Análise computacional vincula padrões de RNA sanguíneo ao diagnóstico e prognóstico da ALS

A esclerose lateral amiotrófica (ELA) é uma doença que destrói os nervos necessários para o movimento. Cerca de 30.000 pessoas nos Estados Unidos são afetados e os médicos ainda não sabem o que causa isso. Para estabelecer as bases para melhores testes, os pesquisadores da Universidade de Thomas Jefferson Phillipe Loher, Eric Londin, Ph.D. e Isidore Rigoutsos, Ph.D. estão adotando uma abordagem de biologia computacional para ver como o ALS afeta as moléculas no sangue.

Em um estudo publicado em Neurobiologia moleculara equipe analisou amostras de sangue de cerca de 300 pessoas com e sem ALS. A pesquisa se concentrou em pequenos RNAs não codificadores (SNCRNAs), moléculas curtas que ajudam a regular a expressão gênica e outros processos celulares importantes. Trabalhos anteriores do Dr. Rigoutsos e sua equipe no Jefferson Computational Medicine Center mostraram que a doença de Parkinson afetou os níveis de SnCrNA no sangue. O Dr. Rigoutso queria ver se isso também era verdadeiro para o ALS.

A equipe descobriu que as pessoas com ALS tinham combinações diferentes de sncRNAs em comparação com pessoas sem, e certos sncRNAs foram associados a quanto tempo uma pessoa viveu após ser diagnosticada.

Curiosamente, as análises também revelaram alguns sncRNAs que não pertencem ao genoma humano.

“Muitas das moléculas que mudam com a doença vêm de bactérias ou fungos”, disse Rigoutso. Embora a equipe não saiba se essas alterações são uma causa ou o efeito da ALS, os resultados apontam para o microbioma que desempenha um papel importante na condição.

O Dr. Rigoutso diz que uma abordagem de biologia computacional, que analisa quantidades maciças de dados para encontrar padrões ocultos de SNCRNAs, será essencial para entender doenças neurodegenerativas como ALS e criar melhores diagnósticos e prognósticos para tempos de sobrevivência mais precisos.

“Podemos fazer testes no computador que levariam muitos meses, se não anos, para fazer no laboratório”, disse ele. “Isso vai além dos tipos de coisas que uma pessoa pode fazer simplesmente olhando para uma planilha”.