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Cientistas criam algoritmo capaz de identificar genes do envelhecimento

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Data: 06/01/2014

Fonte: Portal O Globo

 

 

TEL AVIV - A restrição do consumo de calorias, era, até o momento, uma das poucas maneiras comprovadas de combater o avanço da idade. Mas a identificação de genes capazes de interromper o processo de envelhecimento celular pode levar ao desenvolvimento de novos medicamentos para o rejuvenescimento. A descoberta foi feita através de algoritmos de computadores desenvolvidos pela equipe de pesquisadores da Universidade de Tel Aviv, em Israel.

Conduzido por Keren Yizhak, um estudante de doutorado da Escola de Ciência da Computação da Universidade de Tel Aviv, e coordenado pelo professor Eytan Ruppin's, o estudo foi publicado na revista “Nature Communications“. O algoritmo que ele e sua equipe descobriram consegue “desligar” alguns genes e criar um efeito anti-envelhecimento parecido ao apresentado em testes de restrição calórica.

- A maioria dos algoritmos tem como alvo drogas que matem células para o tratamento de câncer ou infecções bacterianas - disse Yizhak. - Nosso algoritmo é o primeiro em nosso campo a procurar drogas não para matar as células, mas para fazer com que elas passem de um estado de doença para um saudável.

Laboratório digital

O laboratório de Ruppin's é conhecido pela liderança no campo crescente da modulação metabólica de genomas em escala (GSMMs, na sigla em inglês). Usando equações matemáticas e computadores, GSMMs descreve o processo do metabolismo de células vivas. Uma vez construídos, os modelos individuais servem como laboratórios digitais, permitindo testes intensivos conduzidos com o clique de um mouse.

O algoritmo criado por Yizhak, chamado por ele de “algoritmo da transformação metabólica” ou MTA (em inglês), pode obter informações sobre quaisquer estados metabólicos e prever as mudanças ambientais ou genéticos necessárias para que eles passem de um estado para outro.

A “Expressão dos genes” é a medição do nível de atuação de genes individuais em uma célula. Os algoritmos conseguem “desligá-los” em várias maneiras para prevenir que sejam expressos. Após usar o MTA para confirmar os achados laboratoriais anteriores, ele o utilizou para prever genes que podem ser desligados para rejuvenescer leveduras - modelo genético mais usado porque grande parte do seu DNA é preservado em seres humanos.

Alguns dos genes que o MTA identificou já eram conhecidos por prolongar o tempo de vida da levedura quando “desligados”. Dos outros genes que encontrou, Yizhak enviou sete para testes em um laboratório da Universidade Bar-Ilan, também em Tel Aviv. Os pesquisadores descobriram que desligar os genes GRE3 e ADH2 de uma levedura natural aumentava significativamente a sua vida útil.

- Seria de esperar que cerca de 3% da levedura tivesse a vida prolongada - contou Yizhak. - Então, alcançar um aumento de dez vezes em relação a esta expectativa, como fizemos, é muito encorajador.

Esperança para os seres humanos

O MTA forneceu uma visão sistêmica do metabolismo celular e também pode lançar luz sobre a forma como os genes identificados contribuem para mudanças na expressão genética. No caso de GRE3 e ADH2, o MTA mostrou que desligá-los aumentou os níveis de estresse oxidativo em leveduras, uma indução semelhante a que é produzida pela restrição calórica.

Como teste final, Yizhak aplicou MTA para a informação metabólica humana. Ele foi capaz de identificar um conjunto de genes que pode transformar entre 40 e 70% das diferenças entre as informações celulares de idosos e jovens de quatro estudos diferentes. Embora atualmente não haja nenhuma maneira de verificar os resultados em humanos, muitos desses genes são conhecidos por estender o tempo em leveduras, vermes e camundongos.

O próximo passo, afirma Yizhak, é “desligar” os genes dos camundongos. O estudo fornece a esperança de que um dia cientistas possam desenvolver drogas capazes de permitir uma vida mais longa aos humanos. Segundo a pesquisa, o MTA também poderia ser aplicado para encontrar drogas que tivessem como alvo os distúrbios do metabolismo, como obesidade, diabetes e doenças neurodegenerativas.

 

 

 

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