Notícia
Fiocruz Minas testa métodos computacionais em saúde
Estudos em bioinformática estrutural usam dados da plataforma online mCSM
Getty Images
Fonte
Fiocruz
Data
domingo, 11 junho 2017 11:00
Áreas
Bioinformática. Plataforma de Dados. Biologia Molecular.
Quando se fala em pesquisas relacionadas à saúde, talvez a primeira imagem que venha à cabeça seja a de laboratórios aparelhados com microscópio, autoclave, tubos de ensaio, pipeta e vários outros equipamentos que fazem parte do universo científico. Há, entretanto, áreas que, embora não utilizem a princípio nenhum desses materiais, têm gerado contribuições valiosas para os estudos em saúde. Uma delas é a bioinformática estrutural, que utiliza métodos computacionais para explicar fenômenos biológicos, guiando a experimentação racional na busca de soluções e tratamentos para diferentes doenças. Na Fiocruz Minas, uma série de pesquisas vem sendo desenvolvida nos últimos anos, gerando resultados relevantes para a saúde pública brasileira e mundial.
“A ciência vive do questionamento, da geração de hipóteses que precisam ser validadas experimentalmente. Nesse contexto, o método computacional funciona como um guia, de forma a gerar novas hipóteses e filtrar aquilo que vai para a bancada para ser testado e validado. Entre as vantagens de utilizar esse tipo de metodologia está a economia de tempo e de dinheiro”, afirma o pesquisador Dr. Douglas Pires, um dos autores de um artigo publicado recentemente, em que se discutem os desafios, utilização e evolução dos métodos computacionais desenvolvidos para auxiliar na compreensão dos impactos das mutações genéticas.
Intitulado “Combating mutations in genetic disease and drug resistance: understanding molecular mechanisms to guide drug”, o artigo relata estudos realizados por meio de uma plataforma online pioneira, a mCSM (mutation Cutoff Scanning Matrix), que analisa e prediz o impacto de mutações em estruturas moleculares de proteínas sob diversas perspectivas. A plataforma é capaz de avaliar as consequências de mutações na estabilidade de proteínas – que são substâncias com diversas funções no organismo –, bem como as interações dessas mutações com outras proteínas, ácidos nucleicos, íons e pequenas moléculas que constituem o organismo humano.
Em um dos estudos, os pesquisadores demonstram ser capazes de prever o risco que mutações oferecem para o desenvolvimento de câncer renal em pessoas com histórico da doença na família. Para isso, eles avaliaram, com base em dados clínicos de centenas de pacientes do Addenbrooke´s Hospital em parceria com a Universidade de Cambridge, os efeitos de mutações ocorridas em uma proteína associada ao desenvolvimento de tumores em células renais.
“Esse método elucida o mecanismo da doença sob o ponto de vista molecular, possibilitando que as pessoas que apresentem algum risco de desenvolvê-la possam ser monitoradas, de forma a identificá-la o mais cedo possível, já que o diagnóstico precoce é decisivo nesses casos”, explica o Dr. Douglas Pires. Segundo ele, esse tipo de estudo pode ser usado para guiar a elaboração de políticas públicas de saúde. Hoje, o método já faz parte dos procedimentos de triagem do Addenbrooke´s Hospital, na Inglaterra.
Outra pesquisa desenvolvida por meio da plataforma visa identificar mutações genéticas que geram resistência a medicamentos, dentre eles os usados no tratamento da tuberculose. Desenvolvida por um número cada vez maior de pacientes, a resistência acontece quando as bactérias causadoras da infecção sofrem mutações genéticas, fazendo com que os antibióticos aplicados se tornem ineficazes. Por meio da bioinformática estrutural, pretende-se obter uma compreensão aprofundada a respeito dessas alterações, identificando quais delas interferem no efeito dos medicamentos e que tipo de reações provocam no organismo do paciente, de forma a apontar tratamentos mais personalizados.
“Um dos nossos principais objetivos é identificar o mais rápido possível novas mutações responsáveis pela resistência, para que o tratamento possa ser reavaliado e modificado, tendo em vista as características da bactéria que está causando a doença. Hoje, o intervalo de tempo entre a suspeita e a confirmação de que o medicamento não está fazendo efeito é um dos principais problemas no enfrentamento da tuberculose resistente”, explica o pesquisador.
A plataforma online permite identificar e prever resistência a qualquer medicamento, inclusive os quimioterápicos e os antirretrovirais, voltados para o tratamento da Aids. Em um estudo recente, foi possível compreender melhor os efeitos das mutações para os inibidores de protease do HIV1, que são fármacos que atuam na enzima protease, bloqueando sua ação e impedindo a produção de novas cópias de células infectadas nos pacientes em tratamento.
Também as doenças raras têm sido objeto de estudos dos pesquisadores da área. Recentemente, a plataforma mCSM foi utilizada para caracterizar a eficácia variável de um candidato a fármaco no teste clínico SONIA2, envolvendo a Alcaptonúria, uma doença causada pela deficiência no metabolismo de aminoácidos, levando ao acúmulo de um ácido em diversas regiões do corpo. A plataforma também conseguiu caracterizar molecularmente duas novas doenças, causadas por mutações genéticas, ainda não descritas pela comunidade científica.
De acordo com o pesquisador, ainda há muitos desafios a serem superados e talvez o principal seja o de integração de dados. Segundo ele, a área de bioinformática estrutural vem crescendo a cada dia e muito já foi feito. Entretanto, doenças são complexas e o efeito das mutações pode ser complexo também. “O efeito de uma mutação, como por exemplo a resistência a um medicamento, pode ser fruto de um conjunto de vários outros efeitos. Entender um efeito específico pode ser simples, mas entender um conjunto de efeitos é muito complexo”, destaca o Dr. Douglas.
A plataforma mCSM, que nos últimos três anos teve mais de 300 citações, está disponível como servidores web, de forma aberta e amigável para pesquisadores do mundo inteiro e já recebeu centenas de milhares de acessos, provenientes de cerca de 100 países.
Fonte: Keila Maia. Imagem: Getty Images.
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