Análise de dados metagenômicos para compreender o impacto de dieta rica em gordura no desenvolvimento de transtornos afetivos por interações imune-microbianas

• Processo: 23/05903-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Vigência (Início): 15 de agosto de 2023
• Vigência (Término): 09 de novembro de 2023
• Área do conhecimento: Ciências Biológicas - Imunologia - Imunogenética
• Pesquisador responsável: Helder Takashi Imoto Nakaya
• Beneficiário: Leandro Tiburske
• Supervisor: David Engblom
• Instituição Sede: Instituto Israelita de Ensino e Pesquisa Albert Einstein (IIEPAE). Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein (SBIBAE). São Paulo , SP, Brasil
• Local de pesquisa: Linköping University (LiU), Suécia
• Vinculado à bolsa: 22/13842-9 - Transtorno Afetivo Bipolar: Estudo de dados de transcriptoma, BP.IC
• Assunto(s): Biologia computacional Neurociências Neuroinflamação Dieta hiperlipídica Eixo encéfalo-intestino
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de metagenômica | bioinformática | eixo intestino-cérebro | Neurociência | Neuroinflamação | Bioinformática

Resumo

O eixo intestino-cérebro é definido como a comunicação bidirecional entre o cérebro e os microrganismos presentes no trato gastrointestinal. Essa interação modula diversas funções cerebrais, incluindo comportamento, através da produção de moléculas neuroativas e regulação da expressão gênica. Logo, alterações na microbiota intestinal estão associadas com mudanças comportamentais, desregulações imunológicas, neuroinflamação e ativação da micróglia. Considerando que diferentes transtornos psiquiátricos compartilham características em comum de tal alteração, como redução de citocinas anti-inflamatórias e aumento de citocinas inflamatórias, o objetivo deste trabalho é compreender como alterações na microbiota intestinal por dieta rica em gorduras influenciam o sistema imune e o sistema nervoso central. Portanto, dados de sequenciamento por metagenômica de amostras fecais de roedores alimentados com dietas controle e com dieta rica em gordura serão analisados por metodologias de bioinformática. Inicialmente, KneadData será usado para realizar o controle de qualidade nos arquivos FASTQ. Então, a composição filogenética das amostras será identificada pelo algoritmo MetaPhlAn 4.0, o qual será usado como dado de entrada para a análise funcional pelo HUMAnN3. Diversos plugins do QIIME2 serão empregados para investigar a fundo os metagenomas, como, por exemplo, algoritmos de machine learning para encontrar quais variáveis melhor discriminam os dois grupos de estudo ou que são relacionadas com alterações cerebrais ou comportamentais. Consequentemente, moléculas, vias moleculares e bactérias diferencialmente abundantes entre os dois grupos serão obtidas. Desta maneira, este projeto ajudará a determinar quais microrganismos ou metabólitos modulam a cognição e humor, o que é necessário para desenvolver terapias adjuvantes efetivas para transtornos psiquiátricos debilitantes, incluindo o Transtorno Afetivo Bipolar, Esquizofrenia e Transtorno Depressivo Maior. (AU)