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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
Vigência (Término): 30 de abril de 2022
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)

Publicações científicas
(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)
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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