Explorando o potencial dos sistemas imunológicos artificiais no processo de previsão da estrutura da cromatina.

• Processo: 25/25221-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 06 de julho de 2026
• Data de Término da vigência: 06 de outubro de 2026
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
• Pesquisador responsável: Fábio Roberto Chavarette
• Beneficiário: Gustavo Soares
• Supervisor: Vinicius de Godoi Contessoto
• Instituição Sede: Instituto de Química (IQ). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Araraquara. Araraquara , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Rice University, Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 25/08602-7 - Desenvolvimento de uma Ferramenta Inteligente Orientada a Análise de Imagens de Banda de Eletroforese, BP.IC
• Assunto(s): Aprendizado computacional Biologia computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Artificial Immune Systems | Chromosome Conformation | Epigenetic Profiling | machine learning | Bioinformática

Resumo

O organização do cromossomo intriga uma vasta porção da academia, não àtoa. Estudos ao longo do tempo, mostraram a dependência funcional entre o perfil deexpressão celular de um dado tecido e a conformação estrutural da cromatina, justamente,embasada na acessibilidade às informações contidas no cromossomo, em detrimento deregiões mais ou menos enoveladas da cromatina. Essa relação, também foi observada ecorrelacionada com diferentes perfis de cânceres, onde domínios topologicamente associados(TAD), domínios liminarmente associados e até mesmo interações com promotores tinhamcaracterísticas anômalas observáveis em células cancerígenas em estágios iniciais e maisavançados, dando a ela seus perfis típicos em termos de comportamento e feitos no organismo.Na busca pela compreensão desse fenômenos, estruturam-se técnicas de espectroscopia ede sequenciamento específicas à determinação estrutural do cromossomo, sendo as maisconhecidas a florescência por hibridização in situ (FISH) e a Captura de ConformaçãoCromossômica de Alto Rendimento (HI-C), além de técnicas buscando entendimentofuncional do cromossomo utilizado-se de marcas epigenéticas, sendo uma das mais notáveisa Imunoprecipitação de Cromatina seguida de Sequenciamento (ChIP-Seq). Com os dadosobtidos por essas técnicas (principalmente de ensaios de HI-C), e o auxílio das ferramentasda computação, foi possível estabelecer modelos para predizer a estrutura tridimensionaldo cromossomo. Entretanto, foram observados diversos problemas com a dificuldade deobtenção de dados de novo, relacionados ao esforço necessário para obtenção de mapas defrequência de contato cromossomo de alta resolução, conjunto ainda ao grande empenhonecessário em ensaios de HI-C. Dessa forma, alternativas utilizando dados de ChIP-Seq eaprendizado de máquina foram propostos, destacando soluções que se utilizam de redesneurais artificiais orientadas à modelos físicos, como é o caso de PyMEGABASE e TECSAS.Entretanto, ainda se faz necessário avaliar alternativas buscando melhores resultados, oucomplementação dos já obtidos. Assim, Sistemas Imunológicos Artificiais, em específico,Algoritmo de Seleção Negativas, se apresentam como potencial para serem empregados tantona identificação e correção de ruídos, quanto para executar tarefas como PyMEGABASE eTECSAS na pipeline de análise do cromossomo. Assim o objetivo desse estudo se faz poravaliar as duas possibilidades de forma comparativa, assim, agregando no seguimento coma inserção de SIA em um novo campo de estudo.