| Processo: | 14/24162-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |
| Data de Início da vigência: | 01 de maio de 2016 |
| Data de Término da vigência: | 30 de setembro de 2019 |
| Área de conhecimento: | Ciências Biológicas - Bioquímica - Biologia Molecular |
| Pesquisador responsável: | Helder Takashi Imoto Nakaya |
| Beneficiário: | Thiago Dominguez Crespo Hirata |
| Instituição Sede: | Faculdade de Ciências Farmacêuticas (FCF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 13/08216-2 - CPDI - Centro de Pesquisa em Doenças Inflamatórias, AP.CEPID |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 17/17345-1 - Imunometabolismo de doenças inflamatórias: comparação de assinaturas gênicas de artrite induzida por chikungunya e obesidade, BE.EP.DD |
| Assunto(s): | Cardiologia Síndrome metabólica Biologia de sistemas Expressão gênica MicroRNAs |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | biologia de sistemas | MicroRNAs | Síndrome Metabólica | cardiologia |
Resumo Síndrome Metabólica (SM) é um grupo de patologias (diabetes, dislipidemia, hipertrigliceridemia, hipertensão e obesidade) associado ao aumento de risco de mortalidade, ocorrência de eventos cardiovasculares e altos custos médicos. Os microRNAs (miRNAs) são RNAs pequenos não codificadores com ampla atividade na regulação gênica. Os miRNAs estão envolvidos na fisiopatologia de várias doenças metabólicas e, portanto, podem servir como potenciais biomarcadores. O objetivo desta pesquisa é utilizar a biologia de sistemas para estudar os papéis regulatórios dos miRNAs na SM. Dados públicos de perfis de expressão gênica gerados por microarray serão utilizados na construção de redes e módulos gênicos associados consistentemente com a SM. Estes serão integrados com dados de interação entre proteínas e alvos de miRNAs para identificação de miRNAs que influenciam vias moleculares da SM. Os resultados das análises computacionais serão comparados com dados de perfis de expressão de miRNAs de pacientes com diagnóstico de SM. Estes dados serão gerados pela tecnologia de sequenciamento de alto desempenho (miRNA-seq) e sua validação técnica será realizada por qPCR. Além disso, a validação funcional dos miRNAs será realizada utilizando linhagens de células co-transfectadas com o miRNA e um vetor repórter contendo o gene alvo. Assim, a identificação de miRNAs e redes gênicas associados à diferentes patologias metabólitas poderão aumentar nosso entendimento sobre os complexos mecanismos moleculares e fisiopatológicos da síndrome metabólica. (AU) | |
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