Integrando transcriptomas como ferramenta de entendimento de patogênese e seleção de alvos terapêuticos em infecções virais emergentes e desenvolvimento de um material didático para aulas práticas de virologia
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Tese de doutorado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Betânia Paiva Drumond
Gabriel Magno de Freitas Almeida
Rafael Kroon Campos
Gabriel Gerber Hornink
Gabriel Magno de Freitas Almeida
Rafael Kroon Campos
Gabriel Gerber Hornink
Resumo
O aumento na incidência de eventos de doenças emergentes virais tem sido
observado desde a década de 1940. Recentemente temos observado vários virus
sendo introduzidos em novas regiões do globo, como em 2015 com a disseminação
do Zika vírus pela América do Sul. Ainda mais recentemente, presenciamos a
emergência de um novo corona vírus, o SARS-CoV-2, na China que rapidamente
atingiu níveis pandêmicos. Esse tipo de evento, além de trazer preocupações no que
diz respeito à saúde pública e economia, exige uma rápida resposta da comunidade
cientifica, seja para o entendimento dos mecanismos que levam à doença, seja na
busca de tratamentos contra a doença em questão. As técnicas de proteômica,
transcriptômica e genômica mostram-se grandes aliadas após a emergência de novos
doenças virais, pois são amplamente difundidas e é comum que sejam empregadas
na compreensão do ciclo de replicação do vírus, a patogênese viral e para a definição
de alvos terapêuticos para novos vírus. Estudos de transcriptômica geram grandes
quantidades de dados que têm aplicações potenciais muito além dos objetivos
originais de um experimento, uma vez que são armazenados em bancos de dados,
normalmente de acesso público. Através destes dados disponíveis em banco de
dados buscamos desenvolver um protocolo de análise integrativa de transcriptomas,
utilizando como base para a validação deste protocolo usando dados de células
neurais infectadas com ZIKV. Foram identificados genes diferencialmente expressos
compartilhados. Alguns desses genes, vias e funções biológicas foram ligadas à
neurogênese e/ou apoptose. A análise in silico integrada capaz de prever e identificar
biomarcadores putativos a partir de diferentes dados de transcriptoma, que seriam
úteis para o entendimento da patogênese da doença viral e para aplicação na
identificação de candidatos antivirais. Com a emergência do SARS-CoV-2, este
protocolo foi revistado e atualizado, com uma estratégia de deep learning para
identificar alvos em células infectadas que possam ser inibidos por moléculas já
aprovadas disponíveis em bibliotecas, sugerindo formas de controle da infecção por
SARS-CoV-2. Este tipo de análise só é possível devido ao grande volume de
informação que é gerado a partir dos estudos de transcriptômica e de virologia em
geral. Em sala de aula muitas vezes mostra-se desafiador transferir todo esse
conhecimento aos alunos. Um dos fatores identificados é a dificuldade de se elaborar
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aulas práticas de virologia. Portanto, buscamos desenvolver um material didático que
permitisse a visualização de partículas de vírus gigantes de amebas e efeitos
citopáticos de vírus em células animais, com objetivo de afastar a virologia do campo
abstrato da aprendizagem. Incluindo também estes vírus gigantes como modelos para
o entendimento da coevolução ao revisar seus mecanismos de invasão nas células
hospedeiras
Abstract
The increase of the incidence of viral emerging disease events has been
observed since the 1940s. Recently we have observed several viruses being
introduced in new regions of the globe, for example, the spread of the Zika virus in
South America in 2015. Even more recently, we witnessed the emergence of a new
coronavirus in China that quickly reached pandemic levels. In addition to raising
concerns about public health and the economy, this type of event requires a quick
response from the scientific community, either to understand the mechanisms that lead
to the disease or in the search for treatments against the disease in question.
Proteomics, transcriptomics, and genomics techniques are great allies after the
emergence of new viral diseases, as they are widely disseminated, and it is common
for them to be used to understand the virus replication cycle and viral pathogenesis
and to define therapeutic targets for new viruses. Transcriptomics studies generate
large amounts of data that have potential applications far beyond the original objectives
of an experiment since they are stored in databases, usually publicly accessible.
Through the data available in the database, we sought to develop a protocol for the
integrative analysis of transcriptomes, using it as a basis for validating this protocol
using data from neural cells infected with ZIKV. Shared differentially expressed genes
were identified. Some of these genes, pathways and biological functions have been
linked to neurogenesis and apoptosis and integrated into silico analysis capable of
predicting and identifying putative biomarkers from different transcriptome data that
would be useful for understanding viral disease pathogenesis and for application in
identifying antiviral candidates. With the emergence of SARS-CoV-2, this protocol was
revised and updated, with a deep learning strategy to identify targets in infected cells
that can be inhibited by already approved molecules available in libraries, suggesting
controlling mechanisms for SARS-CoV-2 infection. This type of analysis is only
possible due to the large volume of general information generated from transcriptomics
and virology studies. In the classroom, transferring all this knowledge to students is
often challenging. One of the factors identified is the difficulty of preparing for practical
virology classes. Therefore, we sought to develop didactic material that allowed the
visualization of Amoeba's giant virus particles and cytopathic effects of viruses in
animal cells, to move virology away from the abstract field of learning, also including
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these giant viruses as models for understanding coevolution by reviewing their
invasion mechanisms in host cells.
Assunto
Microbiologia, Transcriptoma, Virologia, Materiais de ensino
Palavras-chave
Análise integrativa de transcritora, Virus emergentes, Material de ensino