As ômicas – entre elas a genômica, a transcriptômica, a metagenômica, a proteômica e a metabolômica – surgiram com a integração de grandes volumes de dados aos estudos das ciências biológicas sobre o DNA. Nesse sentido, bioinformática e biologia computacional estão intimamente relacionadas às Ciências Ômicas.

Nos estudos sobre os microrganismos, microbiomas e suas relações com hospedeiros e ambientes, as Ciências Ômicas são imprescindíveis. Para entender as funções de comunidades complexas de microrganismos junto a plantas – e, consequentemente, o papel funcional de seus genes –, a análise de grandes volumes de dados genômicos é essencial. Só assim é possível desenvolver produtos biológicos efetivos, seguros, escalonáveis e que tenham efeitos positivos em sua aplicação, inclusive na agricultura.

Conheça a seguir um pouco mais sobre algumas das Ciências Ômicas.

Genômica

Compreendem os estudos de toda informação hereditária de um organismo, codificada em seu DNA e transcrita em seu RNA, incluindo sequência de nucleotídeos, mapeamento de genes e funções. Trata-se de campos que se expandiram muito nas últimas décadas, impulsionados pelas novas tecnologias de sequenciamento genético e de análise de dados.

A genômica foi a primeira que surgiu entre as Ciências Ômicas, concebida pelo avanço das tecnologias de sequenciamento a partir da década de 1970. Outro marco importante para a genômica foi a criação de máquinas para sequenciamento automático de DNA, o que acelerou muito o processo de mapeamento do genoma. Tais avanços também impulsionaram o Projeto Genoma Humano, uma iniciativa internacional surgida em 1990 e finalizada em 2003 – com as últimas conclusões publicadas ainda recentemente, em março de 2022, na revista Science –, dando início a diversas outras iniciativas de sequenciamento de DNA. É o caso do Projeto Microbioma Humano, que se propôs a sequenciar e mapear todos os microrganismos que habitam os diferentes órgãos e tecidos humanos. O projeto foi finalizado em 2016.

Edição genômica

Não apenas o conhecimento sobre os genomas se expandiu, mas também a capacidade de manipulação do código genético. A edição genômica através de CRISPR (do inglês clustered regularly interspaced short palindromic repeats) já permite, entre outras aplicações, o desenvolvimento de plantas que apresentam maior produtividade ou tolerância a estresses ambientais. E o Brasil é pioneiro nesse sentido: em 2021, cientistas da Embrapa anunciaram o desenvolvimento da primeira cana-de-açúcar editada do mundo, com maior concentração de sacarose nos tecidos vegetais, facilitando a produção de etanol e outros produtos, sem DNA exógeno à planta.

A técnica de edição genômica foi reconhecida como uma das grandes descobertas científicas do século, inaugurando uma nova fase da engenharia genética. O desenvolvimento da edição genômica por CRISPR rendeu às pesquisadoras Emmanuelle Charpentier e Jennifer Doudna o Prêmio Nobel de Química de 2020.

Transcriptômica

A transcriptômica se dedica ao estudo da transcrição do código genético. O RNA nada mais é do que a versão transcrita do DNA e age como molde para síntese das proteínas que compõem os diferentes órgãos, tecidos e moléculas de um organismo. Por isso, muitas das pesquisas que envolvem transcriptômica são voltadas para o entendimento de como variações em sequências de DNA impactam a expressão gênica. Ou seja, uma vez que a informação presente no código genético é traduzida por fim em proteínas, como a transcrição de DNA em RNA influencia o funcionamento de um organismo. Os estudos em transcriptômica podem envolver as diversas classes de RNA, como é o caso dos RNAs mensageiros (mRNAs) e microRNAs (miRNAs).

Metagenômica e metatranscriptômica

Metagenômica e metatranscriptômica são, respectivamente, as análises do código genético (DNA) e de sua transcrição (RNA) a partir de amostras ambientais, contemplando todos os organismos ali localizados. Muito utilizada no estudo dos microbiomas, a metagenômica consiste em decifrar a “sopa” genética formada por diferentes organismos habitantes de um mesmo ecossistema e por seus genes. Essa abordagem provê valiosos conhecimentos sobre semelhanças e diferenças genéticas entre os microrganismos, bem como sobre suas funções junto a outros seres vivos.

Antigamente, o estudo dos microrganismos era essencialmente restrito a culturas axênicas (ou seja, puras), obtidas a partir de metodologias para isolamento microbiano em meios de cultivo. Mas não foi até a década de 1990 que o sequenciamento total de amostras ambientais se tornou uma possibilidade. A metagenômica surgiu como uma importante ferramenta para entender e caracterizar a presença e diversidade de comunidades microbianas em ambientes ou hospedeiros. Conhecida também como genômica ambiental, a metagenômica é muito utilizada para investigar o microbioma humano, entendendo suas características, relações com doenças e também como ferramenta para a medicina de precisão.

