O que é Genoma e Exoma?

O que é Genoma e Exoma?

Você conhece a diferença entre Genoma e Exoma?

O genoma humano é o conjunto total de DNA presente em cada uma das nossas células. É no DNA que toda a informação genética é armazenada e transmitida para nossos descendentes. 

O nosso genoma possui entre 20.000 a 22.000 genes, que são formados por éxons e íntrons. O exoma é o conjunto de todos os éxons do genoma humano. 

Muitas vezes a compreensão desses dois termos é um pouco difícil, para facilitar a visualização e o entendimento criamos uma série de vídeos chamada de Genética à mão.

Na série, explicamos termos de genética e genômica através de ilustrações feita por uma colaboradora da nossa equipe Mendelics.

Confira na íntegra:

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Glossário de genética

Glossário de genética

Termos que você precisa saber em genética e genômica 

 

Ácido desoxirribonucleico (DNA)

A molécula química que contém ou ‘codifica’ informações genéticas. O DNA é composto de quatro bases químicas diferentes conhecidas como ‘A’ (adenina), ‘C’ (citosina), ‘G’ (guanina) e ‘T’ (timina).

As informações contidas no DNA incluem todas as informações necessárias para a formação, crescimento e manutenção de um indivíduo – seja humano, outro animal, planta, bactéria ou fungo. Alterações no DNA de um organismo podem ter um impacto significativo em seu fenótipo.

 

Bases 

Componentes do DNA ou RNA. No DNA, existem quatro bases químicas: adenina (A), guanina (G), timina (T) e citosina (C). No RNA, as bases são idênticas, exceto a timina, que é substituída pelo uracil (U).

A ordem das bases em um gene determina a ordem dos aminoácidos em uma proteína. Alterações nas bases podem resultar em alterações nos aminoácidos e na estrutura ou função da proteína produzida pelo gene. Isso pode resultar em alterações no indivíduo, como diferenças na cor dos cabelos ou dos olhos, ou no desenvolvimento de doenças.

 

Nucleotídeo

Moléculas que servem como blocos de construção de DNA e RNA. Os nucleotídeos consistem em uma base nitrogenada – adenina, citosina, guanina ou timina (uracil no RNA), açúcar (desoxirribose no DNA, ribose no RNA) e um grupo fosfato.

Cada trinca de três nucleotídeos nas seções de codificação de proteínas do genoma codifica um aminoácido. Alterações na sequência nucleotídica podem afetar o aminoácido codificado e alterar a forma e a função da proteína resultante.

Quando se diz que o DNA consiste em 3 bilhões de bases ou que uma única alteração de uma base do DNA de uma pessoa é a causa de uma doença, esta é uma referência à base nitrogenada dentro de cada nucleotídeo.

 

Códon

Uma sequência de três bases no DNA ou RNA que contém as instruções para a colocação de um aminoácido específico na produção de uma proteína.

Alterações nas bases dentro de um códon podem ter uma variedade de efeitos no aminoácido e proteína resultante. 

Frequentemente não há efeito nenhum, pois nosso código genético é redundante, isto é, a maioria dos aminoácidos pode ser codificada por mais de um códon diferente. Por exemplo, ambos os códons GGT e GGC codificam o aminoácido glicina, portanto, a alteração do DNA não afetará o aminoácido codificado ou a proteína produzida. 

Outras alterações no códon podem afetar o aminoácido resultante, por exemplo, GGT alterado para GAT altera o aminoácido glicina para o aspartato. Isso pode ou não resultar em efeitos significativos no organismo, mas é possível que essa pequena alteração possa ter um grande efeito funcional. Outras mudanças podem inserir ou excluir bases que podem afetar vários códons ao mesmo tempo, em geral, impactando significativamente a proteína final.

 

Aminoácido

Blocos químicos de construção dos quais as proteínas são feitas. Existem 20 tipos diferentes de aminoácidos que podem ser combinados de várias formas para produzir muitas proteínas diferentes no nosso organismo.

