João da Rocha Pascoal Neto (jrpn)

João Paulo Sabino de Moraes (jpsm)

Roteiro

Introdução Proteínas e doenças genéticas

Fenótipos e genesComplexos/Genes e Genes/Complexos

Análise estrutural de doençasEstruturas de proteínasDatabases

Redes de Interação de Proteínas

Introdução

Zuckerkandl e Pauling (1962)Discussão em temas como vida e doenças

Mecanismos moleculares de doençasOrganismos saudáveis e doentes

Funcionamento de proteínas na célula Interação com outras proteínas e

moléculas

Introdução

Termo “Interação de Proteínas”Complexos estáveis e transientesInterações funcionais e físicas

Qual o papel das interações protéicas nas doenças conhecidas ?

Proteínas e doenças genéticas Associação genótipo-fenótipo Relacionado com interação de proteínas Mecanismos de genes patológicos

Interações também são relevantesRevela influência entre proteínas

Analisando pelo outro lado:Regra de relações entre gene-fenótipo

Fenótipos e genes

Progresso no estudo dessa associação Aumento na identificação de genes

causadores de doençasPrincipal responsável

Conceito de doença MendelianaDoenças controladas por um simples gene

Procura-se isolar esse gene Alguns métodos em desenvolvimento

Positional Cloning

Identificar um fenótipo específico Baseado na posição no cromossomo Linkage Analysis

Mapear o gene utilizando grupos de DNA

Genes predispostos à doenças Estudos de produtos e mutações Esclarece a natureza do processo

Positional Cloning A correlação entre as mutações no

genoma e os sintomas do paciente podem não ser clarasMesmo em doenças Mendelianas

Existem diversas razões para esta aparente falta de correlação gene-fenótipoFatores ambientaisInfluência de outros genes

○ Um gene pode mascarar efeitos fenotípicos de outro gene (Epistasia)

Pleiotropia

Doenças oligogênicas

Começou com doenças MendelianasDistrofia muscular, fibrose cístrica

Mutação de um gene por outros genes Interações de poucos genes Mostram padrões de hereditariedade Associações complexas genótipo-

fenótipo

Detalhes moleculares relacionados às doenças Desafio: Decifrar detalhes de doenças Mecanismos pouco conhecidos

Apesar do conhecimento da base genética Cooperação de outros genes

Para doenças oligogênicas Criação de modelos para mecanismos

moleculares de interrupçãoDosagePoison

Modelo Dosage

Interrupção de duas proteínas em um complexo

Mutação em uma proteína enfraquece a interaçãoMas não afeta o fenótipo

Mutação nas duas proteínas afeta a formação do complexoAlteração no fenótipo

Modelo Poison

Mutação em uma proteína interrompe o complexoOs outros complexos mantém as funções

Aumento de proteínas com mutaçãoReduz o número de complexos “normais”

Aumenta as modificações no fenótipo Nível de modificação caracteriza doença Explica interações indiretas entre

proteínas

Métodos de identificação de mecanismos e genes de doenças Redes de Proteínas

Rastrear proteínas e suas interaçõesObjetiva chegar até os genes causadores

Envolve busca de centenas de genes Técnicas computacionais

Genes candidatos e genes catalogados Aplicado em diferentes características

Diferenças funcionaisTamanho da cadeia

Métodos de identificação de mecanismos e genes de doenças Integram várias bases de dados

Gene ExpressionGene Ontology (GO)MeSHOMIM

Algumas limitaçõesEscassez de dadosQualidade dos dados apresentados

Avanços em abordagens experimentais

Métodos de identificação de mecanismos e genes de doenças Integrar bases de fenótipos NCBI – dbGAP

Acesso abertoSumariza os dados de associações

genotípicas

Grande desafio na área Depende de alguns fatores

Precisão nas descrições clínicasFenótipos “robustos”

Análise estrutural de proteínas e doenças conhecidas Structural Genomic (SG) Estrutura tridimensional de proteínas

