Análise e caracterização in silico de polimorfismos de base única dos genes Toll Like Receptor: consequências estruturais e funcionais associadas ao desenvolvimento do câncer

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Simões, Carolina da Rocha
• Orientador(a): Lima Filho, José Luiz de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Toll Like Receptors; Câncer; Polimorfismo de base única
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/13999

O aumento da informação proveniente do sequenciamento de alta performance (NGS), e de projetos como o 1000 genomas e HapMap, permitiram a descoberta de milhões de variações. Entretanto, o maior desafio é a identificação da relação entre o genótipo e o fenótipo, proporcionando informações que possam ajudar a definir os polimorfismos que podem ou não causar doenças. Ferramentas computacionais tem auxiliado na predição das modificações estruturais geradas pelos polimorfismos, e as consequentes alterações funcionais sofridas pelas proteínas. Os receptores Toll Like (TLR) são proteínas do sistema imunológico que estão envolvidas na regulação da inflamação e em alguns casos no desenvolvimento do câncer. O objetivo deste projeto foi analisar, através de ferramentas in silico, os polimorfismos de base única nos genes das TLRs, buscando por polimorfismos que possam estar relacionados com a predisposição ao câncer e com alterações da via de sinalização das TLRs. Foram encontrados 37 genes que estão envolvidos na via de sinalização e podem ser utilizados como marcadores genéticos (biomarcadores) para o diagnóstico e predição das alterações na expressão dos genes relacionados à esta via. Estes genes, se regulados, podem ser utilizados como inibidores. Em relação aos polimorfismos foram coletados no banco de dados dbSNP/NCBI 5.839 SNPs entre os 10 genes das TLRs. Destes, 1.017 variações foram classificadas como missense e analisadas para avaliar as consequências estruturais pela troca dos aminoácidos. Para isso quatro ferramentas preditoras (SIFT, Polyphen, MutationAssessor e SDM) foram utilizadas gerando informações sobre as modificações e associando-as com possíveis danos nas proteínas. Dos polimorfismos analisados 223 foram classificados como danosos baseados na troca de aminoácido e podem causar uma desregulação funcional na proteína. Entre eles está o rs5743708 (TLR2), rs3775291, (TLR3) e rs11466653 (TLR10) que já foi estudado in vitro e tiveram associação com câncer colorectal (TLR2 e 3) e carcinoma da tireóide (TLR10). A predição prévia, in silico, das alterações funcionais pode auxiliar na interpretação das variações gênicas, neste caso associadas com o câncer, e também na caracterização precisa dos fatores que levam a estas alterações, contribuindo no diagnóstico, na prevenção e em melhores respostas aos tratamentos oferecidos.