DESCODIFICANDO O CÓDIGO DO CÂNCER

Revelando o Potencial dos RNAS Longos não Codificantes em Oncologia

Autores

DOI:

https://doi.org/10.61229/mpj.v2i1.32

Palavras-chave:

Câncer, lncRNA, Biomarcador

Resumo

A carcinogênese prevê 30 milhões de novos casos até 2040, tornando-se a segunda principal causa de morte global. No Brasil, as doenças neoplásicas resultaram em mais de 229.000 mortes em 2020, com previsão de 704.000 novos casos para cada ano do triênio 2023-2025. Fatores como tabagismo, estresse e predisposição genética influenciam a oncogênese. Intervenções em oncologia enfrentam desafios como resistência terapêutica e heterogeneidade tumoral. Cerca de 75% do genoma humano é composto por RNAs não codificadores (ncRNAs), com foco em longos ncRNAs. Anteriormente considerados 'lixo evolutivo', os lncRNAs regulam genes e afetam o câncer. LncRNAs nucleares impactam na arquitetura da cromatina, transcrição e processamento de RNA. Eles funcionam por meio de vias complexas, modulando oncogênicos e afetando resistência ao tratamento. Vários lncRNAs, incluindo MALAT1, ANRIL, HOTAIR, GAS5, MEG3 e H19, modulam vias oncológicas e influenciam processos celulares e resistência ao tratamento. Embora promissores como biomarcadores, a complexidade estrutural dos lncRNAs dificulta sua aplicação clínica.

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Biografia do Autor

Laurence Rodrigues do Amaral, Laboratório de Bioinformática e Análises Moleculares, Universidade Federal de Uberlândia, Patos de Minas, MG, Brazil

Laurence Rodrigues do Amaral é professor associado da Faculdade de Computação (FACOM) da Universidade Federal de Uberlândia (UFU), alocado em Patos de Minas - MG. Possui doutorado pelo PPGCC/UFSCar (área de Inteligência Artificial), mestrado pelo PPGCO/UFU (área de Inteligência Artificial) e bacharelado pela FACOM/UFU em Ciência da Computação, além de especialização em Biotecnologia pela Universidade Federal de Lavras (UFLA). Cursou pós-doutorado no Instituto René Rachou da Fiocruz Minas. É docente permanente no programa de pós-graduação em Ciência da Computação (PPGCO/UFU), área de Inteligência Artificial, orientando mestrado e doutorado. É docente permanente e atual coordenador no programa de pós-graduação em Biotecnologia (PPGBIOTEC/UFU), área de Bioinformática. É bolsista de produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora do CNPq, nível 2. Áreas de interesse: Inteligência Artificial, especialmente Algoritmos Genéticos, Aprendizado de Máquina, Data mining, Bioinformática e Robótica Evolutiva. Participou do sequênciamento mundial dos organismos Biomphalaria glabrata e Rhodnius prolixus. Colabora em projetos de pesquisa vinculados à National University of Ireland (Galway), Fiocruz, UFSCar, UFRJ, UFLA, UFOP, USP/Ribeirão Preto, UFAM, Unb, UFF, dentre outras. É revisor de artigos para os seguintes periódicos: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Bioinformatics (Oxford), Artificial Intelligence Review, Computers in Biology and Medicine, International Journal of Information Technology & Decision Making, dentre outros. É coordenador do Laboratório de Internet das Coisas e um dos responsáveis pelo Laboratório de Bioinformática e Análises Moleculares (LBAM) do INGEB/FACOM da Universidade Federal de Uberlândia - Campus Avançado Patos de Minas. 

Pedro Luiz Lima Bertarini, Laboratório de Bioinformática e Análises Moleculares, Universidade Federal de Uberlândia, Patos de Minas, MG, Brazil

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (2006) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (2012). Realizou Pós Doutorado pela USP/São Carlos entre 2013 e 2014. Atualmente é professor e pesquisador da Faculdade de Engenharia Elétrica (FEELT) - Universidade Federal de Uberlândia (UFU), campus Patos de Minas. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Telecomunicações. Seus interesses incluem modelagem de Sistemas de Telecomunicações, Metamateriais, Teoria da Informação e Codificação, Processamento Digital de Sinais, Internet das Coisas (IoT) e Inteligência Artificial. É coordenador do Laboratório de Tecnologias Urbanas e Rurais (LATUR) da FEELT/UFU no campus Patos de Minas.

