Estudo identifica variações em genes relacionados à COVID-19 na população brasileira

Resultados foram divulgados na revista Human Genome Variation por integrantes do Instituto de Pesquisa sobre Neurociências e Neurotecnologia da Unicamp

êm se tornado mais frequentes as notícias de famílias que perderam vários membros em poucos dias em decorrência da COVID-19. No começo do ano, morreram sete pessoas aparentadas com sintomas da doença no interior do Pará. Em março, cinco parentes faleceram na cidade de Cruz Alta, no Rio Grande do Sul, enquanto outros três membros da família foram internados.

Essas histórias – apesar de terem diversas possíveis explicações, como reuniões familiares ou moradias compartilhadas – fortalecem a suspeita de que talvez exista um componente genético, hereditário, que possa predispor aos sintomas graves do novo coronavírus. Um estudo liderado por integrantes do Instituto de Pesquisa sobre Neurociências e Neurotecnologia (BRAINN) da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) pode ajudar a esclarecer a questão.

O BRAINN é um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) apoiado pela FAPESP.

Publicada recentemente no periódico Human Genome Variation (HGV), a pesquisa identificou, na população brasileira, variações em genes que, acredita-se, têm influência na doença. Essas variações – algumas similares às encontradas em populações ao redor do mundo, outras exclusivas dos brasileiros – podem resultar em taxas diferentes de contágio e infecção ou mudar a forma como o organismo responde à doença. Portanto, tornam-se agora alvos para estudos aprofundados sobre como o novo coronavírus afeta a população.

A influência dos genes

Estudos prévios demonstraram que parte dos pacientes com sintomas graves da COVID-19 possuía variações em um grupo de genes relacionados ao sistema imune e às proteínas de superfície de algumas células, o que poderia facilitar a entrada e a multiplicação do SARS-CoV-2, resultando em um quadro mais severo de infecção. Utilizando essas informações como base para as pesquisas, o trabalho publicado na HGV – que contou com a participação dos pesquisadores Rodrigo Secolin e Iscia Lopes-Cendes, do BRAINN – analisou o genoma da população brasileira em busca de variações nesses genes de interesse.

O trabalho descreve o processo de busca, utilizando plataformas de compartilhamento de dados genéticos como o BIPMed, e os resultados: 325 variações genéticas compartilhadas com outras populações (seis delas já vinculadas a prognósticos diferenciados de COVID-19) e 70 variações exclusivas, até agora, da população brasileira, sendo sete com potencial de alterar a função de proteínas, de acordo com previsões computacionais.

“Essas descobertas podem levar a diferentes taxas de infecção ou de resposta à infecção por SARS-CoV-2 e deverão ser investigadas em pacientes com a doença”, afirmam os pesquisadores no artigo.

Genética populacional no combate à pandemia

Estudos de genética populacional são cada vez mais usados na medicina como auxiliares na prevenção e no tratamento de doenças, desde as infecciosas, como a COVID-19, às crônicas, como obesidade e diabetes. Ao analisar grandes bancos de dados genômicos contendo milhares de amostras de pessoas e grupos populacionais diferentes, os pesquisadores podem encontrar padrões de mutações ou variações que indiquem predisposição a doenças, ou mesmo à gravidade delas.

No caso do estudo atual sobre a COVID-19 é importante frisar que as variações genéticas identificadas na população brasileira são consideradas "raras" e, portanto, ainda precisam ser estudadas mais a fundo antes de servirem de base para tratamentos médicos.

“No momento, os fatores de risco já conhecidos para a COVID-19, como idade, obesidade, diabetes, doenças que interferem na imunidade e o câncer, continuam sendo os principais a serem considerados pela população”, afirma Lopes-Cendes.

O artigo Genetic variability in COVID-19-related genes in the Brazilian population pode ser lido em www.nature.com/articles/s41439-021-00146-w

* Com informações do portal do BRAINN.
Fonte: Agência FAPESP