Aplicação de biologia de sistemas na identificação de novos biomarcadores no transtorno depressivo maior

Abstract

Introdução: O transtorno depressivo maior (TDM) é um transtorno altamente prevalente e debilitante, mas sua fisiopatologia ainda não foi totalmente elucidada. O objetivo deste estudo é identificar novas proteínas e processos biológicos potencialmente associados ao TDM, por meio de uma abordagem de biologia de sistemas. Metodologia: Artigos originais descrevendo a dosagem de proteínas no sangue de pacientes diagnosticados com TDM foram selecionados. Dados sobre as proteínas diferencialmente expressas (PDEs) em cada artigo foram extraídos e importados para o R, e o pacote pathfindR foi usado para identificar os principais termos de ontologia genética envolvidos. Dados do banco de dados STRING foram combinados com as PDEs identificadas nos estudos originais para criar redes expandidas de interações proteína-proteína (IPPs). Um algoritmo foi desenvolvido no R para obter as cinco conexões mais confiáveis de cada PDE e criar as redes, que foram visualizadas através do software Cytoscape. Resultados: Dos 510 artigos encontrados, oito que continham todos os valores necessários para a análise foram selecionados, incluindo 1112 pacientes adultos (67,8% mulheres) com TDM e 864 (62,2% mulheres) controles. Um total de 240 PDEs foram identificadas, com o termo de ontologia genética mais significativo sendo “lúmen do retículo endoplasmático” (46 PDEs, valor de p = 5,5x10-13). Uma rede estendida de IPPs foi construída, na qual a proteína Anoctamina-8, que não foi identificada em nenhum dos estudos proteômicos, foi a proteína mais central. Conclusão: A aplicação de técnicas de biologia de sistemas contribuiu para a interpretação dos dados obtidos em estudos de proteômica aplicada ao TDM, expandindo os achados destas pesquisas. O uso combinado dessas metodologias pode fornecer novos insights sobre a fisiopatologia dos transtornos psiquiátricos, identificando novos biomarcadores para melhorar as estratégias de diagnóstico, prognóstico e tratamento no TDM.

Introduction: Major depressive disorder (MDD) is a highly prevalent and debilitating disorder, yet its pathophysiology has not been fully elucidated. The aim of this study is to identify novel potential proteins and biological processes associated with MDD through a systems biology approach. Methodology: Original articles involving the measurement of proteins in the blood of patients diagnosed with MDD were selected. Data on the differentially expressed proteins (DEPs) in each article were extracted and imported into R, and the pathfindR package was used to identify the main gene ontology terms involved. Data from the STRING database were combined with the DEPs identified in the original studies to create expanded networks of protein-protein interactions (PPIs). An R script was developed to obtain the five most reliable connections from each DEP and to create the networks, which were visualized through Cytoscape software. Results: Out of 510 articles found, eight that contained all the values necessary for the analysis were selected, including 1112 adult patients (67.8% female) with MDD and 864 (62.2% female) controls. A total of 240 DEPs were identified, with the most significant gene ontology term being “endoplasmic reticulum lumen” (46 DEPs, p-value = 5.5x10-13). An extended PPI network was obtained, where Anoctamin-8 (ANO8), which was not identified by the proteomic studies, was the most central protein. Conclusion: The use of systems biology contributed to the interpretation of data obtained in proteomic studies on MDD and expanded the findings of these studies. The combined use of these methodologies can provide new insights into the pathophysiology of psychiatric disorders, identifying novel biomarkers to improve diagnostic, prognostic, and treatment strategies in MDD.