Redes de interação gênica e controle epigenético na transição saúde-doença

A utilização de técnicas de alto desempenho (high-throughput) – como microarranjos de DNA e sequenciamento de nova geração - para o estudo do genoma em doenças complexas (i.e. causadas pela interação de fatores ambientais e genéticos) tem levado à produção massiva de dados e exigido o desenvolvimento de abordagens sistemáticas para a investigação de fenômenos biológicos. Essas abordagens centram-se na integração de dados (expressão gênica global, sequenciamento de DNA, interações proteína-proteína), além da caracterização, modelagem e predição das propriedades emergentes dos sistemas biológicos, ou seja, dos processos que ocorrem em células e tecidos como resposta a mudanças ambientais e genéticas. Um exemplo dessa abordagem é o estudo de alterações transcricionais através da obtenção de redes de co-expressão gênica, ou GCNs (acrônimo para gene coexpression network) e a visualização gráfica dessas redes complexas. A análise das GCNs permite a determinação da topologia dessas redes e a avaliação de como as interações gene-gene são alteradas na transição saúde-doença. É também possível associar as propriedades topológicas dessas redes com a organização funcional do genoma. Mudanças em propriedades das GCNs, como entropia, modularidade, grau de conectividade dos nós e robustez, estão diretamente associadas à patofisiologia de determinadas doenças. As alterações em GCNs na transição saúde-doença e em resposta a fatores ambientais são mediadas por mecanismos epigenéticos – metilação do DNA, acetilação de histonas e RNAs não codificantes - que modulam a expressão dos genes. Assim, o estudo das GCNs e de seu controle por mecanismos epigenéticos têm permitido uma melhor compreensão das alterações dinâmicas envolvidas no estabelecimento e progressão das doenças complexas.