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O diabetes mellitus (DM) é um conjunto de patologias caracterizadas por altos níveis de glicose no sangue que causam efeitos danosos em longo prazo para o organismo, resultando em complicações multidimensionais na vida dos pacientes. São definidos dois tipos principais de diabetes, o Diabetes Melitos tipo 1 (DM1) e Diabetes Melitos tipo 2 (DM2). Enquanto no DM1 o paciente não produz insulina, no DM2 o paciente a produz, porém os receptores de membrana das células não a reconhecem. A manifestação do DM é multifatorial, sofrendo influências ambientais e de diferentes genes e resultando em diferentes quadros clínicos. Os genes associados ao DM participam de diferentes aspectos do metabolismo, incluindo os genes do INSR (receptor da insulina), do fator de transcrição PAX4 (paired box 4) e da glicoproteína de membrana ENPP1 (ecto-nucleotídeo pirofosfatase/fosfodiesterase 1). O estudo das mutações nos genes associados ao DM pode auxiliar a entender a regulação da doença. A predição computacional do efeito dos polimorfismos não sinônimos (nsSNPS) permite determinar aqueles mais danosos para o funcionamento dos genes e apresenta-se como uma abordagem alternativa para o estudo da genética de doenças complexas. O objetivo deste trabalho é avaliar os polimorfismos não sinônimos mais danosos em genes associados ao DM por meio de diferentes ferramentas de predição. As informações sobre os polimorfismos foram obtidas nos bancos de dados NCBI e UNIPROT e a predição foi realizada com os programas Panther, Provean, PredictSNP, Polyphen2, SIFT e Mutation Assessor. Foram avaliados 26 nsSNPs no gene INSR, 5 no PAX4 e 10 no ENPP1 previamente associados com o DM. No gene INSR 24 nsSNPs foram classificados como danosos por Panther, 18 por Provean, 22 por SIFT e 21 por PredictSNP e Mutation Assessor. No gene PAX4 3 nsSNPs foram danosos nos programas Panther, Provean, e PredictSNP e 4 em Polyphen-2, SIFT e Mutation Assessor e no gene ENPP1 os 10 nsSNPs foram danosos no programa Panther, 8 em Provean, PredictiSNP e Polyphem-2, 4 no SIFT e 9 no Mutation Assessor. Os resultados dos programas foram combinados para a classificação dos nsSNPs mais danosos. No gene INSR 15 nsSNPs foram classificados como danosos por todos os seis programas, 4 por cinco programas, 3 por quatro programas, 1 por dois programas e 3 por um programa. No gene PAX4 3 nsSNPs foram danosos nos seis programas, 1 por dois programas e 1 foi classificada como benigna em todos os programas. No gene ENPP1 3 nsSNPs foram danosos nos seis programas, 4 em cinco programas, 1 em quatro programas, 1 em três programas e 1 em apenas um programa. Os polimorfismos W1227S, R37W e C164S apresentaram os maiores valores nos índices de predição nos genes INSR, PAX4 e ENPP1, respectivamente indicando uma maior probabilidade de serem danosos. A combinação das diferentes ferramentas de predição permitiu identificar os nsSNPs com maior probabilidade de serem danosos para a priorização de posteriores estudos clínicos.

diabetes mellitus; polimorfismos não sinônimos; predição evolutiva;