Métodos computacionais para estudar a função do gene e da proteína
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Modulação PolyQ de interações da
proteína-proteína. Quando a proteína contendo polyQ (vermelho) interage com a
proteína X (laranja) através de uma interação da serpentina enrolada, a polyQ
adota uma conformação de serpentina, que se estende à anterior serpentina
(azul). A região polyP (verde) não pode adotar uma conformação de serpentina
enrolada, efetivamente, tampando a mudança conformacional da região polyQ
dependente da interação.
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Miguel Andrade usa métodos computacionais para estudar a função do gene e
proteína com ênfase nas moléculas relacionadas com doenças humanas.
Com a grande quantidade de dados gerados na investigação da biologia
molecular moderna, são necessários métodos poderosos para compreender e fazer
uso dos resultados. Por exemplo, as novas técnicas permitem que os investigadores
modelem interações da proteína, prevejam como a transcrição de genes é regulada
e visualizem como os genes são expressos, tanto na saúde, como na doença. O
trabalho do Professor Miguel Andrade abrange todas essas áreas, além de
mineração de dados e texto da literatura biomédica. Estas vertentes de
investigação estão ligados pelas ferramentas computacionais desenvolvidas e
aplicadas pelo seu grupo, para fazer sentido de grandes conjuntos de dados de
experiencias biológicas.
Uma dessas ferramentas é a HIPPIE, um banco de dados que integra dados da
interação de proteína-proteína. Combinando informações de fontes genómicas,
filogenéticas e funcionais, por exemplo, Andrade tem mostrado que os
estiramentos de poliglutamina (polyQ) em proteínas modulam interações com
outras proteínas (ver figura). A expansão anormal de polyQ pode resultar em
agregação patológica de proteínas, que podem contribuir para o mecanismo da
doença em várias condições neurodegenerativas, tais como a doença de Huntington
ou ataxia espinocerebelosa.
Um dos objetivos principais do trabalho de Andrade é a previsão da função
da proteína e do gene através da integração de dados heterogéneos. Um exemplo
disto é a sua observação recente que as funções e alvos microRNA podem ser
melhor previstos usando dados sobre os alvos das proteínas transcricionais
supressoras. Esta conclusão foi aplicada à proteína repressora neural REST para
identificar os candidatos miRNAs que poderiam atuar como supressores de cancro
no cérebro.
Outro aspeto do trabalho de Andrade diz respeito ao desenvolvimento de
métodos de mineração de dados e texto da literatura biomédica, por exemplo os
resumos de trabalhos científicos no banco de dados PubMed. A priorização rápida
de centenas de milhares de registros de PubMed de acordo com temas definidos
pelo usuário em questão de segundos permite a exploração eficiente do corpus
biomédico e pode ser usada para classificar os genes e produtos químicos de
acordo com sua relevância para um tópico. O grupo do Professor Miguel Andrade
também usou a PubMed para estudar as tendências económicas, linguísticas e
científicas e encontrar os revisores apropriados para os manuscritos.
O Professor Christof Niehrs, diretor fundador do IMB (Instituto de Biologia
Molecular), diz que o recrutamento de Miguel Andrade é um benefício para o IMB,
assim como para a comunidade biológica mais alargada em Mainz (Alemanha).
"O trabalho computacional de Miguel Andrade complementa, idealmente, a
experiência de laboratório que já temos no IMB. Como líder em bioinformática, o
Miguel é um recurso fundamental para as Ciências da Vida, em Mainz."
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