Aplicação de modelos gráficos em dados genômicos da Doença de Alzheimer

Abstract

A doença de Alzheimer (DA) é uma doença neurodegenerativa e progressiva que muitas vezes causa danos cognitivos e funcionais irreversíveis ao cérebro, envolvendo a perda progressiva de memória, declínio cognitivo e eventual perda de funções corporais. Um caminho para compreender melhor a doença envolve o estudo das relações entre os mecanismos moleculares do cérebro e seus respectivos resultados funcionais a partir do contraste entres os perfis de expressão gênica de cérebros saudáveis e de cérebros doentes. Nesse contexto, diversos estudos já foram realizados para a análise de genes diferencialmente expressos, contudo, tal tipo de análise não considera em si que os genes podem operar em conjunto na presença da DA. Nesse sentido, mais recentemente a análise de redes gênicas também tem sido utilizada para analisar as relações de dependência estatística entre os genes e, a partir daí, compreender melhor a DA e desenvolver novos métodos de diagnóstico ou intervenções na doença. Desse modo, o presente trabalho busca explorar a estrutura de dependência estatística em dados de expressão gênica da DA. Para tanto, identificam-se os padrões alterados entre as redes de duas condições (ou grupos), a saber, amostras de cérebros saudáveis (ditos controles) e de cérebros com a DA. Por fim, estuda-se o potencial dessa abordagem para identificar os grupos de genes relacionalmente afetados pela DA e, portanto, fornecer informações valiosas sobre os mecanismos biológicos alterados na presença da doença