Idade da decifração do genoma do Homo sapiens

"PLASTICS. "Quando um amigo da família, sussurrou a palavra ao personagem de Dustin Hoffman no filme de 1967A Pós-Graduação, ele estava defendendo não apenas uma escolha de carreira romance, mas uma forma totalmente diferente da vida. Se esse filme foi feito hoje, na era da decifração do genoma do Homo sapiens, a palavra mágica poderia muito bem ser "a bioinformática".

Corporativos e de governo liderada cientistas já compilou os três gigabytes de pares A, C, T e G, que enunciam o Homo sapiens codeA quantidade de informação genética que poderiam encher mais de 2.000 disquetes de computador padrão. Mas isso é apenas uma gota inicial do fluxo de informações a ser explorado a partir do genoma do Homo sapiens. Os investigadores estão gerando gigantescos bancos de dados contendo os detalhes de quando e em que os tecidos do corpo, vários genes são ativados, as formas dos genes codificam as proteínas, como as proteínas interagem entre si e com o papel dessas interações jogar na doença. Adicione à mistura o vazamento de dados sobre os genomas de organismos-modelo denominado como moscas e ratos, e você tem que Gene Mayers, Jr., vice-presidente de pesquisa em informática da Celera Genomics Rockville, Md., Chama de "um tsunami de informações." A nova disciplina do casamento bioinformaticsa entre ciência da computação e biologyseeks a fazer sentido de tudo. Ao fazê-lo, ele está destinado a mudar a face da biomedicina.

"Para os próximos dois a três anos, a quantidade de informação será fenomenal, e todo mundo vai ser dominado por ela", Myers prevê. "A corrida ea concorrência será mina que pode melhor. Haverá uma tal riqueza de riquezas ".

Uma série de empresas estão disputando a sua quota de ouro. Jason Reed, do banco de investimentos Oscar Gruss & Filho, Cidade de Nova Iorque estima que a bioinformática pode ser de US $ 2 bilhões de negócios em 2005. Ele cumpriu informações sobre mais de 50 privadas e empresas de capital aberto que oferecem produtos e serviços de bioinformática. Estas empresas plug no esforço em vários pontos: a recolha e armazenamento de dados, buscando bases de dados, e interpretação dos dados. A maioria de vender acesso à sua informação para empresas farmacêuticas e de biotecnologia para um preço de subscrição bolada que pode ser executado em milhões de dólares.

As empresas farmacêuticas razão são tão dispostos a fila e pagar servicesor como para desenvolver os seus próprios recursos caros em bioinformática houseis que oferece a perspectiva de encontrar melhores alvos da droga no início do processo de desenvolvimento de drogas. Esta eficiência pode cortar o número de terapêutica potencial que se deslocam através de um oleoduto da companhia de testes clínicos, diminuindo significativamente os custos globais. Também poderia criar lucros extras para as empresas farmacêuticas por whittling o tempo que leva para a investigação e desenvolver uma droga, prolongando o tempo de uma droga está no mercado antes de sua patente expirar.

"Suponha que eu sou uma empresa farmacêutica e alguém pode começar [meu] da droga para o mercado um ano mais cedo", explica Stelios Papadopoulos, diretor de cuidados de saúde na Nova York de investimento bancário empresa SG Cowen. "Isso pode significar que você poderia pegar talvez $ 500 milhões em vendas você não teria recuperado".

Antes de qualquer bonança financeira pode ocorrer, no entanto, as empresas de bioinformática deve lidar com a multiplicidade de dados genômicos enquanto constantemente refinando sua tecnologia, metodologias de investigação e modelos de negócios. Eles devem também incidir sobre o verdadeiro desafio e opportunityfinding fora como todos os fragmentos de informação se relacionam entre si e fazendo sentido do retrato grande.

"Métodos evoluíram ao ponto que você pode gerar muita informação", comenta Michael R. Fannon, vice-presidente e diretor de informática da Human Genome Sciences, também em Rockville. "Mas não sabemos como é importante que a informação é".

Adivinhando que a importância é o trabalho de bioinformática. O campo tem o seu início no início de 1980 com um chamado banco de dados GenBank, que foi originada pelo Departamento de Energia dos E.U. segurar os trechos curtos de seqüência de DNA que os cientistas estavam começando a obter uma gama de organismos. Nos primeiros dias do GenBank uma sala cheia de técnicos sentou em teclados que consiste apenas de T A, C, as quatro letras e G, tediosamente entrar na seqüência de DNA informação publicada em jornais acadêmicos. Como o passar dos anos, novos protocolos permitiu investigadores de acesso discado no GenBank e despejar seus dados de seqüência direta, ea administração do GenBank foi transferida para o National Institutes of Health NacionalCentro de Informações sobre Biotecnologia (NCBI). Após o advento da World Wide Web, os investigadores poderiam ter acesso aos dados no GenBank para livre em torno do globo.

