Modelagem e análise das redes de interações das NEKs, incluindo potenciais inibidores

• Processo: 12/05092-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2012
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2012
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Jörg Kobarg
• Beneficiário: Gabriela Vaz Meirelles
• Supervisor: Avi Ma’ayan
• Instituição Sede: Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM). Campinas , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Mount Sinai School of Medicine (MSSM), Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 10/17842-6 - SMOLBNet 2.0: Biologia de Sistemas aplicada ao estudo das redes de interação das cinases Nek 1,4,6-9 e 11 e ao desenvolvimento de novos inibidores, BP.PD
• Assunto(s): Biologia computacional Modelagem computacional Neoplasias
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: câncer | inibidores | Modelagem computacional | Neks | redes de interação | systems biology | Biologia Sistêmica (Computacional)

Resumo

Cinases são proteínas reguladoras envolvidas em praticamente todos os aspectos funcionais das células, principalmente em vias de sinalização, sendo aquelas que atuam na regulação do ciclo celular consideradas, atualmente, os mais promissores alvos terapêuticos anti-câncer. Os mamíferos apresentam uma extensa família de 11 Neks (NIMA-related kinases) estruturalmente homólogas à NIMA, regulador mitótico indispensável em Aspergillus nidulans, as quais têm sido descritas como super-expressas em tumores ou como alvos de mutações em câncer. Este projeto tem como foco o desenvolvimento de modelos in silico para análise das redes de interação das Neks e identificação de possíveis inibidores com potencial para testes pré-clínicos e clínicos, que possam ser utilizados em novas estratégias terapêuticas anti-câncer, no contexto de uma Biologia Sistêmica (Systems Biology) aplicada. Pretendemos aplicar a modelagem computacional para validar a perturbação da rede de interação das Neks como um possível tratamento para diversos tipos de câncer. Além disso, será realizado um treinamento em teoria de grafos, técnicas de aprendizagem de máquina (machine-learning), modelagem dinâmica e desenvolvimento de programas direcionados para a área de Biologia Sistêmica, que possibilitem a implementação de uma plataforma de bioinformática para análises em larga escala, para viabilizar a validação de alvos terapêuticos e desenho de drogas, em nosso laboratório no Brasil. (AU)