O que são RNAs não codificantes e como podem ajudar a prevenir doenças

Uma pesquisa publicada em outubro de 2023 na revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) investigou como essas moléculas podem nos ajudar a diagnosticar e tratar doenças.

Antes, um passo atrás para explicar um conceito básico. O nosso genoma é uma sequência de bases nitrogenadas, as famosas “letras” que constituem nosso DNA e que compõem nossos genes. São sequências definidas de letras (como se fossem palavras) que, quando lidas, se transformam em RNAs – formados por apenas uma única fita de bases nitrogenadas. Existem vários tipos de RNAs, e os mais estudados são os codificantes. Até bem recentemente.

A medicina e a bioinformática estão cada vez mais preocupadas em identificar esses RNAs que não participam da síntese proteica, mas que intermedeiam processos celulares. No Projeto Genoma Humano, uma das surpresas para a comunidade científica foi justamente a descoberta de que a maioria dos genes humanos são não codificantes. Depois do sequenciamento do genoma, estudos internacionais começaram a parte da interpretação, ou seja, o que cada pedaço genético significa e faz.

No trabalho de outubro de 2023, montamos uma biblioteca digital com vários tipos de RNAs não codificantes, como os micro RNAs e os RNAs longos. Para fazer isso, partimos de estudos experimentais em laboratório que já haviam identificado a participação dessas moléculas em algum processo genético relacionado a doenças.

Com a ajuda de computadores, montamos um banco de dados contendo informações sobre interações físicas entre proteínas (produtos dos RNAs codificantes) e outro com o acréscimo das informações vindas das interações dos RNAs não codificantes.

Esses bancos de dados virtuais informam quais genes e proteínas interagem entre si. Se interagem, é porque existe uma relação. Paralelamente, selecionamos mais de 800 doenças – para as quais já sabíamos que pelo menos cinco genes estavam envolvidos no processo da enfermidade – e estabelecemos uma comparação entre as duas bases de informação.

O resultado é surpreendente. Os RNAs não codificantes aumentam em 46% a leitura de genes associados a doenças e em 107% a observação de interações celulares.

Há doenças que antes só conhecíamos cerca de 10% dos processos genéticos ligados a elas. Na base de dados que inclui esses RNAs, essas doenças dão saltos informativos gigantes, mostrando que o avanço no entendimento sobre a patologia deve incluir o estudo dos RNAs negligenciados.

Para várias patologias, ganhamos um arsenal de informação que permite detalhar os mecanismos que podem levar à doença. Por exemplo, na pré-eclâmpsia, quadro hipertensivo específico da gravidez, conhecíamos cerca de 5% dos processos celulares correspondentes. Com a base de dados dos RNAs não codificantes, esse número aumenta para quase 80%.

O mesmo acontece para a pancreatite aguda e o glaucoma (ocasionado pelo aumento da pressão ocular). Na primeira, tínhamos cerca de 12% de dados genéticos mapeados, e os RNAs não codificantes nos oferecem mais 60% de informação. Para o glaucoma, a mesma tendência é observada.

Os genes associados a uma doença moram perto uns dos outros. Então, ao identificá-los corretamente, melhoramos o processo de diagnóstico e conseguimos entender como que aquela doença surge. Além disso, essas novas moléculas identificadas nos contam qual medicamento pode ser mais eficaz.

Outro achado interessante do estudo é o mapa das comorbidades. Da mesma forma que é possível estabelecer um núcleo de genes associados a uma doença, nota-se quais doenças são próximas umas das outras. Isso significa que a enfermidade pode potencializar o surgimento de uma segunda (o que entendemos como comorbidade) ou agir como fator protetor, ou seja, quando impede a ocorrência de outra doença.

No quadro de informações só com os RNAs codificantes, essas relações costumam ser poucas e sutis. Com o banco de dados dos não codificantes, o gráfico ganha uma malha rica de linhas e conexões.

Um exemplo é a relação conhecida entre a artrite reumatoide e a doença de Crohn – a primeira pode levar ao surgimento da segunda. Com os RNAs não codificantes, identificamos diversos outros núcleos de doenças que representam comorbidade, como diabetes mellitus tipo 2 e asma.

Esse tipo de estudo abre muitos caminhos de investigação. No contexto brasileiro, podemos nos concentrar nas doenças tropicais, como dengue, zika, Chikungunya e febre amarela. Um novo horizonte também se desenrola na medicina de rede, que utiliza um grande volume de dados para estudar doenças, e na medicina personalizada, que acolhe o paciente de acordo com as características individuais.

*Deisy Morselli Gysi é professora do Departamento de Estatística na Universidade Federal do Paraná (UFPR) e Albert-László Barabási é professor de Ciência das redes na Northeastern University, nos EUA.