Ariane Machado Lima.

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Projeto Temático FAPESP n. 2024/21989-5. O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é um transtorno genético do neurodesenvolvimento, comprevalência mundial de 1-2, representando um desafio de saúde pública. A arquitetura genética do TEA écomplexa e sua compreensão é importante para entender a heterogeneidade clínica, os mecanismospatofisiológicos e desenvolver biomarcadores diagnósticos e prognósticos. Este projeto integra três eixos parainvestigar o TEA: (1) sua arquitetura genética subjacente, (2) os mecanismos patofisiológicos das variantesgenéticas e (3) a heterogeneidade clínica e das trajetórias ao longo da vida. Esta abordagem conecta dadosgenéticos, moleculares, celulares e clínicos, proporcionando uma compreensão mais profunda dos fatores quemoldam o TEA. O eixo 1 foca na arquitetura genética do TEA, analisando a interação entre variantes raras ecomuns e sua relação com a variabilidade clínica. Será avaliada a transportabilidade de escores de riscopoligênico para a população brasileira, com foco na seleção de métricas adequadas. Modelos dehomogeneização genética e agregação familiar também serão explorados para identificar variantes queimpactem a expressividade e variabilidade fenotípica. O eixo 2 investiga como variantes genéticas de riscoafetam a composição celular do córtex cerebral em desenvolvimento, aumentando a vulnerabilidade a processos neurodegenerativos, especialmente sob influência de fatores inflamatórios. Organoides quiméricos, compostos por células de múltiplos doadores com diferentes genótipos de risco ao TEA, e sequenciamento de RNA de núcleos únicos serão usados para estudar o desenvolvimento e manutenção da integridade cerebral, e a respostaa estressores ambientais. O eixo 3 busca identificar marcadores e ferramentas para aprimorar o diagnóstico eprognóstico do TEA, levando em consideração a arquitetura genética, a heterogeneidade clínica e trajetórias ao longo da vida. Serão aplicadas diferentes abordagens, incluindo ferramentas computacionais e aprendizado de máquina, para integrar dados genéticos, clínicos, neurofisiológicos e epigenéticos, criando modelos paradiagnóstico, identificação de subgrupos e acompanhamento clínico. Adotando uma abordagem holística, os três eixos deste projeto visam aprofundar a compreensão da complexidade genética e fenotípica do TEA e de seus mecanismos moleculares, com a expectativa de gerar resultados aplicáveis à prática clínica e contribuir para um diagnóstico mais preciso e terapias personalizadas.

"A face prevê o cérebro", essa foi a frase utilizada por DeMyer, Zeman e Palmer, em 1964, ao descrever o fato de que todos os pacientes investigados com transtorno no desenvolvimento cerebral apresentavam anomalias faciais medianas. Outros estudos também sugerem que a morfologia facial seja um reflexo de problemas cerebrais. Tal relação pode ser esperada se considerarmos que muitas síndromes genéticas e transtornos psiquiátricos afetam ou são relacionados com problemas no neurodesenvolvimento. Exemplos são as síndromes de Prader-Willy, Angelman, Down e o Transtorno do Espectro Autista (TEA). O TEA, em particular, é dificilmente diagnosticado no Brasil antes da idade escolar, diminuindo a janela de oportunidade do tratamento dada pela plasticidade cerebral.Com base nesses fatos, estudos têm sido realizados no sentido de viabilizar uma abordagem computacional de auxílio ao diagnóstico desses transtornos baseado em imagens faciais. Muitos desses estudos utilizam imagens tridimensionais capturadas por um equipamento especial e de alto custo, ou não consideram o TEA. Para alguns transtornos a base de imagens é disponibilizada publicamente, mas para outros, como o TEA, não. Além disso, não foi encontrado nenhum estudo que trate a questão de comorbidades, ou seja, indivíduos acometidos por mais de um transtorno, o que não é raro nos transtornos do neurodesenvolvimento. Logo, além dos desafios computacionais de tratamento do problema, a aquisição de imagens é um fator dificultador para novos estudos.Esse projeto propõe o desenvolvimento de um sistema de auxílio ao diagnóstico desses transtornos, incluindo o TEA, com base em imagens bidimensionais, capturadas por uma câmera fotográfica digital, considerando também a possibilidade de comorbidades. Ou seja, tal sistema será baseado em um classificador multiclasse (considerando os vários transtornos possíveis) e multirrótulo (mais de um transtorno pode ser atribuído a cada indivíduo). Além disso, será desenvolvido um protótipo desse sistema para ser utilizado como um aplicativo em smartphones, comparando seu desempenho com o obtido com câmeras digitais. Um sistema como esse seria inédito e de grande ajuda na prática clínica, auxiliando o diagnóstico precoce de transtornos como o TEA e assim aumentando a chance de sucesso no tratamento.

Pesquisa e utilização de metodologias ativas para o ensino de Teoria da Computação.

Esse projeto propõe o desenvolvimento de um sistema de auxílio ao diagnóstico desses transtornos, incluindo o TEA, com base em imagens bidimensionais, capturadas por uma câmera fotográfica digital, considerando também a possibilidade de comorbidades.