Uma vez que o Projeto Genoma Humano (PGH) oficialmente chegou a decolar em 1990, o volume de dados de seqüência de DNA no GenBank começou a crescer exponencialmente. Com a introdução na década de 1990 de alta abordagem sequencingan throughput utilizando a robótica, o DNA automatizados de seqüenciamento de máquinas e computersadditions no GenBank disparou. GenBank realizou a seqüência de dados em mais de sete bilhões de unidades de DNA de Julho de 2000.

Em torno da época do HGP estava decolando, as empresas privadas começaram paralelo projetos de seqüenciamento e estabeleceu enormes bancos de dados proprietários dos seus próprios. Companhias Hoje, como em Incyte Genomics Palo Alto, Califórnia, Pode determinar a seqüência de aproximadamente 20 milhões de pares de bases de DNA em apenas um dia. Celera Genomics e diz que tem 50 terabytes de armazenamento de dados. Isso é equivalente a cerca de 80.000 discos compactos, que em suas caixas de plástico que ocupam quase a metade de uma milha de espaço de prateleira.

Mas GenBank e seus primos corporativos são apenas parte do quadro de bioinformática. Outras bases de dados públicas e privadas contêm informações sobre a expressão gênica (quando e onde os genes são ativados), sutis diferenças genéticas entre os indivíduos chamados polimorfismos de nucleotídeo único (SNP), as estruturas de várias proteínas, e os mapas de como as proteínas interagem.

Misturando e combinando

Uma das operações mais básicas em bioinformática envolve a busca de similaridades ou homologias entre um pedaço recentemente seqüenciado de DNA e segmentos de DNA já seqüenciado a partir de organismos diferentes. Encontrar perto os jogos permite aos investigadores predizer o tipo de proteína codifica a nova seqüência. Isso gera não só leva para as metas de drogas no início do desenvolvimento de drogas, mas também as ervas daninhas para fora muitas metas que se revelaram ser becos sem saída.

Uma série popular de programas de software para a comparação de seqüências de DNA é BLAST (Basic Local Alignment for Search Tool), que surgiu pela primeira vez em 1990. BLAST é parte de um conjunto de DNA e proteínas ferramentas de seqüência de busca acessíveis em várias versões personalizadas de banco de dados de provedores de muitos ou diretamente através do NCBI. NCBI Entrez oferece também, um chamado ferramenta de metabusca que cobre a maior parte das bases de dados NCBI, incluindo as habitações três estruturas tridimensionais de proteínas, a genomoes completas de organismos como leveduras, e as referências a revistas científicas de que o backup do banco de dados de entradas.

Um dos primeiros exemplos da utilidade da bioinformática é a catepsina K, uma enzima que pode vir a ser um importante alvo para o tratamento da osteoporose, uma doença incapacitante causada pelo colapso do osso. Em 1993, pesquisadores da SmithKline Beecham, baseado em Filadélfia, Perguntou a cientistas da Human Genome Sciences ajudá-los a analisar o material genético que tinham isolado a partir de células osteoclastos das pessoas com tumores ósseos. (Osteoclastos são células que dividem o osso no curso normal de reposição do osso, que são pensados para ser hiperativa em indivíduos com osteoporose.)

Cientistas Human Genome Sciences seqüenciados da amostra e realizadas buscas de homologia banco de dados para olhar para os jogos que lhes daria uma pista para as proteínas que o gene da amostra seqüências codificadas. Uma vez que eles encontraram perto os jogos para as seqüências, eles realizadas outras análises e descobriu que uma seqüência em particular, foi overexpressed pelas células dos osteoclastos e que coincidiam com os de uma classe de moléculas já identificadas: cathepsins.

Para SmithKline Beecham, que o exercício em bioinformática resultou em apenas uma semana alvo prometedor da droga que experimentos de laboratório normal não poderia ter encontrado sem ano e uma pitada de sorte. Os pesquisadores da empresa estão agora a tentar encontrar uma droga que bloqueia o potencial alvo da catepsina K. Procura por compostos que se ligam e ter o efeito desejado sobre alvos de drogas continuam ocorrendo principalmente em um bioquímico do tradicional "wet lab", onde as avaliações para a actividade, toxicidade e absorção pode levar anos. Mas, com novas ferramentas de bioinformática e quantidades crescentes de dados sobre estruturas de proteínas e vias biomolecular, dizem alguns pesquisadores, esse aspecto do desenvolvimento da droga também vai mudar a computadores, no que chamam de "In Silico Biology".

um artigo submetido por Donis F.

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