Novas descobertas: mutações silenciosas afetam genes vizinhos e desafiam entendimentos anteriores

São PauloPesquisadores da Universidade de Notre Dame descobriram que as mutações silenciosas, que não alteram o aminoácido codificado por um códon, podem ter efeitos significativos além de seu gene original. Antes, acreditava-se que essas mutações eram irrelevantes. No entanto, um novo estudo publicado na Proceedings of the National Academy of Sciences revela que essa suposição está incorreta.

A equipe realizou experimentos com a bactéria E. coli, alterando o gene CAT para criar nove versões diferentes, que variavam apenas na sequência de DNA, mas não na proteína codificada. Dessas nove, quatro versões mudaram a quantidade de proteína CAT produzida, demonstrando um efeito inesperado na expressão gênica. Essas alterações também afetaram a transcrição de RNA, revelando novas percepções sobre o processo.

• Mutações sinônimas podem gerar locais de transcrição crípticos.
• Esses locais redirecionam a RNA polimerase incorretamente.
• Como resultado, as polimerases sintetizam RNA que inclui partes de genes adjacentes.

Este erro pode resultar em uma maior produção de proteínas a partir de genes próximos, algo que não se considerava antes. Isso contraria a crença de que apenas mutações que alteram a estrutura da proteína são relevantes.

Essa descoberta traz implicações abrangentes. Pode ser necessário revisarmos a forma como diagnosticamos e tratamos distúrbios genéticos. Doenças que antes acreditávamos ser causadas exclusivamente por mutações genéticas prejudiciais podem também envolver alterações que parecem inofensivas. Além disso, impacta a terapia gênica. Técnicas como o CRISPR, que corrigem mutações prejudiciais, poderão precisar levar em conta essas mudanças aparentemente inofensivas, mas que ainda assim podem provocar problemas.

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Nosso entendimento sobre codificação genética e criação de proteínas está em expansão. Antes, acreditávamos que o código genético tinha uma função fixa de produzir proteínas. Este estudo agora revela que ele é mais dinâmico e interage com o ambiente celular. Pesquisas futuras devem explorar como sites ocultos de transcrição se desenvolvem e podem impactar outros genes.

Os algoritmos de aprendizado de máquina ainda têm dificuldade em identificar com precisão esses sites de ligação ocultos. Isso indica que nossos modelos computacionais genéticos precisam ser aprimorados, evidenciando a necessidade de algoritmos mais avançados para prever melhor essas interações.

O estudo indica que precisamos de um modelo melhor para entender as mutações genéticas. Ao invés de simplesmente classificar as mutações em dois grupos, sinônimas e não sinônimas, a pesquisa revela que as mudanças genéticas ocorrem ao longo de um espectro. Isso nos ajuda a compreender melhor os distúrbios genéticos e a desenvolver tratamentos mais eficazes.