A ordem dos aminoácidos em uma proteína afeta sua estrutura e função. Essa ordem é codificada pelo DNA no gene correspondente. Algumas alterações na sequência de DNA podem alterar o aminoácido codificado e, portanto, a proteína final.

Ao identificar uma alteração no DNA, é possível inferir se isso irá alterar o aminoácido codificado e se poderá ou não ter um impacto funcional. Esta informação pode ser usada para estabelecer a causa de uma doença e se um tratamento específico é apropriado.

 

Gene

Um segmento de DNA, com uma sequência específica da nucleotídeos, na qual está codificada a informação para formação de um polipeptídeo específico. Ou seja, a sequência de DNA que contém as instruções biológicas para a produção de uma cadeia polipeptídica, geralmente uma proteína ou componente específico de uma proteína.

Os genes são essenciais para todas as funções do organismo. Alterações nos genes podem levar a falha no funcionamento ou não-formação das proteínas codificadas.

A maioria das alterações no DNA funcionais identificadas no genoma estão dentro dos genes. A maioria das doenças raras é causada por variações nos genes.

 

Éxon

Seções dentro dos genes que possuem as sequências de codificação das proteínas e que, portanto, serão incluídas no mRNA (RNA mensageiro) final processado. 

Os éxons contêm informações que resultam diretamente na ordem final dos aminoácidos dentro da proteína. Os íntrons estão intercalados entre os éxons e são removidos durante o processamento do RNA mensageiro, em um processo conhecido como splicing. Alterações na sequência do éxon podem resultar em alterações na sequência de aminoácidos e na proteína resultante.

 

Íntron

Seções dos genes, que não codificam aminoácidos, e que são removidas do RNA mensageiro, antes da tradução em uma proteína

Os íntrons podem conter informações importantes que ajudam a regular a produção das proteínas e outros processos moleculares, mas não codificam aminoácidos. Eles são removidos durante o processamento do RNA mensageiro, em um processo conhecido como splicing. Alterações em sequências específicas do íntron podem resultar em erros de splicing, afetando a proteína final, ou então podem ter impacto na regulação gênica. 

 

Polipeptídeos 

Uma cadeia de aminoácidos.

Os genes codificam cadeias de aminoácidos chamados polipeptídeos. Uma proteína pode ser constituída de um único polipeptídeo ou vários polipeptídeos. Alterações em um polipeptídeo podem afetar a estrutura e a função da proteína. Compreender como as alterações afetam a proteína final pode ser importante para entender como as variações genômicas resultam em uma doença ou condição específica e podem ajudar no desenvolvimento de tratamentos.

 

Proteína

Molécula grande composta por uma ou mais cadeias de aminoácidos, cuja sequência é determinada pelo DNA. O corpo humano tem mais de 100.000 proteínas diferentes, realizando muitas funções diferentes.

As proteínas são essenciais para as células e, portanto, para todo o nosso organismo, funcionar corretamente. Em muitos casos, é uma falha em uma proteína que contribui para a progressão de uma doença ou condição.

 

Genoma

O material genético completo de um organismo, incluindo as regiões gênicas que fornecem as instruções para a produção de proteínas (2% do genoma) e as sequências não codificadoras (98% do genoma).

O sequenciamento de genoma, ou de partes do genoma, está se tornando parte dos cuidados de saúde de rotina para auxiliar na prevenção, diagnóstico e tratamento de doenças.

 

Cromossomos

Pacotes de DNA firmemente empacotados juntamente a proteínas associadas. Quase todas as células humanas têm um conjunto de 46 cromossomos, divididos em 23 pares, sendo que 22 pares são autossômicos, e o 23º par são os cromossomos sexuais (X ou Y).

Os cromossomos contêm quase todo o DNA em uma célula humana, com exceção do DNA encontrado nas mitocôndrias. Alterações nos cromossomos podem levar a uma variedade de condições. As maiores alterações são aneuploidias, onde há uma cópia adicional ou uma cópia faltante de um dos cromossomos, como visto na síndrome de Down (trissomia do 21), síndrome de Edward (trissomia 18) e síndrome de Patau (trissomia 13).

