Infecção aguda pelo Chikungunya é estudada em nível molecular em pacientes brasileiros

As informações foram fornecidas por Karina Toledo, editora da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp) em agosto de 2019. Em uma publicação feita na revista PLOS Pathogens, pesquisadores brasileiros relataram a identificação da assinatura gênica da doença causada pela infecção pelo vírus Chikungunya por meio da análise de células sanguíneas de pacientes.

A assinatura gênica, que foi analisada com o auxílio de técnicas de análise de redes complexas, inteligência artificial e aprendizado de máquina, trata-se do conjunto de genes dos infectados cuja expressão é alterada pelo vírus Chikungunya. Posteriormente, o grupo de pesquisadores mapeou o papel que esses genes desempenham na célula e no combate ao vírus.

O estudo, que recebeu apoio da Fapesp, foi coordenado pelo professor da Faculdade de Ciências Farmacêuticas (FCF) da Universidade de São Paulo (USP), Helder Nakaya. O grupo coordenado por Nakaya também contou com membros do Instituto Butantan, do Laboratório Central de Saúde Pública de Sergipe, do Instituto de Ciências Biomédicas (ICB) e da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP), ambos da USP, entre outros colaboradores.

À Agência Fapesp, Nakaya disse que foi identificado um conjunto de genes capaz de indicar, na fase aguda, se o paciente  evoluirá para um quadro de dor por inflamação nas articulações à artralgia crônia, que é relativamente comum nos infectados pelo vírus. Porém, o pesquisador acrescenta que essa descoberta precisa ser confirmada com uma quantidade maior de amostras. Foram analisadas 39 amostras de sangue de sergipanos infectados em 2016 e comparadas com 20 amostras de não infectados.

Na primeira etapa, o estudo dedicou-se à análise transcriptoma das amostras, ou seja, do conjunto completo de RNAs mensageiros, ribossômicos, transportadores e os microRNAs. Com isso, os pesquisadores puderam mensurar o nível de atividade de 20 mil genes das amostras infectadas, comparando-as com as amostras de não infectados e verificando, assim, quais genes aumentavam ou diminuíam sua expressão durante a infecção.

“Focamos nos genes codificadores de proteínas (aqueles que expressam os RNAs mensageiros), pois estes têm um papel mais fácil de ser interpretado. É relativamente simples saber se codificam um receptor celular ou um fator de transcrição, por exemplo. Conseguimos, assim, entender melhor a patogênese do Chikungunya, isto é, como o vírus afeta as células e quais sistemas de defesa são ativados em resposta”, contou Nakaya.

O estudo foi capaz de revelar como o inflamassoma, ou seja, o conjunto de proteínas que monta a resposta imunitária do organismo, desencadeia o processo inflamatório com o objetivo de combater o vírus Chikungunya. Nessa doença, observou-se que a mediação é feita pela enzima caspase-1.

Essa descoberta foi validada devido a uma parceria com o pesquisador Dario Zamboni, da FMRP, por meio de experimentos com camundongos. Os pesquisadores vinculados ao Centro de Pesquisa em Doenças Inflamatórias (CRID), da FAPESP, encontraram que, nos camundongos geneticamente modificados para não expressar a enzima caspase-1, a infecção pelo vírus não provoca a liberação da molécula pró-inflamatória interleucina-1-beta (IL-1?), reação contrária ao que ocorreu nos roedores sem alterações genéticas.

Ademais, também foi feita uma análise combinada das assinaturas gênicas da infecção por Chikungunya, dengue e da artrite reumatoide, doença autoimune caracterizada por inflamação crônica nas articulações, afim de descobrir os genes específicos da Chikungunya. Essa análise revelou 949 genes envolvidos apenas na artrite reumatoide, 632 apenas em dengue e 302 exclusivos de Chikungunya. Sete genes apareceram nas três condições simultaneamente: OAS1, C1QB, ANKRD22, IRF7, CXCL10, IFI6 e IFIT3.

Finalmente, Nakaya relatou outros achados do estudo possibilitados pela ferramenta CEMiTool, desenvolvida por ele com apoio da FAPESP e as principais contribuições da pesquisa que ele coordenou:

Isso nos permitiu identificar oito principais módulos (genes com perfil similar de resposta) e identificar nessas redes quais são os hubs, ou seja, aqueles genes com maior número de conexões e que, por esse motivo, são os mais promissores alvos a serem explorados na busca por fármacos

Nosso trabalho permitiu gerar uma lista de potenciais alvos terapêuticos e, agora, estamos cruzando esses achados com um banco de dados de compostos ativos. Esse cruzamento é feito por meio computacional, mas com base em dados experimentais. Nos orientamos por estudos já publicados, que revelaram drogas capazes de interferir nesses genes de interesse.