Protein interactions and disease

1. João da Rocha Pascoal Neto (jrpn) João Paulo Sabino de Moraes (jpsm) Protein interactions and disease

2. Roteiro • Introdução • Proteínas e doenças genéticas • Fenótipos e genes • Complexos/Genes e Genes/Complexos • Análise estrutural de doenças • Estruturas de proteínas • Databases • Redes de Interação de Proteínas

3. Introdução • Zuckerkandl e Pauling (1962) • Discussão em temas como vida e doenças • Mecanismos moleculares de doenças • Organismos saudáveis e doentes • Funcionamento de proteínas na célula • Interação com outras proteínas e moléculas

4. Introdução • Termo “Interação de Proteínas” • Complexos estáveis e transientes • Interações funcionais e físicas • Qual o papel das interações protéicas nas doenças conhecidas ?

5. Proteínas e doençasgenéticas • Associação genótipo-fenótipo • Relacionado com interação de proteínas • Mecanismos de genes patológicos • Interações também são relevantes • Revela influência entre proteínas • Analisando pelo outro lado: • Regra de relações entre gene-fenótipo

6. Fenótipos e genes • Progresso no estudo dessa associação • Aumento na identificação de genes causadores de doenças • Principal responsável • Conceito de doença Mendeliana • Doenças controladas por um simples gene • Procura-se isolar esse gene • Alguns métodos em desenvolvimento

7. Positional Cloning • Identificar um fenótipo específico • Baseado na posição no cromossomo • Linkage Analysis • Mapear o gene utilizando grupos de DNA • Genes predispostos à doenças • Estudos de produtos e mutações • Esclarece a natureza do processo

8. Positional Cloning • A correlação entre as mutações no genoma e ossintomas do pacientepodemnão ser claras • MesmoemdoençasMendelianas • Existemdiversasrazõesparaestaaparentefalta de correlação gene-fenótipo • Fatoresambientais • Influência de outros genes • Um gene podemascararefeitosfenotípicos de outro gene (Epistasia) • Pleiotropia

9. Doenças oligogênicas • Começou com doenças Mendelianas • Distrofia muscular, fibrose cístrica • Mutação de um gene por outros genes • Interações de poucos genes • Mostram padrões de hereditariedade • Associações complexas genótipo-fenótipo

10. Detalhes moleculares relacionados às doenças • Desafio: Decifrar detalhes de doenças • Mecanismos pouco conhecidos • Apesar do conhecimento da base genética • Cooperação de outros genes • Para doenças oligogênicas • Criação de modelos para mecanismos moleculares de interrupção • Dosage • Poison

11. Modelo Dosage • Interrupção de duas proteínas em um complexo • Mutação em uma proteína enfraquece a interação • Mas não afeta o fenótipo • Mutação nas duas proteínas afeta a formação do complexo • Alteração no fenótipo

12. Modelo Poison • Mutação em uma proteína interrompe o complexo • Os outros complexos mantém as funções • Aumento de proteínas com mutação • Reduz o número de complexos “normais” • Aumenta as modificações no fenótipo • Nível de modificação caracteriza doença • Explica interações indiretas entre proteínas

13. Métodos de identificação de mecanismos e genes de doenças • Redes de Proteínas • Rastrear proteínas e suas interações • Objetiva chegar até os genes causadores • Envolve busca de centenas de genes • Técnicas computacionais • Genes candidatos e genes catalogados • Aplicado em diferentes características • Diferenças funcionais • Tamanho da cadeia

14. Métodos de identificação de mecanismos e genes de doenças • Integram várias bases de dados • Gene Expression • Gene Ontology (GO) • MeSH • OMIM • Algumas limitações • Escassez de dados • Qualidade dos dados apresentados • Avanços em abordagens experimentais

15. Métodos de identificação de mecanismos e genes de doenças • Integrar bases de fenótipos • NCBI – dbGAP • Acesso aberto • Sumariza os dados de associações genotípicas • Grande desafio na área • Depende de alguns fatores • Precisão nas descrições clínicas • Fenótipos “robustos”

16. Análise estrutural de proteínas e doenças conhecidas • StructuralGenomic (SG) • Estrutura tridimensional de proteínas • Codificadas em genomas completos • Métodos experimentais • Raio-X • Cristalografia • Espectroscopia NMR • Algumas não relacionadas a doenças humanas