Há também mudanças nas quais partes dos cromossomos estão ausentes, duplicadas ou movidas de um cromossomo para outro. O complemento de cromossomos de um organismo pode ser visualizado através de um cariótipo.

Abracadabra – Inteligência artificial nas análises genéticas

Abracadabra – Inteligência artificial nas análises genéticas

Inteligência artificial na Medicina 

A inteligência artificial (IA) é um campo da ciência na qual computadores ou robôs comandados por computadores executam atividades associadas à inteligência humana, como aprendizagem, resolução de problemas e reconhecimento de padrões (1). 

O estudo de IA iniciou-se na década de 50, e hoje todos os setores produtivos, incluindo a Medicina, aplicam IA para facilitar processos. A diversidade de aplicações e a importância da IA na Saúde pode ser medida pelo valor estimado do setor, que em 2014 era de $600 milhões e que em 2021 será de $6.6 bilhões (2). 

Nos últimos anos, a digitalização e automatização passaram a integrar todos os processos médicos de modo a otimizar decisões médicas, aperfeiçoar ainda mais o diagnóstico e personalizar o tratamento.

Entre os diversos exemplos de aplicações da IA na Medicina, podemos citar: a assistência médica virtual, o prontuário eletrônico do paciente, cirurgias robóticas, gerenciamento de bancos de sangue, análise de imagens radiológicas, e muitas outras (2, 3).

Um exemplo é o artigo publicado em maio de 2020 na revista científica Artificial Intelligence in Medicine que propôs um modelo automatizado e não invasivo de predição de risco para câncer de mama baseado em análises de imagens térmicas (imagens feitas por câmeras que captam a luz infravermelha e conseguem identificar o calor presente na pessoa) por IA (4). 

A partir da leitura das imagens térmicas da mama, o modelo classifica o risco do câncer de mama da paciente com uma pontuação, que também pode ser utilizada para sugerir a periodicidade das consultas médicas de acompanhamento dos pacientes (4). Ou seja, através de uma imagem, o médico consegue avaliar o estágio do câncer da paciente e escolher a melhor conduta médica para cada caso (4).

 

Inteligência artificial aplicada a genética

Como a IA pode colaborar na análise de dados genômicos?

A última década na Medicina foi marcada pelas grandes inovações que a genética trouxe para as áreas de oncologia, doenças raras e medicina reprodutiva. 

O aumento da importância da Genética na Medicina aconteceu principalmente após o advento dos primeiros sequenciadores de Nova Geração (Next Generation Sequencing, NGS), a partir da segunda metade da década de 2000. Esses equipamentos aumentaram em milhões de vezes a capacidade de análise do genoma humano e reduziram o custo e tempo de sequenciamento.

Você pode ler mais sobre isso neste artigo.

A popularização da Genética e do NGS na Medicina trouxe a tona a necessidade de aprimoramento no processamento e na análise de dados genômicos

Uma das aplicações mais promissoras em IA na Medicina é tornar os diagnósticos genéticos mais precisos. 

A genômica – estudo do genoma humano, o conjunto de todo o material genético de uma pessoa – gera uma quantidade gigantesca de dados que são utilizados tanto no diagnóstico de síndromes ou doenças monogênicas, na predição de risco a doenças complexas como o câncer, como também na descoberta e no desenvolvimento de novos medicamentos, entre muitas outras aplicações.

Leia mais sobre a genética no diagnóstico e tratamento de doenças aqui.

Exames que utilizam o NGS geram milhões de fragmentos de DNA, que precisam ser lidos e interpretados corretamente para saber exatamente onde estão localizados no genoma da amostra analisada.  

Esses fragmentos são comparados a um genoma de referência construído pelo Projeto Genoma Humano e que é acessível para toda a comunidade científica e médica. As alterações detectadas no DNA de um paciente em relação ao genoma de referência são chamadas de “variantes”. 

O genoma humano possui 3 bilhões de pares de bases e um único indivíduo pode conter de 4 a 5 milhões de variantes. 

Isso significa que a tarefa de analisar as variantes de um único indivíduo e classificá-las como causadora de uma doença (patogênica) ou não (benigna) é extremamente complexa para ser realizada por uma pessoa.

