Identificação in silico de mediadores transcricionais responsáveis pela transdiferenciação de adipócitos em humanos.

• Processo: 23/10154-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Fisiologia - Fisiologia de Órgãos e Sistemas
• Pesquisador responsável: Licio Augusto Velloso
• Beneficiário: André Iba Kanashiro
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Médicas (FCM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07607-8 - CMPO - Centro Multidisciplinar de Pesquisa em Obesidade e Doenças Associadas, AP.CEPID
• Assunto(s): Fatores de transcrição Metabolismo Obesidade Tecido adiposo bege
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: fatores de transcrição | metabolismo | obesidade | tecido adiposo bege | Endócrino-metabólico

Resumo

O tecido adiposo é dividido entre o tecido adiposo branco, responsável primariamente pelo armazenamento de energia na forma de triglicerídeos, e o tecido adiposo marrom e bege que gastam energia na forma de calor (termogênese). Particularmente, os adipócitos bege podem se desenvolver a partir de precursores locais (de novo adipogênese) ou transformando adipócitos brancos maduros em adipócitos bege através do mecanismo de transdiferenciação. Entretanto, os mecanismos moleculares relacionados ao processo de transdiferenciação ainda não são compreendidos. Métodos experimentais (por exemplo, CRISPR/Cas9) capazes de induzir a perturbação de genes alvo em células de interesse são descritos na literatura, mas apresentam um grande custo operacional e desafio técnico. Em contrapartida, o uso de métodos computacionais na determinação de redes de regulação gênica, do inglês gene-regulatory network (GRN) representa um modo efetivo e de baixo custo para avaliar in silico a função de genes de interesse e consequentemente o fenótipo celular. Neste sentido, um método computacional conhecido como CellOracle, projetado especificamente para simular mudanças na identidade celular após a perturbação de fatores de transcrição (FTs), foi recentemente desenvolvido. Dessa forma, nosso propósito para este projeto será utilizar o método computacional CellOracle para identificar mediadores transcricionais responsáveis pelo mecanismo de transdiferenciação de adipócitos branco para bege a partir de células únicas de humanos.