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Determinação das alterações metabólicas e do potencial terapêutico do Zika Vírus em células tumorais por espectrometria de massas e inteligência artificial

Processo: 19/05718-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2019
Situação:Interrompido
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Medicina - Anatomia Patológica e Patologia Clínica
Pesquisador responsável:Rodrigo Ramos Catharino
Beneficiário:Jeany Delafiori
Instituição-sede: Faculdade de Ciências Médicas (FCM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Espectrometria de massas   Vírus Zika   Vírus oncolíticos   Células tumorais   Metabolômica

Resumo

Zika vírus (ZIKV) é um flavivírus também transmitido pelo mosquito Aedes Aegypti, com elevada incidência de casos no Brasil entre 2015 e 2016. Embora 80% dos casos sejam assintomáticos, a posterior associação da doença com complicações neurológicas, como síndrome de Guillain-Barré em adultos e microcefalia em neonatos de mulheres grávidas infectadas, levou a iniciativas do desenvolvimento de métodos de diagnósticos e vacinas, e estudos sobre o processo de infecção viral em células humanas e do mosquito. Em paralelo, estratégias de metabolômica associada à espectrometria de massas e inteligência artificial tem avançado nas pesquisas de novos alvos terapêuticos e diagnósticos, com metodologias mais precisas e sensíveis. Essas ferramentas podem auxiliar nos avanços das pesquisas com ZIKV, trazendo inovação para a elucidação de biomarcadores da infecção viral, para a compreensão dos mecanismos de ação do vírus, para métodos de diagnóstico e evidências do potencial oncolítico do ZIKV. O tropismo do Zika vírus por diferentes tipos celulares, incluindo células neurais e das gônadas associada à sua capacidade de induzir morte celular de tumores no sistema nervoso, sugeriram a possibilidade da utilização do ZIKV para o tratamento de outros tipos de câncer, como próstata e ovário. Utilizando modelos in vitro objetiva-se investigar o potencial terapêutico e as alterações metabólicas induzidas pelo ZIKV através de estudos metabolômicos utilizando espectrometria de massas e inteligência artificial. (AU)

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Publicações científicas (5)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DE ARAUJO, FABIO FERNANDES; FARIAS, DAVID DE PAULO; NERI-NUMA, IRAMAIA ANGELICA; DIAS-AUDIBERT, FLAVIA LUISA; DELAFIORI, JEANY; DE SOUZA, FLORISVALDO GAMA; CATHARINO, RODRIGO RAMOS; DO SACRAMENTO, CELIO KERSUL; PASTORE, GLAUCIA MARIA. Influence of high-intensity ultrasound on color, chemical composition and antioxidant properties of araca-boi pulp. Food Chemistry, v. 338, FEB 15 2021. Citações Web of Science: 1.
DE ARAUJO, FABIO FERNANDES; FARIAS, DAVID DE PAULO; NERI-NUMA, IRAMAIA ANGELICA; DIAS-AUDIBERT, FLAVIA LUISA; DELAFIORI, JEANY; DE SOUZA, FLORISVALDO GAMA; CATHARINO, RODRIGO RAMOS; DO SACRAMENTO, CELIO KERSUL; PASTORE, GLAUCIA MARIA. Gastrointestinal bioaccessibility and bioactivity of phenolic compounds from araca-boi fruit. LWT-FOOD SCIENCE AND TECHNOLOGY, v. 135, JAN 2021. Citações Web of Science: 0.
FARIAS, DAVID DE PAULO; DE ARAUJO, FABIO FERNANDES; NERI-NUMA, IRAMAIA ANGELICA; DIAS-AUDIBERT, FLAVIA LUISA; DELAFIORI, JEANY; CATHARINO, RODRIGO RAMOS; PASTORE, GLAUCIA MARIA. Distribution of nutrients and functional potential in fractions of Eugenia pyriformis: An underutilized native Brazilian fruit. Food Research International, v. 137, NOV 2020. Citações Web of Science: 2.
FREIRE, LUISA; BRAGA, PATRICIA A. C.; FURTADO, MARIANNA M.; DELAFIORI, JEANY; DIAS-AUDIBERT, FLAVIA L.; PEREIRA, GIULIANO E.; REYES, FELIX G.; CATHARINO, RODRIGO R.; SANT'ANA, ANDERSON S. From grape to wine: Fate of ochratoxin A during red, rose, and white winemaking process and the presence of ochratoxin derivatives in the final products. FOOD CONTROL, v. 113, JUL 2020. Citações Web of Science: 0.
DIAS-AUDIBERT, FLAVIA LUISA; NAVARRO, LUIZ CLAUDIO; DE OLIVEIRA, DIOGO NOIN; DELAFIORI, JEANY; MELO, CARLOS FERNANDO ODIR RODRIGUES; GUERREIRO, TATIANE MELINA; ROSA, FLAVIA TRONCON; PETENUCI, DIEGO LIMA; WATANABE, MARIA ANGELICA EHARA; VELLOSO, LICIO AUGUSTO; ROCHA, ANDERSON REZENDE; CATHARINO, RODRIGO RAMOS. Combining Machine Learning and Metabolomics to Identify Weight Gain Biomarkers. FRONTIERS IN BIOENGINEERING AND BIOTECHNOLOGY, v. 8, JAN 24 2020. Citações Web of Science: 0.

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