Proteômica e metaproteômica

Indo um passo além, a proteômica é um termo guarda-chuva para o estudo – identificação e caracterização – das proteínas presentes em um organismos, ou no caso da metaproteômica, comunidades de microrganismos. Com a metaproteômica de solos, por exemplo, é possível identificar proteínas acumuladas por organismos, permitindo a caracterização das funções bioquímicas presentes em um ambiente.

A metaproteômica viabiliza a investigação das comunidades microbianas no que se refere aos produtos gênicos, contribuindo particularmente para o entendimento sobre o conjunto de proteínas produzidas por um organismo. Esse tipo de abordagem também já permite análises aprofundadas dos microbiomas, possibilitando a investigação das interações entre diferentes microrganismos e caracterização de sua fisiologia e metabolismo – este último, alvo de estudo da metabolômica.

Metabolômica

A metabolômica é a abordagem utilizada para identificar o resultado de vias e processos metabólicos, associando atividades de pequenas moléculas que atuam no interior das células, tecidos e órgãos – os metabólitos – à resposta a alterações em sistemas biológicos. Essa análise pode ser realizada em organismos complexos, como seres humanos, ou em comunidades de microrganismos.

A metabolômica aplicada aos microrganismos é uma área recente, mas que tem potencial para diversas aplicações, considerando o papel dos microbiomas na modulação do metabolismo de outros organismos, como as plantas. Trata-se de um campo que vem se estabelecendo nos últimos anos e está na ponta final das análises de subprodutos pesquisados pelas “ômicas” – seguindo o fluxo de informações do código genético, compreendido por DNA, RNA, proteínas e metabólitos. As análises metabolômicas são frequentemente combinadas com outras Ciências Ômicas, como a transcriptômica, para geração de dados mais robustos.

Multiômicas

A junção de duas ou mais dessas áreas é denominada de multiômica, considerando a importância da multidisciplinaridade entre os campos de conhecimento e o grande volume de dados necessário para insights sobre o funcionamento de sistemas biológicos a partir de seu código genético, composição bioquímica e estímulos ambientais.

As multiômicas têm sido apontadas como parte do caminho para o futuro da biotecnologia, seja em aplicações para a saúde humana, agricultura ou até mesmo para o meio ambiente. A combinação dessas áreas é o que há de mais avançado dentro da Biologia e possibilita uma visão ampla e mais precisa dos processos biológicos, suas causas e resultados. Essas análises andam de mãos dadas com campos como a ciência de dados e a bioinformática, devido aos grandes volumes de dados gerados a partir das “ômicas”.

Apesar do constante desenvolvimento necessário em todas essas vertentes de pesquisa, já é possível vislumbrar grandes aplicações biotecnológicas a partir das Ciências Ômicas. No caso da agricultura, o desenvolvimento de produtos biológicos de nova geração e outras tecnologias baseadas em microbioma é altamente dependente do conhecimento gerado a partir das análises “ômicas”.

Principais referências

Krassowski, M.; Das, V.; Sahu, S. K.; Misra, B. B. State of the field in multi-omics research: From computational needs to data mining and sharing. Front Genet. (2020). https://doi.org/10.3389/fgene.2020.610798

Kleiner, M. Metaproteomics: Much more than measuring gene expression in microbial communities. MSystems (2019). https://doi.org/10.1128/msystems.00115-19

Rochfort, S. Metabolomics reviewed: A new “omics” platform technology for systems biology and implications for natural products research. J. Nat. Prod. (2005). https://doi.org/10.1021/np050255w

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No caso do microbioma, vem crescendo a visão sobre seu caráter sistêmico, em que microrganismos estão integrados entre si e a hospedeiros e ambientes, em um emaranhado genético resultante da coevolução e dependência para sobrevivência. Essa perspectiva também tem impulsionado o desenvolvimento de produtos biológicos que consideram a complexidade dos microbiomas e seu potencial para originar novas e inovadoras tecnologias para a agricultura e medicina.

Para entender melhor sobre as transformações pelas quais a Microbiologia tem passado nos últimos anos, Crhisllane Vasconcelos, Lead Data Scientist da Symbiomics, respondeu a algumas perguntas sobre como a genômica, a bioinformática e a análise de dados estão transformando o que entendemos sobre os microrganismos e suas aplicações biotecnológicas.

A visão sobre a microbiologia mudou muito nos últimos anos. O que a genômica tem a ver com isso?

