Abordagem multiômica inovadora é usada para caracterizar possível nova espécie de bactéria

Ao analisar dados genômicos e metabolômicos de forma recíproca, cientistas da USP encontraram novas informações genéticas em microrganismo de origem marinha com potencial biotecnológico

Eduarda Antunes Moreira | Agência FAPESP* – O Laboratório de Biologia Química Computacional (CCBL) da Faculdade de Ciências Farmacêuticas de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (FCFRP-USP) desenvolve e aplica ferramentas computacionais de análise de dados químicos e biológicos com o objetivo de estudar diferentes organismos e otimizar a descoberta de novos compostos naturais potencialmente ativos.

Em artigo publicado recentemente na revista Frontiers in Molecular Biosciences, os pesquisadores caracterizaram uma espécie possivelmente inédita de bactéria marinha bioativa pertencente ao gênero Micromonospora. A investigação contou com apoio da FAPESP por meio de sete projetos (17/18922-2, 20/02207-5, 21/08235-3, 21/10401-9, 21/01748-5, 21/09375-3 e 19/25432-7).

Tiago Cabral Borelli, doutorando do CCBL e autor do artigo, conta que, dentro do grupo de pesquisa, cada integrante colaborou com a sua expertise para conectar duas ciências ômicas: a genômica, que aponta quais compostos determinado microrganismo é capaz de produzir a partir de suas informações genéticas, e a metabolômica, que mostra quais metabólitos foram, de fato, produzidos pelo microrganismo estudado.

“Uma das características mais legais desse trabalho foi conseguir conectar essas duas partes e criar um canal de informação entre genômica e metabolômica”, afirma Borelli. A aplicação de diferentes ferramentas computacionais, tanto para as análises genéticas quanto químicas – como é o caso da ChemWalker, desenvolvida pelo próprio pesquisador e cuja aplicação foi descrita pela primeira vez no artigo –, possibilitou a integração de uma enorme quantidade de dados e a aquisição de informações robustas e confiáveis.

Gabriel Santos Arini, também doutorando e coautor do artigo, explica que a forma clássica de se analisar essas informações é olhar, inicialmente, para os dados genômicos e depois analisar o metaboloma para observar quais compostos apontados pelos genes estavam presentes entre os metabólitos detectados. No entanto, ao usar a abordagem clássica para analisar uma cepa de bactéria marinha do gênero Micromonospora que apresentou atividade antitumoral em ensaios biológicos prévios, os pesquisadores não encontraram todas as substâncias esperadas. Foi nesse momento que decidiram fazer o caminho oposto: primeiro anotar o máximo possível de compostos do metaboloma para, em seguida, analisar as vias metabólicas às quais os compostos anotados pertenciam e, por fim, buscar no genoma os clusters de genes biossintéticos (BGCs), ou seja, os grupos de genes responsáveis pela síntese de enzimas que poderiam ser codificadas pela bactéria.

“É daí que vem a abordagem recíproca: nós fomos tanto do genoma para o metaboloma, quanto do metaboloma para o genoma”, relata Arini. “São duas ciências ômicas dialogando entre si de forma dinâmica.”

A partir dessa abordagem inovadora – em que ora a pergunta surge da genômica e é respondida pelos metabólitos e ora a pergunta surge da metabolômica e é respondida pelos genes – Arini e Borelli encontraram um BGC ainda não descrito na literatura e relacionado à produção da substância Brevianamida F, que possui conhecida atividade antibiótica. Este achado indica que a bactéria analisada pode representar uma nova espécie com potencial biotecnológico dentro do gênero Micromonospora.

Arini ressalta que as colaborações foram essenciais para alcançar esse resultado promissor: “Foi bonito ver como, progressivamente, nós adicionamos mais camadas ao projeto e, com essas novas camadas, foi chegando mais gente. Temos colaboradores internacionais, dos Estados Unidos e da Espanha, mas a maior parte é de brasileiros”.

Os pesquisadores deram um passo importante no desenvolvimento de uma nova abordagem para a mineração de dados, como aponta o coordenador do CCBL, Ricardo Silva: “Esse trabalho estabeleceu as bases para que possamos expandir e fazer trabalhos cada vez mais sofisticados”. Como próximos passos, pretendem ampliar a aplicação da abordagem para outras cepas bacterianas e compreender a relação das informações adquiridas com a biologia evolutiva, otimizando as ferramentas já utilizadas e aplicando novas ferramentas disponíveis.

O artigo A multi-omics reciprocal analysis for characterization of bacterial metabolism pode ser lido em: www.frontiersin.org/journals/molecular-biosciences/articles/10.3389/fmolb.2025.1515276/full.

* Eduarda Antunes Moreira é bolsista de Jornalismo Científico da FAPESP.