alto, explicou Martins Júnior.

Aplicabilidade

Num contexto mais amplo, o professor destaca a descoberta da atuação de genes IMP como controladores numa rede de regulação gênica. Como exemplo, ele citou os resultados obtidos na análise da expressão gênica de melanoma, mostrando que o DUSP1 – gene com função canalizadora e controladora de diversas vias metabólicas – foi justamente o alvo que obteve o maior número de conjuntos de genes IMP. Isso quer fizer que os IMP são suspeitos de terem funções muito importantes (por exemplo, canalizadores), sendo que, ao interferir nesses genes,  podemos modificar o estado de um sistema biológico com poucas intervenções.

De acordo com Martins Júnior, esses genes poderiam ser utilizados como alvos de drogas para tratamento de doenças, ou mesmo em biologia sintética para, por exemplo, desenvolver um organismo que produza etanol de maneira mais eficiente ou fazer com que tal organismo seja mais resistente à seca, condições severas de temperatura, produtos tóxicos, etc.