PAPEL NA BIOINFORMÁTICA NA TERAPÊUTICA DO DIABETES TIPO II.
Vitória Santos Bezerra 1, Isabele da Silva Pereira 2 Antônio Carvalho Ribeiro Sobrinho1, Valdevane Rocha Araújo1
1 UNIVERSIDADE ESTADUAL DO CEARÁ (UECE).
2UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ (UFC).
INTRODUÇÃO: A Diabetes Mellitos (DM) trata-se de uma doença crônica que pode ocorrer tanto por déficit na produção de insulina no pâncreas, como na sua ação. Estima-se que mais de 642 milhões de pessoas sejam diagnosticadas com algum tipo de DM até 2040. Atualmente, as terapias preferidas para o tratamento com DM2 incluem o uso de medicamentos antidiabéticos, intervenção no estilo de vida (nutrição saudável e atividade física diária) e monitoramento da pressão arterial e perfil lipídico. Com a necessidade de novas abordagens para compreensão e tratamento do diabetes, a Bioinformática surgiu como ferramenta para mineração de dados biológicos. Na saúde a Bioinformática possibilita o direcionamento terapêutico, detecção e prognóstico de doenças, acelerando descobertas de desenvolvendo de fármacos. OBJETIVO: Descrever ferramentas de bioinformática que proporcionam o desenvolvimento de terapias para o diabetes. METODOLOGIA: Os dados foram obtidos na base de dados Pubmed com palavras-chaves: terapia gênica; desenvolvimento de fármacos; modelos de simulação com critério de exclusão: estudos com metodologia não definida e publicações repetidas e critérios de inclusão: estudos publicados de 2015 a 2020 em língua inglesa. RESULTADOS: Certas bases de dados e softwares estão dentro do National Center for Biotechnology (NCBI). O BLAST é uma ferramenta encontrada no NCBI, capaz de identificar sequências de nucleotídeos na base de dados, inclusive sem o nome do gene. Alinhando a sequência já existente, possibilita encontrar seu gene de pertencimento, sua proximidade taxonômica e a traduzir em uma proteína, a qual pode ser pesquisada em um banco de dados de proteínas. O Protein Data Bank (PDB) é um banco de dados de proteínas que possibilita visualizar a estrutura 3D, assim como de ácidos nucléicos, com intuito de criar ferramentas úteis para que pesquisadores e estudantes possam interpretar as proteínas. O PDB, juntamente com outros aplicativos como: Pymol, MGLTools e ClusPro, possibilitam obter proteínas para o Docking Molecular, permitindo "encaixar moléculas" para experimentar in sílico a interação entre um possível candidato a fármaco com uma proteína de interesse. O banco de proteínas é o UNIProt fornece sequências de proteínas, indica suas funções e classificações. Neste banco existem componentes como UNIProtKB para função e classificação e o UniRef, tem finalidade de fornecer sequências em cluster. O GenBank está inserido no NCBI que disponibiliza sequências gênicas que foram submetidos por grupos de pesquisa, onde é necessário disponibilizar o nome científico do organismo, taxonomia, descrição da sequência, região codificante dentre outros. O DNA Data Bank Japan (DDBJ) e o European Nucleotide Archive (ENA), compartilham entre si dados gênicos. Estes permitem a mineração de dados para encontrar alvos moleculares e biomarcadores para patologias. CONCLUSÃO: A bioinformática permite a detecção prévia de alvos moleculares, biomarcadores do Diabetes Mellitos, compreensão do mecanismo da doença e assim redução de tempo e custos para produção de fármacos.