Matheus de Souza Gomes, Laboratório de Bioinformática e Análises Moleculares, Universidade Federal de Uberlândia, Patos de Minas, MG, Brazil

Prof. Dr. Matheus de Souza Gomes é formado em Farmácia pela Universidade Federal de Ouro Preto (2005), tem Mestrado e Doutorado em Ciências Biológicas com ênfase em Biologia Molecular (2008) e estágio sanduíche na National University of Ireland - Galway - Laboratório de Genética e Biotecnologia - Centre for Chromosome Biology sob a supervisão do professor Dr. Charles Spillane. Foi professor de Bioquímica na Universidade Federal de Ouro Preto em 2011 e 2012. Atualmente é Professor Associado no Instituto de Biotecnologia e Assessor do Reitor na Universidade Federal de Uberlândia Campus Patos de Minas. Foi Coordenador do curso de Graduação em Biotecnologia entre 2012 e 2015 e Coordenador do Programa de Pós-graduação em Biotecnologia em 2016 e 2017 da mesma Instituição. É Professor permanente junto aos Programas de Pós-Graduação em Genética e Bioquímica (PPGGB - UFU) e Biotecnologia (PPGBIOTEC - UFU). Ministra disciplinas para a Graduação e Pós-graduação como Bioquímica Estrutural, Bioquímica Metabólica, Genética, Biologia Molecular e Bioinformática. Tem experiência nas áreas de Biologia Molecular, Bioinformática, Genética e Bioquímica. Atualmente é Pesquisador CNPq Nível 2 e Coordenador do Laboratório de Bioinformática e Análises Moleculares (LBAM) do Instituto de Biotecnologia da UFU Campus Patos de Minas.

Fábio Ribeiro Queiroz, Instituto de Inovação, Ensino e Pesquisa do Instituto Mário Penna

Biólogo, Mestre e Doutor em Ciências da Saúde pela Fundação Oswaldo Cruz - IRR/MG. Atualmente, desenvolve estágio Pós-doutoral em Pesquisa Translacional em Oncologia no Instituto Mário Penna de Ensino, Pesquisa e Inovação - IEPI. É responsável pelas Plataformas de Sequenciamento de Nova Geração e Bioinformática, atuando no transcritoma de pequenos RNAs, expressão gênica e análise de dados de sequenciamento. Possui experiência nas áreas de bioinformática, genética, biologia molecular, cultivo celular, citometria de fluxo e parasitologia molecular. Além disso, possui mais de doze anos de experiência como docente na rede estadual de educação. Foi vice-diretor na Escola Estadual Dom Cabral e atualmente é professor nesta mesma instituição. É professor no curso de pós-graduação em Bioinformática Aplicada à Saúde na PUC Minas.

Leticia da Conceição Braga , Instituto de Inovação, Ensino e Pesquisa do Instituto Mário Penna

Bióloga, mestre em Genética pela Universidade Federal de Minas Gerais, Doutora em Ciências da Saúde pela Faculdade de Medicina de Botucatu/UNESP e Pós-Doutora em Drug Discovery em Oncologia. MBA em Gestão de Negócios pela USP-ESALQ. Co-fundadora da startup OncoTag. Com sua experiência tem batalhado em prol do desenvolvimento do empreendedorismo científico e inovação no Brasil. Atualmente é coordenadora do Laboratório de Pesquisa Básica e Translacional do Instituto Mário Penna, atuando nas linhas de pesquisa em Oncologia de precisão e medicina translacional, com ênfase nos seguintes temas: genômica e transcriptômica tumoral, análises bioinformáticas de sequências de DNA e RNA e análise de expressão gênica diferencial e sinalização relacionadas à fatores prognósticos e preditivos do tratamento radioquimioterápico. Docente credenciada como colaboradora voluntária da Pós-graduação em Ciências Morfofuncionais da UFSJ e Genética da UFMG. Recebeu vários prêmios e menções honrosas como cientista e empreendedora, dentre eles destacam-se: II Prêmio Fleury de Inovação, Destaque no Demoday InovAtiva Brasil, Prêmio Carlos Ribeiro Diniz (Funed), Mérito Docente UNA e Prêmio Francisco Mauro Salsano - Genética humana. Membro Allied Doctoral Scientist da Sociedade Americana de Oncologia (ASCO) e membro Grupo Brasileiro de Tumores Ginecológicos EVA.

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Publicado

16/08/2024

Como Citar

Custódio Dias Duarte, B., Rodrigues do Amaral, L., Lima Bertarini, P. L., de Souza Gomes, M., Ribeiro Queiroz, F., & da Conceição Braga , L. (2024). DESCODIFICANDO O CÓDIGO DO CÂNCER: Revelando o Potencial dos RNAS Longos não Codificantes em Oncologia. Mário Penna Journal, 2(1), 68–99. https://doi.org/10.61229/mpj.v2i1.32

Edição

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Seção

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