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NOSSOS PROJETOS

O Sobreira Lab está comprometido com a pesquisa sobre a regulação de genes humanos em doenças complexas. Através de uma ampla variedade de tecnologias e sistemas de ponta e uma abordagem de variantes para função (em inglês, Variants-to-Function - V2F), nosso foco principal é decodificar as regiões de susceptibilidade genética, identificadas por estudos de associação genômica ampla (em inglês, Genome-Wide Association Studies - GWAS) e relacionadas a doenças metabólicas e características, em seus papéis funcionais.

Identificação e caracterização funcional para interpretar variações regulatórias

Estudos de associação genômica ampla (em inglês, Genome-Wide Association Studies - GWAS) deram passos significativos na descoberta de sinais genéticos ligados a vários traços e condições humanas. No entanto, frequentemente enfrentam desafios para identificar os genes específicos responsáveis por esses traços, especialmente em regiões não codificantes.

Para enfrentar esse desafio, o Sobreira Lab desenvolveu uma infraestrutura dedicada ao mapeamento de variantes para função (em inglês, Variants-to-Function - V2F). Essa abordagem inovadora aproveita o poder da genômica 3D, do mapeamento epigenômico de células individuais e dos dados de expressão gênica, abrangendo uma variedade de tecidos humanos e linhagens celulares.

Em nossa pesquisa em andamento, estamos comprometidos em aprimorar a anotação e a identificação de variantes genéticas. Nosso objetivo é aprimorar nossa capacidade de traduzir os sinais de GWAS associados a doenças metabólicas em mecanismos biológicos acionáveis.

Ferramentas para decodificar variações regulatórias

Nosso foco principal está no desenvolvimento e aplicação de ferramentas de alto rendimento para converter locais de risco genético identificados por GWAS e vinculados a doenças metabólicas e características em percepções funcionais, um processo conhecido como "variantes para função" (em inglês, Variants-to-Function - V2F).

Nossa abordagem combina métodos computacionais e experimentais, com o objetivo de abordar várias questões-chave:

  • Identificar a variante causal.

  • Precisar quais reguladores genéticos são afetados pela variante.

  • Determinar o(s) gene(s)-alvo localizados abaixo (downstream).

  • Identificar os tecidos e tipos celulares relevantes.

  • Descobrir as vias e funções celulares e do organismo influenciadas pela variante.

Implementamos diversas estratégias, como a perturbação via CRISPR em modelos de camundongos, linhas celulares e células humanas derivadas de iPSC, como adipócitos e neurônios. Essas abordagens nos permitem examinar diretamente variantes não codificantes, e empregamos estratégias de análise de banco de dados para esse fim. Além disso, utilizamos os ensaios repórteres de paralelo em massa (em inglês, Massively Parallel Reporter Assays - MPRA) para entender como as variantes afetam a funcionalidade de regiões regulatórias e vias gênicas. Nosso trabalho também está se expandindo para explorar variações em regiões que alteram a transcrição ou a estabilidade do RNA.

Dissecando o impacto da heterogeneidade alélica e da epistasia em um locus

No Sobreira Lab, enfatizamos a importância de conduzir experimentos funcionais ao identificar regiões genômicas relacionadas a doenças. Estamos usando um conjunto específico de genes para explorar como várias regiões regulatórias interagem e afetam a expressão gênica em um locus genômico no tempo e espaço. Nosso principal objetivo é investigar minuciosamente esses elementos regulatórios, obtendo percepções mais profundas sobre como diferentes sinais de várias regiões regulatórias colaboram para controlar a expressão gênica.

Em casos em que várias variantes contribuem para a causalidade, aplicamos uma abordagem combinatória de edições CRISPR/Cas9. Essa técnica envolve a edição sequencial das mesmas células para diferenciar efeitos epistáticos de aditivos. Além disso, adaptamos um conjunto de métodos de genética molecular, in vivo e in vitro para corresponder  fenótipo específico e alelos em um determinado locus genômico. Nossa pesquisa gira em torno de três questões essenciais:

  • Há indicações de variantes fora das associações do GWAS, potencialmente com diferentes frequências, que também podem influenciar a regulação gênica?

  • As variantes em diferentes acentuadores (enhancers) trabalham juntas para controlar a expressão gênica?

  • Como as combinações de variantes, nos mesmos ou diferentes haplótipos, contribuem para o aumento do risco de doenças?

Em última análise, nosso projeto tem como objetivo desenvolver ensaios e estratégias que avancem nossa compreensão das redes metabólicas complexas e da regulação gênica.

Geração de perfis moleculares e celulares em neurônios e adipócitos derivados de iPSCs humanas

As doenças metabólicas envolvem interações complexas entre diferentes tipos celulares, e compreender seus papéis é crucial para tratamentos eficazes. Neurônios hipotalâmicos humanos e células do tecido adiposo desempenham papéis essenciais na regulação metabólica, influenciando processos como o metabolismo lipídico, controle do apetite e ingestão de energia. No entanto, estudar diretamente células hipotalâmicas humanas apresenta desafios, e a obtenção de células-tronco mesenquimais (em inglês, Mesenchymal Stem Cells - MSCs) funcionais suficientes de tecidos adultos frequentemente é limitada.

Para superar esses obstáculos, o Sobreira Lab utiliza a tecnologia de células-tronco pluripotentes induzidas (em inglês, Induced Pluripotent Stem Cell - iPSC) para gerar neurônios hipotalâmicos e adipócitos. Essas células derivadas de iPSCs oferecem um recurso valioso para a pesquisa.

O Sobreira Lab também se concentra em caracterizar mudanças no cenário regulatório de genes durante a diferenciação de células hipotalâmicas e adipocitárias. Ao conduzir essa análise em um grupo diversificado de mais de 100 indivíduos com perfis genéticos bem documentados, pode-se integrar esses dados com loci de GWAS associados a diversos traços e doenças, especialmente aqueles com um forte componente hereditário nesses tipos celulares. Essa abordagem permite identificar possíveis genes efetores e regiões regulatórias que podem controlar a expressão gênica, lançando luz sobre os mecanismos moleculares subjacentes às doenças metabólicas.

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