21092020 - Para qualquer um dos 200.000 pacientes diagnosticados com doença de Parkinson nos Estados Unidos a cada ano, o diagnóstico geralmente ocorre apenas após o aparecimento de sintomas graves, como tremores ou dificuldades de fala. Com o objetivo de reconhecer e tratar doenças neurológicas mais cedo, os pesquisadores estão procurando novas maneiras de criar imagens de moléculas biológicas que indiquem a progressão da doença antes que os sintomas apareçam. Um desses candidatos, e uma marca registrada conhecida da doença de Parkinson, é a formação de aglomerados de proteína alfa-sinucleína e, embora esta proteína tenha sido identificada há mais de 20 anos, uma maneira confiável de rastrear agregados de alfa-sinucleína no cérebro ainda a ser desenvolvido.
Agora, um novo estudo publicado na Chemical Science descreve uma abordagem inovadora para identificar moléculas que podem ajudar a monitorar a progressão da doença de Parkinson. Conduzido por pesquisadores nos laboratórios de E. James Petersson, Robert Mach e Virginia Lee, este estudo de prova de conceito pode mudar o paradigma de como os pesquisadores devem rastrear e testar novas moléculas para estudar uma ampla gama de doenças neurodegenerativas.
O estudo desses tipos de agregados de proteínas requer novos traçadores, moléculas radioativas que os médicos usam para criar imagens de tecidos e órgãos, para tomografia por emissão de pósitrons (PET). Como pesquisador sênior na área de desenvolvimento de traçadores PET, Mach e seu grupo trabalharam por vários anos com a Michael J. Fox Foundation para desenvolver um traçador alfa-sinucleína, mas sem dados sobre a estrutura da proteína, eles foram incapazes de encontrar candidatos que foram seletivos o suficiente para serem usados como uma ferramenta de diagnóstico.
Então, com a primeira publicação da estrutura da alfa-sinucleína e um aumento nas ferramentas disponíveis no campo da química computacional, Mach e Petersson começaram a colaborar no desenvolvimento de um traçador PET de alfa-sinucleína. Ao combinar seus respectivos conhecimentos em radioquímica e engenharia de proteínas, eles foram capazes de confirmar experimentalmente onde as moléculas traçadoras potenciais da proteína alfa-sinucleína eram capazes de se ligar, informações cruciais para ajudá-los a descobrir e projetar moléculas que seriam específicas para a alfa-sinucleína.
Em seu último estudo, os pesquisadores desenvolveram um método computacional de alto rendimento, permitindo-lhes rastrear milhões de moléculas candidatas, para ver quais se ligam aos sítios de ligação conhecidos na alfa-sinucleína. Construindo um método publicado anteriormente, sua abordagem primeiro identifica um "exemplar", uma pseudo-molécula que se encaixa perfeitamente no local de ligação da alfa-sinucleína. Então, esse exemplo é comparado a moléculas reais que estão comercialmente disponíveis para ver quais têm uma estrutura semelhante. Os pesquisadores então usam outros programas de computador para ajudar a restringir a lista de candidatos para teste no laboratório.
Para avaliar o desempenho de seu método de triagem, os cientistas identificaram um pequeno subconjunto de 20 candidatos promissores dos 7 milhões de compostos que foram selecionados e descobriram que dois tinham uma afinidade de ligação extremamente alta à alfa-sinucleína. Os pesquisadores também usaram tecidos cerebrais de camundongos fornecidos pelo grupo de Lee para validar ainda mais esse novo método. Os pesquisadores ficaram impressionados e agradavelmente surpresos com sua taxa de sucesso, que atribuem à natureza específica de seu método de pesquisa. “Certamente também há um pouco de sorte envolvida”, acrescenta Petersson, “Provavelmente a maior surpresa é como funcionou bem”.
A ideia de usar o método exemplar para resolver este problema veio ao primeiro autor e doutorado John "Jack" Ferrie, enquanto ele estava aprendendo métodos de química computacional no Instituto de Design de Proteínas da Universidade de Washington como parte de uma bolsa de verão da Fundação Parkinson. “A bolsa de verão foi projetada para treinar alunos em novos métodos que podem ser aplicados à pesquisa da doença de Parkinson, e foi exatamente isso o que aconteceu aqui”, diz Petersson. “As ideias que Jack trouxe formaram a base de um grande esforço em meu laboratório e no de Bob Mach para identificar rastreadores PET computacionalmente.”
Agora, como parte de uma grande doação multi-institucional, Petersson, Mach, Lee e muitos outros colaboradores estão prontos para aproveitar as lições aprendidas com essa descoberta para desenvolver rastreadores PET para Parkinson e outras doenças neurodegenerativas. “Eu realmente vejo isso como uma virada de jogo na forma como fazemos o desenvolvimento de sondas PET”, diz Mach. “O significado é que somos capazes de rastrear milhões de compostos em um período muito curto de tempo e podemos identificar um grande número de compostos que provavelmente se ligam com alta afinidade à alfa-sinucleína. Também vamos aplicar este mesmo método ao desenvolvimento de outras sondas que são importantes, mas apresentam desafios para o campo.”
Ao desenvolver ferramentas confiáveis de alto rendimento que usam um conhecimento detalhado da estrutura da proteína, o objetivo dos esforços futuros é encontrar novos candidatos a traçadores e levá-los à clínica assim que estiverem prontos para o teste. “Certamente é acelerado em comparação com o que é normal”, diz Petersson sobre os prazos da concessão. “Isso pode levar de 10 a 15 anos na indústria, e estamos tentando fazer isso em cerca de cinco.”
Mach acrescenta que esse esforço é um exemplo perfeito de “como as coisas funcionam aqui na Penn”, com sucesso possibilitado por colaborações entre pesquisadores com conjuntos de habilidades diversos e únicos. “Penn é um ótimo lugar porque você tem muitas pessoas talentosas que têm um verdadeiro espírito de colaboração, e isso é o que é preciso para fazer ciência nos dias de hoje”, diz ele. Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: University of Pennsylvania.
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