17. Análise estrutural de proteínas e doenças conhecidas • Necessidade de mais exemplos catalogados • PDB – 40.000 proteínas conhecidas • Poucas centenas de proteínas estão relacionadas a doenças • Técnicas de predição de funções • Utilizando sequenciamento e estrutura • Experimentos necessitam de validação

18. Análise estrutural de proteínas e doenças conhecidas • Estudos sobre mutações herdadas são importantes para análise de doenças • Mutações herdadas • Responsáveis por interrupções funcionais • nsSNPs • Não estão relacionadas a doenças • Vários métodos desenvolvidos para prever o impacto das mutações • Métodos computacionais • Baixa exatidão

19. Análise estrutural de proteínas e doenças conhecidas • Interações entre proteínas podem envolver transições de ordem-desordem • As regiões de desordem estão envolvidas em mecanismos de doenças • Podem interferir em várias proteínas • O supressor cancerígeno BRCA1 possui diversas regiões de desordem • Análise estrutural de proteínas elucidou bases moleculares de várias doenças • Lindau syndrome (VHL)

20. Bases de dados • GeneCards • Inclui informação do CGAP • OMIM database • Atualizada diariamente • Um dos maiores catálogos de genes • Contém mais de 11.000 genes com sequências conhecidas e 6.000 fenótipos • PhenoGO • Usa processamento de linguagem natural combinado com GO data

21. Base de Dados • Gene2Disease • Atribui prioridades a genes relacionados a doenças • Orthodisease • Mantém um cluster de mais de 3.000 genes de doenças • PharmaGKB • Possui plataforma única que estuda a relação entre drogas, genes e doenças

22. Base de Dados • A maioria das bases pode ser usada para procura de doenças e genes • Uso de vocabulários padronizados na busca • Pequena porção dos dados genômicos possui gene e fenótipo conhecido

23. Redes de interações de proteínas • Técnicas do passado eram bastante limitadas • Estudavam interações individuais • Experimentos recentes demonstram uma drástica mudança • É possível reconstrução de redes protéicas de genomas inteiros • Predição de novos papéis funcionais das proteínas

25. Redes de interações de proteínas • A Bioinformática possui dois papéis nas interações protéicas e doenças • Predizer interações putativas de proteínas • Desenvolver um framework para integrar, representar e visualizar os dados • Técnicas computacionais • Respaldadas por experimentos avançados • Os métodos vêm obtendo sucessos na predição das interações • Ainda possuem limitações

26. Redes de interações de proteínas • As interações prótéicas podem ser representadas como grafos • As proteínas constituem os nós enquanto as interações as arestas • Certas propriedades das redes são úteis para diferenciar proteínas • Disease and non-disease proteins • Classificador baseado em características topológicas da proteína

28. Redes de interações de proteínas • As redes podem ser usadas para melhorar as anotações funcionais • A partir da inferência de algumas funções das proteinas • Reconstruir redes protéicas é útil para predizer o impacto da interrupção • Nós menos conectados são ótimos candidatos a alvo da droga • Constituem pontos vulneráveis da disease-related network

29. Trabalho de Goehler • Goehler fez descobertas sobre a HD • Doença neurodegenerativa • É causada pela expansão do trinucleotídeo CAG no gene Htt • Uma das polyglutamine diseases • Goehler gerou as redes de interação proteína-proteína • Isto permtiu a anotação funcional de várias proteínas não caracterizadas

30. Neurônio infectado

31. Trabalho de Goehler • Foi descoberta a interação do Htt com o GIT1 • Proteína relacionada à agregação do Htt • O GIT1 pode ser um excelente alvo para estratégias terapêuticas

32. Outros trabalhos • Surgiram outros trabalhos relacionados aos de Goehler • Lim e colaboradores descobriram interações entre ataxias e Purkinge cells • Interações entre proteínas de doenças similares são mais fáceis de acontecer • Chen utilizou este princípio para encontrar subredes relacionados ao AD • Mal de Alzeheimer

33. Outros trabalhos • Jonsson and Bates • Realizaram um estudo computacional com subconjunto de proteinas do câncer • As proteínas relacionadas ao câncer são muito diferentes das não envolvidas na doença • Proteínas do câncer são altamente conectadas

34. Conclusões • Ainda estamos longe de entender a etiologia da maioria das doenças • A reconstrução de interações protéicas facilitam o entendimento da doença • Um melhor entendimento das interações revelerá estratégias para combater as disease-proteins