Essa enorme quantidade de dados gerados pelo NGS exigiu o desenvolvimento de uma área chamada bioinformática, que visa transformar a imensa quantidade de dados gerados no sequenciamento em um único arquivo, compacto, que contenha as informações mais relevantes para a posterior interpretação e análise dos médicos ou cientistas. 

Dentro da genômica, a IA pode auxiliar em várias etapas da bioinformática e análise médica: na comparação dos dados com o genoma de referência, na identificação do tipo de alteração genética e sua posição, e até mesmo na interpretação da variante, na busca por informações descritas na literatura médica e nos bancos de dados sobre as variantes encontradas e na classificação de cada uma delas (5).

Além disso, para melhorar a interpretação de variantes em genes, muitos softwares utilizam a IA para conseguir predizer a possível consequência da alteração genética na função da proteína. 

É importante ressaltar que, embora a IA hoje seja uma ferramenta cada vez mais importante na Genética, a análise e a interpretação dos dados genômicos pelos médicos e cientistas é absolutamente necessária hoje para as análises genéticas.

 

Abracadabra®, inteligência artificial aplicada ao diagnóstico genético

Em 2012, quando a Mendelics iniciou no mercado de genômica, não existiam soluções eficientes para análises genéticas de NGS em larga escala. Por isso, nossa equipe desenvolveu o Abracadabra®, uma plataforma de análises genéticas completa baseada em IA, que interpreta os dados gerados pelo NGS, analisa as variantes genéticas encontradas nas amostras e as classifica de acordo com a relevância clínica (de benigna a patogênica).

Para isso, o Abracadabra® também consulta simultaneamente as informações disponíveis na literatura médica e científica, nos bancos de dados genéticos públicos (ClinVar e gnomAD, entre outros) e no banco de dados interno da Mendelics.

Conforme novas análises são realizadas no Abracadabra®, o sistema de inteligência artificial aperfeiçoa a análise. O Abracadabra® também tem sistema próprio de predição in silico de patogenicidade, que utiliza inteligência artificial para predizer o impacto da alteração na função proteica. 

As análises no Abracadabra® são realizadas exclusivamente por médicos geneticistas, que são responsáveis também pela elaboração dos laudos. 

O Abracadabra® é reconhecido internacionalmente (prêmio MIT em inovação em 2014) como uma das melhores ferramentas de análises genéticas e é de uso exclusivo da Mendelics. 

No laboratório, há uma equipe dedicada exclusivamente à manutenção do Abracadabra® e ao desenvolvimento de novas funcionalidades que possam tornar as análises genéticas ainda mais eficientes. 

O potencial do uso da IA na Medicina e na Genética apenas começou a ser explorado. A Mendelics valoriza e investe em uma equipe multidisciplinar e especializada que inclui bioinformatas, médicos, biólogos e geneticistas que são empenhados em utilizar e desenvolver a IA no Abracadabra® para cada vez mais tornar o diagnóstico genético rápido, preciso e acessível a todos.

Quer saber mais sobre o Abracadabra e sobre os exames da Mendelics que usam essa tecnologia?

Deixe sua pergunta nos comentários abaixo ou entre em contato com a nossa equipe pelo telefone (11) 5096-6001 ou através do nosso site.

 


Referências

  1. https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence
  2. Accenture; “Artificial Intelligence: Healthcare’s New Nervous System”. https://www.accenture.com/_acnmedia/PDF-49/Accenture-Health-Artificial-Intelligence.pdf
  3. Savelivez – https://savelivez.com/
  4. How Artificial Intelligence Will Change Medicine. Nature Innovations. doi: 10.1038/d41586-019-03845-1
  5. Kakileti ST, Madhu HJ, Manjunath G, Wee L, Dekker A, Sampangi S. Personalized risk prediction for breast cancer pre-screening using artificial intelligence and thermal radiomics. Artif Intell Med. 2020;105:101854. doi:10.1016/j.artmed.2020.101854
  6. Dias, R., Torkamani, A. Artificial intelligence in clinical and genomic diagnostics. Genome Med 11, 70 (2019).