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Uma equipe de pesquisa multidisciplinar desenvolveu uma plataforma de descoberta para investigar a função dos genes envolvidos no metabolismo — a soma de todas as reações químicas que sustentam a vida.
Os pesquisadores usaram a nova plataforma, chamada GeneMAP (Gene-Metabolite Association Prediction), para identificar um gene necessário para o transporte mitocondrial de colina. O recurso e as descobertas derivadas foram publicados em 8 de julho no periódico Genética da Natureza.
“Buscamos obter insights sobre uma questão fundamental: ‘Como a variação genética determina nossa “individualidade química” — as diferenças herdadas que nos tornam bioquimicamente únicos?” disse Eric Gamazon, PhD, professor associado de Medicina na Divisão de Medicina Genética do Vanderbilt University Medical Center. Gamazon é o autor sênior e co-correspondente do estudo com Kivanç Birsoy, PhD, da The Rockefeller University.
As reações metabólicas desempenham papéis críticos na absorção de nutrientes, produção de energia, descarte de resíduos e síntese de blocos de construção celulares, incluindo proteínas, lipídios e ácidos nucleicos. Cerca de 20% dos genes codificadores de proteínas são dedicados ao metabolismo, incluindo genes que codificam transportadores de pequenas moléculas e enzimas, disse Gamazon.
Anormalidades nas funções metabólicas estão associadas a uma série de distúrbios, incluindo doenças neurodegenerativas e cânceres.
“Apesar de décadas de pesquisa, muitos genes metabólicos ainda carecem de substratos moleculares conhecidos. O desafio se deve em parte à enorme diversidade estrutural e funcional das proteínas”, disse Gamazon.
Para descobrir funções para transportadores e enzimas “órfãos” — proteínas com substratos desconhecidos — os pesquisadores desenvolveram a plataforma de descoberta GeneMAP. Eles usaram conjuntos de dados de dois estudos independentes de associação de genoma/transcriptoma humano em larga escala e demonstraram com validação in silico que o GeneMAP pode identificar associações conhecidas de gene-metabólito e descobrir novas. Além disso, eles mostraram que as redes metabólicas derivadas do GeneMAP podem ser usadas para inferir a identidade bioquímica de metabólitos não caracterizados.
Para validar experimentalmente novas associações gene-metabólito, os pesquisadores selecionaram sua principal descoberta (SLC25A48-colina) e realizaram estudos bioquímicos in vitro. SLC25A48 é um transportador mitocondrial que não tinha um substrato definido para transporte. A colina é um nutriente essencial usado em múltiplas reações metabólicas e na síntese de lipídios da membrana celular.
Os pesquisadores mostraram que SLC25A48 é um determinante genético dos níveis de colina plasmática. Eles conduziram ainda ensaios de captação de colina mitocondrial radioativa e experimentos de rastreamento de isótopos para demonstrar que a perda de SLC25A48 prejudica o transporte de colina mitocondrial e a síntese do metabólito betaína a jusante da colina.
Eles também investigaram as consequências da relação entre SLC25A48 e colina no fenómeno médico humano (sintomas, características e doenças listadas em registros eletrônicos de saúde) usando biobancos de larga escala (UK Biobank e BioVU). Eles identificaram oito associações de doenças.
“O que é empolgante sobre este estudo é sua interdisciplinaridade — a combinação de genômica e metabolismo para identificar um transportador de colina mitocondrial há muito procurado”, disse Gamazon. “Achamos que, dados os extensos estudos de validação in silico em conjuntos de dados independentes e os estudos experimentais de prova de princípio, nossa abordagem pode ajudar a identificar os substratos de uma ampla gama de enzimas e transportadores, e ‘desorfanizar’ essas proteínas metabólicas.”
Birsoy é Professor Associado Chapman-Perelman, Chefe do Laboratório de Regulação Metabólica e Genética na Universidade Rockefeller e um Searle e Pew-Stewart Scholar. Os coautores do estudo incluem Artem Khan, Gokhan Unlu, PhD, (que concluiu seu doutorado na Vanderbilt), Yuyang Liu, Ece Kilic e Timothy Kenny, PhD, na Rockefeller, e Phillip Lin na VUMC.
A pesquisa foi apoiada pelos Institutos Nacionais de Saúde (bolsas F99CA284249, F32DK127836, R01DK123323, R01HG011138, R01GM140287, R56AG068026, U24OD035523, R35HG010718), pela bolsa de doutorado Boehringer Ingelheim Fonds e pela Fundação Damon Runyon para Pesquisa do Câncer.
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