Pesquisadores do CEPID BRAINN – os doutores Rodrigo Secolin e Iscia Lopes-Cendes – e colegas publicam artigo sobre variabilidade genética relacionada à COVID-19 no periódico Human Genome Variation, do grupo Nature.
Dentre as incessantemente trágicas notícias sobre a Covid-19 no Brasil, ainda causam espanto e preocupação as histórias – cada vez mais frequentes – de famílias que perderam um, dois, três, quatro, vários membros em poucos dias por causa da doença. De norte a sul do Brasil, tais relatos se multiplicam. No começo do ano, em meio à grave crise de saúde no norte do país, sete pessoas da mesma família morreram com sintomas de Covid-19 no interior do Pará. Em março, cinco parentes faleceram de Covid na cidade de Cruz Alta, no Rio Grande do Sul, enquanto outros três membros da família foram internados. Estas histórias – apesar de terem diversas possíveis explicações, como reuniões familiares ou moradias compartilhadas – fortalecem a suspeita de que talvez haja um componente genético, hereditário, que possa predispor aos sintomas graves do novo coronavírus. Um novo estudo, com participação de pesquisadores do CEPID BRAINN, pode ajudar a esclarecer esta questão.
Publicado recentemente no periódico Human Genome Variation (HGV), o estudo “Genetic variability in COVID-19-related genes in the Brazilian population” identificou, na população brasileira, variações em genes que, acredita-se, têm influência na doença. Essas variações – algumas similares a outras variações encontradas em populações ao redor do mundo, outras exclusivas dos brasileiros – podem resultar em taxas diferentes de contágio, infecção e de resposta do organismo à doença, e tornam-se agora alvos para estudos aprofundados sobre como o novo coronavírus afeta a população.
A influência dos genes na Covid-19
Estudos prévios demonstraram que parte dos pacientes com sintomas graves de 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 multiplicação do novo coronavírus e resultar em um quadro mais severo de infecção. Utilizando estas informações como base para as pesquisas, o trabalho publicado na HGV – e 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 nestes 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 (06 delas já vinculadas a prognósticos diferenciados de Covid-19) e 70 variações exclusivas até agora da população brasileira, sendo 07 delas com potencial de alterar a função de proteínas, de acordo com previsões computacionais.
“Estas 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”, escrevem os pesquisadores.
Genética populacional no combate à pandemia
Estudos de genética populacional são cada vez mais utilizados 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 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 fatores de risco que devem ser considerados pela população”, afirma a pesquisadora Iscia Lopes-Cendes.
Matéria original publicada no site do Cepid Brainn.