Os pioneiros da microbiologia utilizavam fontes de nutrientes sólidas para isolar e identificar os microrganismos. Essa é uma frase bonita para dizer que tudo começou com cultivo de bactérias em fatias de batatas ou gelatinas, o que permite visualizar e contar colônias desses organismos. Essas técnicas de isolamento foram aprimoradas e são utilizadas até hoje na microbiologia. Por quase 300 anos, o estudo dos microrganismos foi realizado através de características morfológicas e da seleção de alguns perfis bioquímicos, algo que só mudou com o surgimento dos estudos genômicos. 

Nos últimos 20 anos, a utilização de técnicas genômicas levou à identificação de uma diversidade microbiana até então desconhecida, e os avanços dessas técnicas têm permitido, ainda, mapear variações metabólicas entre cepas bacterianas. Isso é, hoje temos não só o genoma completo de uma ampla diversidade de microrganismos, como também podemos correlacionar mudanças na expressão dos genes a ambientes diferentes.

Quais novas aplicações biotecnológicas já existem a partir dessas mudanças?

As aplicações são múltiplas e em diversas áreas. A utilização das tecnologias genômicas nos laboratórios de microbiologia médica, por exemplo, permite a detecção de microrganismos não cultiváveis, o rastreamento de mutações em genomas de microorganismos resistentes a antibióticos, além do rápido monitoramento de linhagens virais e suas mutações durante períodos de pandemia, algo que temos vivenciado nos últimos anos.

Indo além dos laboratórios médicos, o impacto da genômica na microbiologia é tão amplo que permite desde a identificação de genes presentes em comunidades microbianas associadas a plantas – para a busca de microrganismos que auxiliam as plantas na tolerância ao estresse hídrico, por exemplo – até a avaliação do impacto de fatores espaciais – como gravidade, radiação, perturbação circadiana e pressão atmosférica – em plantas e microrganismos submetidos a voos espaciais.  

Dizem que o avanço da ciência da computação é exponencial. Agora que biologia e ciência de dados estão se desenvolvendo juntas, dá para prever o que vem por aí?

Em 2000 foi publicado um artigo na revista Science sobre o futuro da bioinformática, e nele é possível ler a seguinte frase: “Qualquer um que faça qualquer biologia molecular certamente precisará fazer bioinformática”. E é basicamente isso que vivemos hoje, 22 anos depois. Atualmente, para se trabalhar com biologia molecular, é necessário um mínimo de conhecimento em bioinformática e ciência de dados.

Para o futuro vejo algo análogo a isso, integrando as ferramentas de aprendizagem de máquina, algo que no artigo de 2000 não era nem pensado. Qualquer um que venha a trabalhar com biologia molecular deverá ter um mínimo de conhecimento sobre inteligência artificial. Isso porque provavelmente teremos abordagens similares ao AlphaFold, por exemplo, o programa de inteligência artificial desenvolvido pela Google, para previsões da estrutura de proteínas, direcionadas para diversas áreas, incluindo as áreas clínicas. Ou seja, daqui em diante, serão cada vez mais comuns ferramentas que se utilizam da inteligência artificial, sendo capazes de mudar e impactar determinados setores, como o AlphaFold impactou a predição de estrutura de proteínas.

As universidades e instituições de pesquisa brasileiras estão acompanhando essas mudanças?

Para se ter uma ideia, o Brasil ficou entre os 30 países de maior impacto e qualidade nas publicações de bioinformática, ocupando a 26ª posição, em um levantamento realizado em 2020. Esse estudo considerou a relevância de trabalhos científicos na área com base no número de publicações e também de suas citações. Não é uma boa colocação, mas não é das piores. 

Metagenômica e transcriptômica são o que há de mais avançado em ciência envolvendo estudos em microbioma? Quais novas ferramentas e conhecimentos estão emergindo e o que possibilitam?

O termo metagenoma foi utilizado pela primeira vez em 1998 referindo-se ao conjunto de genomas de bactérias e fungos em amostras ambientais. O estudo dos metagenomas permite descrever apenas a presença de microorganismos e de seus genes, faltando o acesso a uma informação crucial, sobre a expressão de seus genes. Assim, para extrair insights mais profundos sobre o comportamento de uma determinada comunidade microbiana – frente a variações ambientais, por exemplo – é necessário utilizar a metatranscriptômica, que se refere ao estudo do conjunto dos transcritos expressos por essa comunidade.

No entanto, o que temos de ainda mais avançado hoje é a união das áreas “ômicas”. Isso envolve, por exemplo: a integração da metagenômica com dados genéticos dos microrganismos em um determinado ambiente, da metatranscriptômica com dados de expressão de transcritos em uma comunidade microbiana a nível de RNA, a metaproteômica caracterizando essa expressão gênica a nível de proteína, e a metabolômica identificando o resultado dos processos metabólicos. A ligação de todas essas áreas permitirá uma compreensão maior acerca do real comportamento de uma comunidade microbiana em um ambiente.

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