A surpreendente e rápida evolução da tecnologia deu origem a uma nova era de descoberta de conhecimento científico. Essa nova era da ciência, conhecida como e-Science é descrita como uma nova ciência computacional e composta por uma equipe multidisciplinar que exige novas metodologias para o armazenamento, modelagem e análise de dados. Em particular, o desenvolvimento de sistemas de software transacionais e analíticos para aplicações e-Science visto como sistemas dinâmicos apresenta novos desafios computacionais. Entre eles, destacam-se os desafios dos processos de descoberta de conhecimento científico que, na maioria das vezes, envolvem mudanças frequentes de requisitos para armazenagem, modelagem e análise de dados. A necessidade de abordar sistemas dinâmicos científicos para tratar complexas aplicações de eScience despertou a comunidade científica para a necessidade de sistemas de software robustos e evolutivos para atender a esses novos desafios. Sistema dinâmico é um arcabouço matemático clássico para representar fenômenos que evoluem no tempo e que são de grande interesse na ciência. Neste projeto, nosso principal objetivo é desenvolver modelos computacionais e metodologias para apoiar as aplicações e-Science. Nossa pesquisa fundamental cobre três principais áreas: armazenagem, modelagem e análise de sistemas dinâmicos. Essas áreas de pesquisa são importantes e relevantes para o Programa e-Science FAPESP já que muitos dos desafios atuais de e-Science estão relacionadas ao tratamento adequado dos sistemas dinâmicos. Assim, pretendemos desenvolver e aplicar metodologias computacionais que irão facilitar o desenvolvimento de
aplicações e-Science contribuindo assim para a melhoria do conhecimento científico mundial, respeitando as restrições legais e éticas na gestão de dados.

No projeto propomos estudar a regulação da expressão gênica e sondar mecanismos evolutivos envolvidos na segmentação dos dípteros. Nosso principal objetivo é investigar a regulação transcricional dos genes gap da cascata de segmentação de Drosophila melanogaster. Focamos a porção anterior da blastoderme sincicial de Drosophila onde os genes gap têm domínios de expressão parcialmente sobrepostos. Investigamos a hipótese de que esse padrão de expressão é responsável por um mecanismo combinado de atividades repressoras da transcrição que delimitam faixas pair-rule mais anteriores, bem como limites dos domínios de expressão entre os genes gap. Dados da literatura e principalmente dados genéticos não publicados do nosso laboratório sustentam essa hipótese. Propomos experimentos genéticos, bioquímicos e a utilização de recursos da área da computação e bioinformática para verificar o papel dos genes gap CG9571 e Tll nesse sistema combinatorial e também, para elaborar um modelo de regulação da expressão gênica envolvida na segmentação da parte anterior da futura cabeça. Paralelamente, nosso objetivo é a identificação de ortólogos da segmentação no díptero Trichosia pubescenes, e mapear o padrão de expressão destes genes. Esses resultados poderão revelar uma situação mais típica para os dípteros, pois a Drosophila parece não ser o modelo mais representativo para o grupo, de acordo com a literatura e dados preliminares do laboratório.

Modern science is interdisciplinary and data-intensive. For instance, in the 1000 Genomes Project (www.1000genomes.org), the comparative study of 629 individuals has already generated 7.3 TB of data. Analogous situations exist in fields such as astronomy, agriculture, social sciences, etc. Ten years ago, the problem was how to obtain data. Today, the bottleneck is the need for new computational strategies and tools so that scientists can manage these massive volumes of heterogeneous, distributed, data, so that they can generate new knowledge from the processing, analysis and visualization of the data. This launched the basis of the so-called eScience: the combination of advanced research in computer science and mathematical modeling to allow and accelerate research in other knowledge domains. National programs in eScience have been created in the US, GB, Australia and other countries, that recognized the importance of this theme for the advancement of science. The main goal of this project is the design and construction of a collaborative network for research in eScience, in a partnership that involves computer science, mathematical modeling and specific domains in the exact, life, agricultural sciences and social sciences.

A cascata de segmentação na região anterior do embrião da Drosophila melanogaster, correspondente a futura cabeça, foi pouco estudada e seu funcionamento é pouco conhecido em relação à outras partes. Dados recentes da literatura indicam a existência de uma rede gênica complexa regulando esta parte do embrião. Nossa hipótese é de que desta rede façam parte atividades repressoras necessárias para posicionar corretamente faixas de expressão pair-rule, e impedir que estas faixas sejam formadas na região anterior da cabeça onde elas normalmente não ocorrem. Nosso objetivo é investigar a regulação transcricional dos promotores modulares dos genes pair-rule com a finalidade de identificar os fatores trans-reguladores e os mecanismos moleculares de repressão atuando nos alvos cis-reguladores. Para isto propomos experimentos genéticos e de expressão ectópica para analisar in vivo, por meio de hibridações in situ de todo embrião, os efeitos desencadeados por candidatos reguladores dos genes pair-rule. Paralelamente, propomos estudar a segmentação do sciarídeo Trichosia pubescens. Aspectos moleculares da segmentação foram investigados em poucas espécies, contudo, as evidências já obtidas indicam diferenças fundamentais entre o funcionamento da cascata na região anterior do embrião de Drosophila e de outros insetos e mesmo de outros dípteros. A Drosophila é uma espécie derivada entre os dípteros, portanto, somente estudos com outras espécies revelariam formas da cascata de segmentação mais comuns dentro do grupo, e possibilitariam um entendimento do processo evolutivo da segmentação nos dípteros e em insetos de uma forma geral. Nossa opção pela Trichosia reside no fato de que esta é uma espécie da base do grupo, diferentemente da Drosophila. Além disso, a Trichosia reúne características favoráveis para estudos de embriogênese que pretendemos explorar. Para esta solicitação propomos a clonagem e determinação de padrões de expressão de ortólogos de genes gap da cabeça, que fornec

