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Algoritmos podem prever mutações

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É de conhecimento mundial a capacidade das mutações genéticas de influenciarem na inicidência de enfermidades. O que é largamente desconhecido, entretanto, são os mecanismos pelos quais essas mutações causam problemáticas a nível molecular, dando origem a sintomas clinicamente observáveis em pacientes.

Recentemente, um novo estudo utilizando bioinformática, liderado por cientistas do Instituto Buck de Pesquisa do Envelhecimento, Estados Unidos, relatou a possibilidade de prever a causa molecular de muitas doenças genéticas hereditárias. Os cientistas, motivados pela importância da pesquisa, levaram à criação de uma ferramenta baseada na web à disposição de pesquisadores acadêmicos. O trabalho é publicado na Human Mutation.

A bioinformática dedica-se, essencialmente, ao desenvolvimento de sistemas de informação, bem como de metodologias estatísticas e computacionais capazes de analisar sistemas altamente complexos e que produzem grandes volumes de informação como é o genoma humano. Esse campo de estudo possibilita a junção entre a biologia, a informática e a matemática.

O suporte das técnicas de bioinformática é bastante útil para criar um modelo quantitativo das funções biológicas e assim antever, por exemplo,  a estabilidade de uma proteína e como essa é perturbada com a ocorrência de uma mutação. Tradicionalmente, a comunidade científica têm usado um processo que consome muito tempo e que encontra-se baseado em informações sobre a evolução da estrutura protéica para prever a atividade molecular.

A pesquisa dos cientistas norte americanos esteve focada em doenças hereditárias de um único gene, em enfermidades complexas, tais como as patologias cardiovasculares e as causadas por desordens do desenvolvimento, assim como em mutações nos tumores cancerígenos. O estudo centrou-se em substituições de aminoácidos (AAS), que são mudanças geneticamente conduzidas em proteínas que podem dar origem a doenças e, posteriormente, fez uso de uma série de complexos algoritmos matemáticos para prever a atividade decorrente das mutações.

Como primeiro passo, os pesquisadores utilizaram as bases de dados de função protéica disponíveis e construíram dados númericos para prever novos sítios funcionais. Em um momento seguinte, os especialistas aplicaram esses cálculos às proteínas com determinadas associações mutação-doença e procuraram por co-ocorrências estatísticas que direcionam a estes locais funcionais. Devido ao fato de os algoritmos de computador serem imperfeitos, os especialistas compararam essa informação com um conjunto de dados de AAS neutros, ou seja, aqueles monômeros que não estão relacionados com doenças humanas.

Cerca de 40.000 AAS foram analisados pelos especialistas, o que representa um dos estudos mais abrangentes no campo das mutações. Diferentes áreas de pesquisa poderão ser favorecidas pela utilização da ferramenta criada. Os cientistas que gerenciam bancos de dados de mutações clinicamente observadas serão capazes de desenvolver hipóteses sobre o que essas alterações estão causando em um nível de moléculas, podendo também correlacionar a atividade molecular com a gravidade clínica ou com um subtipo de uma doença. No caso do câncer, por exemplo, a ferramenta poderá sem empregada para identificar as mutações que levam a progressão maligna da enfermidade. As grandes inovações surgem para permitir a realização do que antes era considerado muito complicado ou impossível. A bioinformática confirma mais uma vez que as áreas exatas e biológicas são muito mais interligadas do que se podia imaginar.
19/02/2010
 

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