Análise in silico de variantes não sinônimas para priorizar o estudo de genes candidatos para frequência cardíaca

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Bertoline, Letícia Machado Favery
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Candidate genes priorization; Cardiovascular diseases; Dano proteico; Doenças cardiovasculares; Frequência cardíaca; Heart rate; Molecular dynamics simulation; Potein structure prediction; Predição de estrutura proteica; Priorização de genes candidatos; Protein damage; Simulação de dinâmica molecular
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5166/tde-30052023-164253/

A frequência cardíaca é um fator de risco independente para doenças cardiovasculares que são responsáveis por 30% das mortes no país e no mundo. A herdabilidade da frequência cardíaca de repouso (RHR) é significativa, estimando-se a sua contribuição em 25% da variação do fenótipo. Estudos de associação ampla do genoma identificaram 64 loci associados a RHR, que juntos explicam apenas 2,5% da variação total do fenótipo. Portanto, há duas importantes lacunas de conhecimento a serem superadas: identificar genes candidatos que influenciam a regulação da frequência cardíaca e desenvolver estratégias eficientes para priorização daqueles que serão validados. Nosso grupo tem contribuído para a primeira identificando sistematicamente genes envolvidos com a frequência cardíaca por meio da estratégia de Forward Genetic Screening, onde os genes de camundongos são sistematicamente modificados para identificar aqueles que influenciam o RHR. Avaliamos nos últimos 5 anos cerca de 23% do genoma do camundongo e identificamos 129 candidatos associados à RHR. Somente 17 destes candidatos são conhecidos por influenciar o fenótipo, 47 mostraram evidências diretas de associação com o fenótipo, enquanto 65 estão em loci contendo mais de um gene candidato. Neste trabalho, propomos uma estratégia de priorização com base em abordagens computacionais in sílico. Avaliamos o efeito das alterações em genes/proteínas por meio da 1. conservação da sequência de nucleotídeos, aminoácidos e domínio proteico em três espécies (Mus musculus, Homo sapiens e Danio rerio), usando informações dos bancos de dados públicos Ensembl e Uniprot; e 2. na predição de danos na estrutura proteicas obtidas experimentalmente (proveniente do banco PDBe) ou por predição (provenientes do banco de dados do AlphaFold2 e do algoritmo Phyre²) e da ferramenta Missense3d. Finalmente, considerando proteínas selecionadas por ambas metodologias, utilizamos Simulação de Dinâmica Molecular (SDM) para acessar o impacto das trocas de aminoácidos em estruturas terciárias das proteínas julgadas afetadas que trariam danos funcionais. Em conjunto, a abordagem proposta permitiu priorizar 5 genes candidatos. Considerando os genes com associação direta com o fenótipo, selecionamos o Candidato 35, onde a alteração genética afeta aminoácido conservado na região do domínio e é predito de alterar a estrutura da proteína nas três espécies estudadas; e o Candidato 46 selecionado por ambas abordagens na espécie humana e em camundongo, já que este não apresenta ortólogo em no Danio rerio. A SDM das mutações em ambos candidatos demonstrou modificações conformacionais nas proteínas, sugerindo alterações em suas funções. Além disso, identificamos os candidatos 91, 99 e 106 dentre os genes em loci contendo mais de um candidato pelas duas abordagens em pelo menos duas espécies estudadas. As análises computacionais aplicadas criaram as bases para priorizar a caracterização de genes candidatos com base na predição de alterações com potencial de comprometer a função proteica conservada em pelo menos duas espécies diferentes. Se validada, esta abordagem será fundamental para aumentar a eficiência da validação in vivo dos genes candidatos para RHR