Otimização da detecção e armazenamento de espectros de fragmentação de sinais biológicos em estudos de metabolômica

• Processo: 21/10401-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2022
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2026
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Ricardo Roberto da Silva
• Beneficiário: Gabriel Santos Arini
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Farmacêuticas de Ribeirão Preto (FCFRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Espectrometria de massas Biologia computacional Metabolômica Microbiota Quimioinformática Sinal biológico Cromatografia líquida acoplada à espectrometria de massas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bioinformática | Metabolomica | Microbioma | quimioinformática | espectrometria de massas

Resumo

A metabolômica tem ganhado destaque no campo das ciências ômicas. Ela oferece a possibilidade de compreensão fenotípica a nível molecular, abrangendo diversas áreas do saber. Das abordagens experimentais baseadas em espectrometria de massas (MS), a metabolômica untargeted apresenta-se de maneira muito promissora, porque tem a capacidade de revelar novos Produtos Naturais (PN) de interesse farmacológico. Estima-se que 60% dos fármacos atualmente registrados tenham um produto natural envolvido no seu desenvolvimento. Neste sentido, o potencial de descoberta de novos bioativos a partir do microbioma marinho, pelo uso da metabolômica untargeted, é grande, dada a extensão e diversidade ambiental da costa brasileira. Apesar dos avanços tecnológicos, proporcionando uma cobertura mais ampla na deteção em MS, a dificuldade na discriminação entre um sinal biológico do ruído nos dados obtidos em experimentos com abordagem untargeted, é um gargalo na aplicação da técnica para a área de PN. Neste sentido, o presente projeto tem por objetivo desenvolver uma plataforma experimental robusta para distinção entre sinal biológico e ruído em MS, permitindo a criação de catálogos de espectros em comunidades microbianas marinhas. Para tanto, a partir de extratos de modelos microbianos, serão selecionados sinais biológicos reprodutíveis, para posterior detecção e fragmentação em experimentos do tipo LC-MS/MS. Serão criadas ferramentas para inspeção e seleção de espectros de alta qualidade, bem como a conexão destes aos genes anotados no sistema biológico alvo. Os resultados preliminares apresentados demonstram que se trata de um projeto exequível, viável e promissor. O projeto será desenvolvido no Laboratório de Quimio-Biologia Computacional (CCBL) e no Núcleo de Pesquisa em Produtos Naturais e Sintéticos (NPPNS), sob a supervisão do Dr. Ricardo Roberto da Silva e do Prof. Dr. Norberto Peporine Lopes. O CCBL possui um auxílio para pesquisa de Apoio a Jovens Pesquisadores (17/18922-2). Também iremos contar com o suporte do NPPNS por meio do auxílio à pesquisa Temático 2020/02207-5. Além disso, contamos com a colaboração direta da Profa. Dra. Letícia Lotufo, que irá atuar no projeto tanto com questões técnicas, quanto práticas (Temático 15/17177-6). (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)

ARINI, GABRIEL SANTOS; MENCUCINI, LUIZ GABRIEL SOUZA; DE FELICIO, RAFAEL; FEITOSA, LUIS GUILHERME PEREIRA; REZENDE-TEIXEIRA, PAULA; TSUJI, HENRIQUE MARCEL YUDI DE OLIVEIRA; PILON, ALAN CESAR; PINHO, DANIELLE ROCHA; LOTUFO, LETICIA VERAS COSTA; LOPES, NORBERTO PEPORINE; et al. A complementary approach for detecting biological signals through a semi-automated feature selection tool. RONTIERS IN CHEMISTR, v. 12, p. 11-pg., 2024-10-25. (17/18922-2, 21/10401-9, 20/02207-5)

BORELLI, TIAGO CABRAL; ARINI, GABRIEL SANTOS; FEITOSA, LUIS G. P.; DORRESTEIN, PIETER C.; LOPES, NORBERTO PEPORINE; DA SILVA, RICARDO R.. Improving annotation propagation on molecular networks through random walks: introducing ChemWalker. Bioinformatics, v. 39, n. 3, p. 2-pg., 2023-03-01. (21/08235-3, 20/02207-5, 17/18922-2, 19/05026-4, 21/10401-9)

ARINI, GABRIEL SANTOS; BORELLI, TIAGO CABRAL; FERREIRA, ELTHON GOIS; DE FELICIO, RAFAEL; REZENDE-TEIXEIRA, PAULA; PEDRINO, MATHEUS; RABICO, FRANCIENE; DE SIQUEIRA, GUILHERME MARCELINO VIANA; MENCUCINI, LUIZ GABRIEL; TSUJI, HENRIQUE; et al. A multi-omics reciprocal analysis for characterization of bacterial metabolism. FRONTIERS IN MOLECULAR BIOSCIENCES, v. 12, p. 15-pg., 2025-03-20. (20/02207-5, 21/09375-3, 19/25432-7, 21/08235-3, 21/01748-5, 17/18922-2, 21/10401-9)