Análise computacional e gênica de fatores de transcrição da família Kruppel-like Factors associados a cardiopatias - FERREIRA, Katyana Kaline Silva (2017)
Os fatores Kruppel-like (KLF) são responsáveis pela ativação e repressão de diversos genes envolvidos em processos fisiológicos e patológicos, como desenvolvimento cardíaco, adipogênese e diabetes. A família KLF possui um domínio conservado de ligação ao DNA contendo no qual mutações missense podem afetar a eficiência de ligação e regulação da transcrição. Apesar de alguns fatores de transcrição já serem conhecidos por estarem relacionados a síndrome de Down (SD), o papel das KLFs ainda é desconhecido para o desenvolvimento de defeitos cardíacos congênitos (DCC) na SD. O objetivo do estudo foi realizar análises de bioinformática dos efeitos funcionais e estruturais de mutações missense em KLFs envolvidas no desenvolvimento cardíaco e doenças cardíacas, assim como, avaliar o perfil de expressão gênica da KLF2 e KLF10 em crianças com SD e DCC. Dezessete algoritmos foram utilizados para predizer o efeito das mutações sobre a estrutura e função de sete KLFs. Foram selecionadas as mutações Top3 em cada categoria: mutações no domínio dedo de zinco em resíduos conservados e não-conservados. Um total de 850 mutações missense foram encontradas em sete KLFs envolvidas no desenvolvimento cardíaco e doenças cardíacas. Apenas a KLF5 p.Cys410Phe, mutação de resíduo conservado de interação ao zinco, foi predita como deletéria em todos os algoritmos, enquanto apenas a KLF15 p.Arg364Pro afeta a ligação ao DNA. Para a análise de expressão da KLF2 e KLF10, amostras de sangue de 42 crianças de João Pessoa e Recife, com e sem SD e DDC, foram coletadas e analisadas por qPCR. A expressão relativa da KLF2 mostrou uma menor expressão em todos os grupos estudados, enquanto a KLF10 não mostrou expressão em crianças saudáveis, porém, foi expressa em crianças com SD e crianças com SD/DCC, mostrando uma diferença significativa (p=0.0111). Nossos resultados reforçam a importância da avaliação computacional através de diferentes algoritmos para determinar as mutações KLF mais importantes a serem estudadas in vitro e in vivo. Além disso, sugerem a KLF2 e KLF10 como fatores de transcrição que podem estar envolvidos não apenas em DCC, bem como em SD/DCC, destacando a importância do entendimento desses defeitos na SD.