Descoberta matemática fornece novo método para estudar atividade celular e envelhecimento
Crédito:Unsplash/CC0 Domínio Público Novas ferramentas matemáticas que revelam a rapidez com que as proteínas celulares se decompõem estão preparadas para revelar conhecimentos mais profundos sobre a forma como envelhecemos, de acordo com um artigo recentemente publicado em co-autoria de um investigador do estado do Mississippi e dos seus colegas da Harvard Medical School e da Universidade de Cambridge.
Galen Collins, professor assistente do Departamento de Bioquímica, Biologia Molecular, Entomologia e Fitopatologia da MSU, é coautor do artigo publicado no Proceedings of the National Academy of Sciences em abril.
“Já entendemos a rapidez com que as proteínas são produzidas, o que pode acontecer em questão de minutos”, disse Collins, que também é cientista na Estação Experimental Agrícola e Florestal do Mississippi. "Até agora, tínhamos uma compreensão muito pobre de quanto tempo leva para eles se decomporem."
O artigo de matemática aplicada, "Determinação máxima da entropia da dinâmica do proteoma de mamíferos", apresenta as novas ferramentas que quantificam as taxas de degradação das proteínas celulares - a rapidez com que se decompõem - ajudando-nos a compreender como as células crescem e morrem e como envelhecemos. As proteínas – moléculas complexas feitas de várias combinações de aminoácidos – carregam a maior parte da carga de trabalho dentro de uma célula, fornecendo sua estrutura, respondendo a mensagens de fora da célula e removendo resíduos.
Os resultados provaram que nem todas as proteínas se degradam ao mesmo ritmo, mas enquadram-se numa de três categorias, decompondo-se ao longo de minutos, horas ou dias. Embora pesquisas anteriores tenham examinado a degradação das proteínas celulares, este estudo foi o primeiro a quantificar matematicamente as taxas de degradação de todas as moléculas de proteínas celulares, usando uma técnica chamada entropia máxima.
"Para certos tipos de questões científicas, os experimentos podem muitas vezes revelar um número infinito de respostas possíveis; no entanto, nem todas são igualmente plausíveis", disse o principal autor do estudo, Alexander Dear, pesquisador em matemática aplicada na Universidade de Harvard.
"O princípio da entropia máxima é uma lei matemática que nos mostra como calcular com precisão a plausibilidade de cada resposta - a sua 'entropia' - para que possamos escolher aquela que é mais provável."
“Esse tipo de matemática é como uma câmera que amplia sua placa de longe e descobre quais deveriam ser os números”, disse Collins. "A entropia máxima nos dá uma imagem clara e precisa de como ocorre a degradação das proteínas nas células."
Além disso, a equipe utilizou essas ferramentas para estudar algumas implicações específicas da degradação de proteínas para humanos e animais. Por um lado, eles examinaram como essas taxas mudam à medida que os músculos se desenvolvem e se adaptam à fome.
“Descobrimos que a fome teve o maior impacto no grupo intermediário de proteínas nas células musculares, que têm meia-vida de algumas horas, fazendo com que a degradação mudasse e acelerasse”, disse Collins. “Esta descoberta pode ter implicações para pacientes com câncer que sofrem de caquexia ou perda muscular devido à doença e seus tratamentos”.
Eles também exploraram como uma mudança na degradação de certas proteínas celulares contribui para doenças neurodegenerativas.
“Essas doenças ocorrem quando proteínas residuais, que geralmente se decompõem rapidamente, vivem mais do que deveriam”, disse Collins. “O cérebro fica como o quarto de um adolescente, acumulando lixo, e quando você não limpa fica inabitável.”
Dear afirmou que o valor do estudo reside não apenas no que revelou sobre a degeneração das proteínas celulares, mas também em fornecer aos cientistas um novo método para investigar a atividade celular com precisão.
“Nosso trabalho fornece um novo e poderoso método experimental para quantificar o metabolismo de proteínas nas células”, disse ele. "Sua simplicidade e rapidez o tornam particularmente adequado para estudar alterações metabólicas."
