protein interactions and disease
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João da Rocha Pascoal Neto (jrpn) João Paulo Sabino de Moraes (jpsm). Protein interactions and disease. Roteiro. Introdução Proteínas e doenças genéticas Fenótipos e genes Complexos/Genes e Genes/Complexos Análise estrutural de doenças Estruturas de proteínas Databases - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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João da Rocha Pascoal Neto (jrpn)
João Paulo Sabino de Moraes (jpsm)
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Roteiro
Introdução Proteínas e doenças genéticas
Fenótipos e genesComplexos/Genes e Genes/Complexos
Análise estrutural de doençasEstruturas de proteínasDatabases
Redes de Interação de Proteínas
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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
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Introdução
Termo “Interação de Proteínas”Complexos estáveis e transientesInterações funcionais e físicas
Qual o papel das interações protéicas nas doenças conhecidas ?
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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”
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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
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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
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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
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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)
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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Neurônio infectado
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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
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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
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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
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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