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EVENTO



Modelo metabólico integrado com as vias regulatórias associadas ao biofilme do isolado BMB9393 de Staphylococcus aureus pertencente à linhagem ST239-SCCmecIII do Clone Epidêmico Brasileiro (BEC)

Tipo de evento:
Seminário de Avaliação - Série A


O presente trabalho teve como objetivo principal identificar os mecanismos regulatórios que atuam na formação do biofilme da bactéria patogênica Staphylococcus aureus e como os mesmos influenciam o metabolismo através de um modelo integrado. O biofilme é considerado um importante fator de virulência em infecções nosocomiais, sobretudo as que envolvem adesão a dispositivos médicos invasivos e ao tecido do hospedeiro, desempenhando um papel importante na persistência de infecções crônicas. O mesmo pode ser definido como uma comunidade microbiana séssil em que células aderem a uma superfície abiótica ou a outras células e encontram-se envoltas por uma matriz extracelular polimérica protetora. O crescimento em biofilme confere inúmeras vantagens adaptativas em relação às células planctônicas que encontram-se dispersas fora deste microambiente, entre elas pode-se destacar a diminuição à susceptibilidade aos antibióticos e ao sistema imune do hospedeiro, dificultando a erradicação das infecções [Lister & Horswill, 2014]. Neste contexto, foi construída uma rede regulatória transcricional (TRN - do inglês Transcriptional Regulatory Network) assim como um modelo metabólico em escala genômica (GEM – Genome-Scale Metabolic Model) para o isolado brasileiro BMB9393 de S. aureus [Costa et al., 2013]. Esse isolado possui uma capacidade aumentada em produzir biofilme e uma forma de estudar este fenômeno é através da modelagem computacional com uso de ferramentas que permitam a integração das vias regulatórias associadas a produção de biofilme com o GEM. A abordagem integrativa é inovadora, pois é a primeira para o patógeno que considera o impacto da regulação gênica na atividade metabólica. Além disso, é pioneira na reconstrução da TRN para um membro pertencente ao clone multiressistente BEC (do inglês Brazilian Epidemic Clone) responsável por infecções em diversos hospitais brasileiros e que tornou-se, em pouco tempo, um dos clones de MRSA (Methicillin-resistant Staphylococcus aureus) de maior dispersão mundial. A metodologia pode ser dividida em três partes principais, sendo a primeira a reconstrução do draft da TRN da BMB9393 a partir de informações obtidas da rede publicada em 2011 para S. aureus N315 [Ravcheev et al., 2011] enriquecida tanto com dados provenientes de bancos de dados de regulons (consistindo em um fator de transcrição - TFs e o conjunto de todos os genes regulados pelo mesmo) bacterianos como o RegPrecise e Prodoric, como por interações regulatórias curadas manualmente. Ainda na primeira etapa, foram identificados regulons nos quais a expressão de todos os genes alvos encontravam-se alterados em condição de biofilme quando comparada à condição planctônica. Também foram reconstruídas pequenas vias regulatórias para cada um desses regulons. O segundo passo envolveu a construção do modelo metabólico aplicando o método da análise de balanço de fluxo (FBA – do inglês Flux Balance Analysis) que utiliza otimização linear para determinar a distribuição dos fluxos das reações em estado estacionário numa rede metabólica através da maximização de um objetivo celular, que, no caso, foi representado pela capacidade de crescimento ou biomassa [Orth et al., 2010]. Por fim, a última parte engloba a integração do modelo metabólico com as diferentes vias regulatórias de interesse, além de uma via associada a utilização de lactose pela célula que foi utilizada para validar a metodologia empregada. Sendo assim, obtêm-se um modelo computacional que represente de maneira mais realística o que acontece no organismo, onde o metabolismo e a regulação encontram-se altamente integrados, resultando em simulações e predições mais confiáveis.

Data Início: 31/01/2018
Hora: 09:30
Data Fim: 31/01/2018
Hora: 12:00

Local:  LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Auditorio A

Aluno:
Maiana de Oliveira Cerqueira e Costa - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Co-Orientador:
Marcelo Trindade dos Santos - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Orientador:
Marisa Fabiana Nicolás - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Participante Banca Examinadora:
Luciane Prioli Ciapina - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Marisa Fabiana Nicolás - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Maurício Vieira Kritz - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Suplente Banca Examinadora:
Fabio André Machado Porto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC


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