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Criado modelo que distingue principais interações de genes com organismo
Investigadores de Portugal e dos Estados Unidos criaram um modelo computacional que permite distinguir, entre todas as interações dos genes com o organismo, quais as mais diretas, o que esperam poder vir ajudar no combate a doenças.
© iStock
Lifestyle Ciência
A equipa, que inclui o investigador Luís Rocha, do Instituto Gulbenkian de Ciência, olhou para bases de dados elaboradas ao longo de anos por cientistas de todo o mundo sobre as redes bioquímicas e conseguiu construir um modelo que emprega inteligência artificial para detetar as ligações redundantes.
"Apesar de haver um gene que, supostamente, recebe informação e só atua no organismo mediante interações com outros, na realidade, ele só interage com poucos", disse Luís Rocha à agência Lusa, referindo que esta redundância é "um princípio da biologia para as coisas serem robustas e resilientes" e se verifica em organismos como as moscas e os seres humanos.
O modelo, descrito num artigo publicado na revista da Academia Nacional das Ciências dos Estados Unidos, permite "tirar toda a redundância e revelar os canais preferenciais" de regulação.
"Conseguimos explicar porque é que certos medicamentos não funcionam e outros funcionam melhor", indicou, exemplificando com o estudo de uma rede de interações característica de casos de cancro da mama, que conseguiram analisar totalmente.
Esse foi uma das redes que estudaram, o das células do cancro da mama, além de outro relativo à planta Arabidopsis thaliana, um organismo modelo usado em investigação.
Luís Rocha frisou que o método que criaram, disponível à comunidade científica, terá que ser comprovado por outras investigações.
"O que gostaríamos de fazer é desenvolver essas redes para pacientes específicos, porque a forma como os genes interagem no corpo de cada um é diferente. Isso vê-se hoje na resposta à covid-19, em que há pessoas que ficam doentes e outras não, a mesma coisa com o cancro", afirmou.
Ao desenvolver uma rede de interações bioquímicas para cada paciente, "a vantagem seria que, antes de se decidir qual o medicamento a dar, analisando a rede poderia saber-se qual o medicamento ideal para aquela pessoa", disse o investigador.
"O nosso derradeiro objetivo é sermos capazes de identificar genes e outros elementos moleculares que consigam reverter uma célula doente, especialmente células cancerígenas, de volta a um estado saudável", segundo Rion Brattig Correia, especialista em redes complexas e medicina digital na equipa do Instituto Gulbenkian de Ciência.
A investigação foi uma parceria do Instituto Gulbenkian, da Luddy School of Informatics, Computing and Engineering e da Northeastern University, nos Estados Unidos.
Leia Também: Covid-19: Oxford garante que vacina da AstraZeneca é segura
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