Pesquisadores desenvolveram uma técnica de mapeamento genômico que revela como milhares de genes trabalham juntos para influenciar o risco de doenças, ajudando a preencher lacunas deixadas por estudos genéticos tradicionais. A abordagem, descrita em um artigo da Nature liderado por cientistas dos Gladstone Institutes e da Universidade de Stanford, combina experimentos celulares em grande escala com dados de genética populacional para destacar alvos promissores para terapias futuras e aprofundar o entendimento de condições como distúrbios sanguíneos e doenças imunomediadas.
Cientistas biomédicos há muito buscam identificar genes que contribuem para doenças, mas muitas doenças comuns envolvem redes intricadas de múltiplos genes, tornando difícil traduzir sinais genéticos em tratamentos eficazes. Um estudo publicado na edição de 10 de dezembro de 2025 da Nature, intitulado "Causal modelling of gene effects from regulators to programs to traits", introduz uma estratégia de mapeamento genômico projetada para fechar essa lacuna.
De acordo com materiais dos Gladstone Institutes, o método foi desenvolvido por pesquisadores dos Gladstone e da Universidade de Stanford e usa uma abordagem de triagem ampla que testa o impacto de essencialmente todos os genes em uma célula, ligando doenças e outros traços aos sistemas genéticos subjacentes que os moldam.
"Agora podemos olhar para todos os genes no genoma e ter uma ideia de como cada um afeta um tipo celular particular", disse Alex Marson, MD, PhD, investigador sênior no Gladstone e co-líder do estudo, em um comunicado divulgado pelos Gladstone Institutes. A equipe, liderada pela primeira autora Mineto Ota, MD, PhD, combinou dados funcionais de experimentos com células sanguíneas humanas com informações genômicas de grandes recursos populacionais para descobrir como perturbações gênicas se propagam por programas celulares.
Como descrito no resumo do ScienceDaily do trabalho, os pesquisadores mapearam como desligar ou alterar genes em células sanguíneas afetava traços relacionados à biologia das células vermelhas do sangue, e depois integraram esses resultados com dados de associação genética em grande escala para rastrear as vias de reguladores específicos para programas celulares até traços clínicos.
Um exemplo proeminente destacado no estudo é o gene SUPT5H, que está associado à beta talassemia, um distúrbio sanguíneo que interrompe a produção de hemoglobina e pode levar a anemia de moderada a grave. A equipe conectou o SUPT5H a três processos chave de células sanguíneas: produção de hemoglobina, ciclo celular e autofagia, e mostrou que o gene pode aumentar ou diminuir a atividade em cada um desses programas.
"O SUPT5H regula todas as três principais vias que afetam a hemoglobina", disse o co-líder Jonathan Pritchard, PhD, professor de biologia e genética na Stanford, em comentários relatados pelos Gladstone Institutes. "Ele ativa a síntese de hemoglobina, retarda o ciclo celular e retarda a autofagia, que juntos têm um efeito sinérgico."
Embora os primeiros mapas se concentrem em células sanguíneas, os pesquisadores enfatizam que a técnica pode ser aplicada a muitos outros tipos de células humanas. Para imunologia em particular, o laboratório de Marson, que estuda células T e outras células imunes, espera usar a abordagem para investigar doenças autoimunes, deficiências imunes e alergias, áreas em que o risco genético é fortemente enriquecido em células T.
"A carga genética associada a muitas doenças autoimunes, deficiências imunes e alergias está esmagadoramente ligada a células T", disse Marson no comunicado dos Gladstone. "Esperamos desenvolver mapas detalhados adicionais que nos ajudem a realmente entender a arquitetura genética por trás dessas doenças imunomediadas."
O estudo foi financiado por várias organizações, incluindo os National Institutes of Health e a Simons Foundation, além de outros apoiadores filantrópicos e institucionais listados pelos Gladstone Institutes. Os pesquisadores dizem que os mapas de rede gênica resultantes podem ajudar a acelerar o desenvolvimento de medicamentos ao identificar os genes e vias mais influentes em doenças complexas.