Codificadas em genomas completos Métodos experimentais

Raio-XCristalografiaEspectroscopia NMR

Algumas não relacionadas a doenças humanas

Análise estrutural de proteínas e doenças conhecidas Necessidade de mais exemplos

catalogados PDB – 40.000 proteínas conhecidas

Poucas centenas de proteínas estão relacionadas a doenças

Técnicas de predição de funçõesUtilizando sequenciamento e estrutura

Experimentos necessitam de validação

Análise estrutural de proteínas e doenças conhecidas Estudos sobre mutações herdadas são

importantes para análise de doenças Mutações herdadas

Responsáveis por interrupções funcionais nsSNPs

Não estão relacionadas a doenças Vários métodos desenvolvidos para prever

o impacto das mutaçõesMétodos computacionaisBaixa exatidão

Análise estrutural de proteínas e doenças conhecidas Interações entre proteínas podem

envolver transições de ordem-desordem As regiões de desordem estão

envolvidas em mecanismos de doençasPodem interferir em várias proteínasO supressor cancerígeno BRCA1 possui

diversas regiões de desordem Análise estrutural de proteínas elucidou

bases moleculares de várias doençasLindau syndrome (VHL)

Bases de dados GeneCards

Inclui informação do CGAP OMIM database

Atualizada diariamenteUm dos maiores catálogos de genesContém mais de 11.000 genes com sequências

conhecidas e 6.000 fenótipos PhenoGO

Usa processamento de linguagem natural combinado com GO data

Base de Dados

Gene2DiseaseAtribui prioridades a genes relacionados a

doenças

OrthodiseaseMantém um cluster de mais de 3.000 genes

de doenças

PharmaGKBPossui plataforma única que estuda a

relação entre drogas, genes e doenças

Base de Dados

A maioria das bases pode ser usada para procura de doenças e genes

Uso de vocabulários padronizados na busca

Pequena porção dos dados genômicos possui gene e fenótipo conhecido

Redes de interações de proteínas Técnicas do passado eram bastante

limitadasEstudavam interações individuais

Experimentos recentes demonstram uma drástica mudança

É possível reconstrução de redes protéicas de genomas inteiros

Predição de novos papéis funcionais das proteínas

Redes de interações de proteínas A Bioinformática possui dois papéis nas

interações protéicas e doençasPredizer interações putativas de proteínasDesenvolver um framework para integrar,

representar e visualizar os dados Técnicas computacionais

Respaldadas por experimentos avançados Os métodos vêm obtendo sucessos na

predição das interaçõesAinda possuem limitações

Redes de interações de proteínas As interações prótéicas podem ser

representadas como grafos As proteínas constituem os nós

enquanto as interações as arestas Certas propriedades das redes são úteis

para diferenciar proteínasDisease and non-disease proteins

Classificador baseado em características topológicas da proteína

Redes de interações de proteínas As redes podem ser usadas para

melhorar as anotações funcionaisA partir da inferência de algumas funções

das proteinas Reconstruir redes protéicas é útil para

predizer o impacto da interrupção Nós menos conectados são ótimos

candidatos a alvo da drogaConstituem pontos vulneráveis da disease-

related network

Trabalho de Goehler

Goehler fez descobertas sobre a HDDoença neurodegenerativa

É causada pela expansão do trinucleotídeo CAG no gene HttUma das polyglutamine diseases

Goehler gerou as redes de interação proteína-proteína

Isto permtiu a anotação funcional de várias proteínas não caracterizadas

Neurônio infectado

Trabalho de Goehler

Foi descoberta a interação do Htt com o GIT1Proteína relacionada à agregação do Htt

O GIT1 pode ser um excelente alvo para estratégias terapêuticas

Outros trabalhos

Surgiram outros trabalhos relacionados aos de Goehler

Lim e colaboradores descobriram interações entre ataxias e Purkinge cells

Interações entre proteínas de doenças similares são mais fáceis de acontecer

Chen utilizou este princípio para encontrar subredes relacionados ao ADMal de Alzeheimer

Outros trabalhos

Jonsson and Bates Realizaram um estudo computacional

com subconjunto de proteinas do câncer As proteínas relacionadas ao câncer

são muito diferentes das não envolvidas na doençaProteínas do câncer são altamente

conectadas

Conclusões

Ainda estamos longe de entender a etiologia da maioria das doenças

A reconstrução de interações protéicas facilitam o entendimento da doença

Um melhor entendimento das interações revelerá estratégias para combater as disease-proteins