Até os anos 80 apenas três classes de RNAs eram conhecidas: mensageiros (mRNAs), transportadores (tRNAs) e ribossomais (rRNAs). Os mRNAs codicam proteínas, então chamados RNAs codicantes. Por sua vez, os dois últimos são considerados RNAs não codicantes (ncRNAs). Desde então, inúmeros outros ncRNAs foram identicados, e acredita-se que ainda muitos outros estão por serem descobertos. De fato, enquanto 2% do genoma humano e anotado como sendo genes codicantes, estudos recentes demonstram que na verdade grande parte do genoma humano e transcrito. Os RNAs não codicantes conhecidos até o momento desempenham diversas atividades importantes e muitos deles estão associados a diversas doenças. A descoberta de novos ncRNAs e de seus papéis moleculares não só traz avanços no conhecimento da biologia molecular como também pode auxiliar no desenvolvimento de novas terapias de doenças associadas. No entanto, identificar genes de RNAs não codicantes nos genomas é um problema em aberto. Uma alternativa é já partir de sequências transcritas e então classificá-las em RNAs codicantes ou não codicantes. Essa alternativa tem se tornado ainda mais atraente agora com as novas técnicas de sequenciamento usadas por sequenciadores como o 454 e Solid. Mas mesmo esse processo não e trivial, pois há fatores confundidores que prejudicam essa classificação. Este projeto visa ao desenvolvimento de um
classificador de RNAs que não apenas lide com esses problemas mas também que realize uma classificação multiclasse que auxilie o pesquisador na caracterização do transcrito.

RNAs não codificantes (ncRNAs) são RNAs funcionais que, ao invés de serem traduzidos para proteínas, desempenham eles mesmos diversas atividades importantes. Muitos deles exercem um papel regulatório do mecanismo de expressão gênica, controlando a atividade de diversos genes, codificantes ou não. Mutações ou a má regulação desses ncRNAs estão relacionadas com diversas doenças como enfarto, câncer e transtornos neurológicos e transtornos neuropsiquiátricos (TNPs). Um transtorno neuropsiquiátrico de relevância mundial é
conhecido como Transtorno Obsessivo-Compulsivo (TOC). O TOC é um transtorno que causa acentuado sofrimento e/ou prejuízo funcional e que afeta aproximadamente 1 a 3\% da população mundial. A exemplo de outros TNPs, ainda não foi identificado nenhum ncRNA associado ao TOC. No entanto, recentes e constantes descobertas têm revelado o envolvimento dessas moléculas em muitos TNPs. Dentre esses TNPs estão Alzheimer, epilepsia, X frágil, Parkinson, ataxia espinocerebelar, doenças de príons, esquizofrenia, síndrome de Tourette e de Prader-Willi, sendo que as três últimas apresentam comorbidade com TOC.
Além de associação com transtornos, vários ncRNAs exercem importantes papéis no desenvolvimento normal do sistema nervoso central e de várias outras atividades celulares. É esperado que muitos ncRNAs ainda não tenham sido identificados. Desta forma, novos ncRNAs envolvidos em TNPs podem estar ocultos nas regiões ``intergênicas'' e intrônicas. Considerando essas evidências, acreditamos que devam existir ncRNAs envolvidos não só em TOC como também em um amplo espectro de TNPs. A descoberta desses ncRNAs e de seus envolvimentos com os vários TNPs pode auxiliar no desenvolvimento de novas terapias. A fim de iniciar esse processo de descoberta, este projeto propõe a realização de uma seleção de ncRNAs já conhecidos e de uma busca por novos ncRNAs, ambos potencialmente relacionados com TNPs, incluindo TOC. O projeto também inclui uma validação inicial de candida

A articulação e o cruzamento das informações geradas a partir dos diversos módulos do projeto temático FAPESP "CARACTERIZAÇÃO FENOTÍPICA, GENÉTICA E NEUROBIOLÓGICA DO TRANSTORNO OBSESSIVO-COMPULSIVO E SUAS IMPLICAÇÕES PARA O TRATAMENTO" requerem uma infra-estrutura eficiente de armazenamento e recuperação de informação. Este projeto tem o objeivo de desenvolver um banco de dados para apoiar às necessidades de busca e recuperação de informações geradas neste projeto temático, atendendo os desafios computacionais nele envolvidos.

Coordenadores: João Eduardo Ferreira e Ariane Machado Lima