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sábado, 8 de outubro de 2022

Desvendando os mistérios genéticos que envolvem a doença de Parkinson

por Aaron Khemchandani

7 OCTOBER 2022 - Pela primeira vez, uma equipe de cientistas do Texas usou uma nova abordagem de genômica funcional para identificar e validar um conjunto de genes que podem afetar significativamente a progressão da doença de Parkinson (DP). A pesquisa, publicada na semana passada na revista Human MolecularGenetics, pode nos ajudar a desvendar vários mistérios de longa data em torno da doença e, em última análise, mudar radicalmente as maneiras pelas quais estudamos as condições neurodegenerativas.

Os mistérios do nosso genoma

Muitos distúrbios neurodegenerativos, incluindo a DP, são causados ​​por fatores ambientais, bem como por combinações de mutações poligênicas – mutações em vários genes. Identificar os componentes genéticos envolvidos na progressão da DP é crucial para entender os meandros desta doença, mas ainda estamos muito longe de descobrir todo o espectro de genes que contribuem para a doença. No entanto, esta pesquisa pode mudar isso.

Cientistas do Instituto de Pesquisa Neurológica Jan e Dan Duncan do Hospital Infantil do Texas e do Baylor College of Medicine desenvolveram um método multidisciplinar de identificação de genes que combina estratégias biológicas computacionais e in vivo. Ao aplicar essa metodologia em um modelo animal, a equipe conseguiu rastrear e validar funcionalmente muitos genes associados à DP em um curto período de tempo, identificando recentemente 50 genes que poderiam modular a patologia da doença.

Melhor, mais rápido, mais forte

Durante a maior parte de duas décadas, os estudos de associação genômica ampla (GWAS - genome-wide association studies) têm sido o principal método usado para analisar um grande número de genomas e escolher as variabilidades genéticas comuns correlacionadas com o aumento do risco de distúrbios neurodegenerativos complexos. No entanto, embora este método seja eficaz na identificação de associações específicas, mais estudos em células cultivadas ou modelos animais são necessários para determinar o papel funcional dessas variantes na patogênese da doença. Além disso, ambos os processos são relativamente ineficientes e complicados, particularmente para uma doença poligênica como a DP.

Nos últimos anos, uma nova técnica conhecida como estudos de associação ampla do transcriptoma (TWAS - transcriptome-wide association studies) foi introduzida, que – ao contrário do GWAS – identifica associações entre os níveis de expressão gênica e a patogênese da doença, em vez de apenas revelar as variações específicas envolvidas. Ao combinar GWAS e TWAS em uma análise de várias etapas, os pesquisadores conseguiram identificar 160 genes candidatos que pareciam corresponder à patologia da DP.

A equipe então realizou análises computacionais complementares para reduzir esse número para 81, antes de finalmente aplicar os dados a algoritmos computacionais e realizar mais experimentos em modelos animais de moscas-das-frutas. Eles identificaram o envolvimento funcional de 50 genes de risco de DP, bem como 14 genes potencialmente protetores, abrindo mais caminhos para o estudo de novas terapêuticas.

A utilização combinada de GWAS, TWAS e algoritmos computacionais em uma única triagem é muito mais eficiente em comparação com a implementação única de GWAS ou TWAS. Portanto, este novo método de análise genética integrada pode dar uma contribuição pronunciada para a forma como os cientistas conduzem pesquisas futuras.

Uma fonte de esperança para milhões

Atualmente, mais de 10 milhões de pessoas vivem com DP em todo o mundo, e a prevalência dessa condição dobrou nos últimos 25 anos. A incapacidade e a mortalidade devido à doença também estão aumentando, e é por isso que pesquisas como essa são vitais. Essas técnicas emergentes podem aprofundar significativamente nossa compreensão genética da DP, fornecendo a chave de que precisamos para desbloquear uma ampla gama de terapias eficazes – não apenas para essa condição, mas para uma série de distúrbios genéticos. Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: Front line genomics.