Efeitos de contaminantes ambientais com estrutura análogas a uracila no metabolismo lipídico pró-esteatótico não alcoólico em co-cultura celular e no modelo de cultivo 3D de baixo custo para avaliar suas correlações a processos epigenéticos

Resumo

Atualmente, as doenças hepáticas gordurosas não alcoólicas (DHGNA) são consideradas um problema de saúde pública mundial. Essas patogenias se caracterizam pelo acúmulo excessivo de gordura no fígado causadas por diferentes etiologias e que podem evoluir a quadros clínicos mais graves. Mundialmente a utilização descomedida de produtos químicos podem colaborar com o desenvolvimento e evolução de DHGNA, como os pesticidas utilizados no Brasil Porém, faltam estudos sobre mecanismos de atuação desses contaminantes ambientais nos processos metabólicos e na regulação da sinalização celular que conduzem às patogenias. Recentemente, nosso laboratório estabeleceu modelos de co-culturas de células hepáticas, responsivas a agentes químicos e simuladoras de um ambiente pró-esteatótico. Na presente proposta objetiva-se utilizar tal modelo de estudo para se investigar a atuação mecanística dos contaminantes com estrutura análoga a uracila (terbacil, bromacil e lenacil), que apresentam alta meia-vida, no possível estabelecimento de um ambiente pró-esteatótico, correlacionando a mecanismos epigenéticos e da biossíntese de pirimidinas. Para isso, ensaios bioquímicos, celulares e moleculares serão realizados objetivando-se a construção de um painel da atuação dos compostos na saúde celular. Com a integração dos resultados, busca-se identificar moléculas comuns às sinalizações induzidas nas culturas incubadas com os contaminantes, que potencialmente atuam no estabelecimento de quadros pró-esteatóticos, baseando-se no fato de que a quebra do metabolismo de uridina acarreta disfunções metabólicas. Para implementar o modelo alternativo de cultura 3D baixo custo como modelo translacional para o estudo da DHGNA, as análises também serão realizadas nesse modelo tridimensional para se avaliar o paralelismo entre os modelos em análise.