As estatísticas dos genes

Agência FAPESP

Sábado, 04 de dezembro de 2010 – 11h04

As estatísticas dos genes

SÃO PAULO – Os milhares de genes que compõem o genoma humano se relacionam entre si por meio de complexas redes de regulação nas quais, em algumas delas, certos genes (denominados canalizadores) controlam o funcionamento de diversos outros.

Para tentar descobrir e simular o comportamento desses genes que podem desempenhar funções importantes no controle regulatório do organismo humano – e que, por isso, podem ser alvos potenciais de novas terapias para o tratamento de doenças – há métodos estatísticos e computacionais que analisam amostras de dados de expressão gênica.

Essas técnicas são limitadas, mas um estudo realizado por David Corrêa Martins Júnior, professor associado do Centro de Matemática, Computação e Cognição da Universidade Federal do ABC (UFABC), deu origem a um novo método computacional e estatístico de caracterização de genes canalizadores e a uma nova ferramenta que possibilita detectá-los com maior eficácia em redes de regulação gênicas modeladas matematicamente.

Resultado de sua tese de doutorado, defendida em 2009 no programa de Pós-Graduação em Computação do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP), a pesquisa recebeu menção honrosa no Prêmio Capes de Teses 2009, cujos resultados foram anunciados em 11 de novembro.

O trabalho foi desenvolvido com Bolsa de Doutorado da FAPESP e integrou o Projeto Temático “Modelagem por redes (grafos) e técnicas de reconhecimento de padrões: estrutura, dinâmica e aplicações”.

Na pesquisa, realizada no IME-USP e na Texas A&M University, Martins Júnior estudou as condições matemáticas e computacionais necessárias para o surgimento de genes canalizadores em redes de regulação gênicas. E, a partir desse trabalho de caracterização matemática, desenvolveu uma nova ferramenta que possibilita detectá-los analisando dados de expressão gênica de microarray.

“Essas condições são muito específicas e até então não tinham sido bem estudadas”, disse o professor Roberto Marcondes Cesar Júnior, orientador da pesquisa, à Agência FAPESP.

“Com a caracterização matemática dessas condições é possível criar métodos computacionais de identificação de genes canalizadores mais eficientes do que os que temos hoje”, explicou o também membro da coordenação de Ciência e Engenharia da Computação da FAPESP.

De acordo com Marcondes, uma das formas mais simples de tentar descobrir se um determinado gene controla outro é calculando a correlação entre eles. Porém, para detectar se, de fato, um gene é canalizador em uma rede de regulação gênica, é preciso analisar todos os subgrupos de genes controlados por ele, como duplas, trios ou quartetos.

Ao tentar fazer essas análises por meio dos métodos computacionais e estatísticos disponíveis, os pesquisadores na área de genômica deparam com a barreira da explosão combinatória, em que um pequeno aumento no tamanho do problema causa uma drástica elevação do tempo necessário para obter uma resposta.

Hoje, um teste de comparação de um gene com outro em uma rede de 5 mil genes analisando dados de microrray leva apenas alguns segundos. Mas, para fazer a correlação de trios, a demora chega a seis meses. Já para comparar quartetos, seria necessário esperar 824 anos. “Isso dá uma ideia de como é inviável sair testando todas as

Aplicações em biologia e redes sociais

Por intermédio da pesquisa, Martins Júnior desenvolveu novas ferramentas matemáticas que possibilitam controlar o problema da explosão combinatória.

O modelo matemático desenvolvido foi aplicado em um conjunto de dados de expressão de melanoma contendo amostras de versões ativas e inativas de um gene, o DUSP1, que atua como canalizador. Os testes revelaram que o gene controla, ao todo, 19 subconjuntos de outros genes.

“Quanto maior o número de subconjuntos de genes controlados por um gene, maiores são as possibilidades de ele ser um gene “mestre” em uma via metabólica. Ao interferir nesse gene canalizador, é possível modificar todo um sistema biológico com poucas intervenções”, disse o professor da UFABC.

Segundo Marcondes, além de serem úteis para analisar dados de expressão gênica e detectar genes canalizadores, o modelo e a ferramenta matemática desenvolvidos por intermédio da pesquisa, que já estão prontos para serem usados, também podem ser aplicados em outras áreas distintas da biologia, como psiquiatria ou telecomunicações.

Outra aplicação também poderá ser em redes sociais, como Orkut, Facebook, Myspace e Twitter, para identificar “participantes canalizadores”, isto é, pessoas que influenciam o comportamento de outras na rede.

“Como essas ferramentas são abstratas, não precisamos atacar só dados de expressão gênica. Nada impede que possamos utilizá-las para tratar dados de redes sociais para detectar formadores de opinião nessas redes”, disse o orientador do estudo.

Na biologia, uma das aplicações mais ambiciosas para o novo método e ferramentas matemáticas seria utilizá-los na área de biologia sintética para criação de um organismo que produza etanol de maneira mais eficiente, por exemplo.

“Teoricamente, como o método e a ferramenta possibilitam analisar dados e aprender parâmetros, é possível simular o funcionamento de um organismo antes dele existir e prever ou, pelo menos, analisar como ele se comportará”, disse Marcondes.

possibilidades de combinação”, explicou Marcondes.

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Publicado em 04/12/2010, em Ciência e tecnologia. Adicione o link aos favoritos. Deixe um comentário.

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