We can go further: Systems Immunology

Vitor R R de Mendonça

Com a Biologia de Sistemas em voga no cenário da pesquisa mundial, o ramo da Imunologia de Sistemas surge nos últimos anos de modo tímido e promissor. A comunidade científica está cada vez mais exigente e a explicação da resposta imune a diversas doenças requer não mais uma descrição de fatores isolados e independentes, mas de uma visão de vias de modo integral e global. Desta forma, a Imunologia de Sistemas visa entender e predizer interações imune complexas através da integração e análise por bioinformática de dados gerados através de experimentos moleculares e celulares de grande output.  Como exemplos de ferramentas desta área, observa-se a expressão de RNA “genome-wide”, análise de citocinas por multiplex, citometria de fluxo policromática, caracterização de anticorpos por conjunto de proteínas, e metabolômica. 

Pode-se dividir o estudo da Imunologia de Sistemas através das análises da expressão gênica (RNA), dos produtos genéticos (proteínas, metabólitos, anticorpos), e do fenótipo e função celular. A partir do conhecimento do genoma humano, novas técnicas permitem quantificar os níveis dos transcritos de RNAm para cada gene humano conhecido em apenas um experimento. A caracterização “genome-wide” da expressão gênica é uma etapa importante para entender o funcionamento global da biologia de sistemas. Os métodos mais utilizados para este fim são os de hibridização (microarrays ou beads microscópicas) e o mais avançado e recente sequenciamento amplo do genoma (RNA-seq). Os transcritos de RNA são apenas uma parte do complexo sistema que também inclui proteínas (citocinas, quimiocinas, anticorpos e moléculas de superfície) e metabólitos, que moldam a qualidade da resposta imune. Idealmente, todas as proteínas induzidas na resposta imune poderiam ser diretamente dosadas do que confiar nas mensurações por RNA, mas isso não é possível com a tecnologia proteômica atual. Desta maneira, experimentos multiplex para quantificação de proteínas têm sido empregados para validar a expressão proteica de genes selecionados e focar naqueles de particular interesse.  Para análise do fenótipo celular, a citometria de fluxo tem sido bastante usada, apesar do pequeno número de fluorescências limitar a análise de muitos subtipos celulares. 

No que se refere à malária, poucos estudos demonstraram a importância da análise de expressão “genome-wide” na resposta imune em indivíduos infectados pelo Plasmodium falciparum. Estes trabalhos possibilitaram a identificação de perfis de expressão gênica associadas com uma maior susceptibilidade à malária, vias de sinalização importantes envolvendo TLRs e IFN-gama em modelos experimentais, e diferenças na resposta imune em indivíduos experimentalmente infectados daqueles naturalmente infectados e residentes da área endêmica. Em uma próxima etapa, vai ser crucial incrementar estes estudos pioneiros através da aplicação de todas as ferramentas da Imunologia de Sistemas disponíveis em estudos longitudinais robustos para melhor caracterização da resposta imune contra o plasmódio.

A Imunologia de Sistemas representa uma possível ferramenta de análise integrada que pode ajudar a desvendar o sistema imune e o seu funcionamento em resposta a diversas patologias, através de uma visão dinâmica e sistemática. Contudo, limitações, como a disponilidade da tecnologia restrita a poucos centros de pesquisa no mundo, tornam o estudo por sistemas mais complicado. Maiores informações podem ser encontradas na brilhante revisão recentemente publicado por Tran e colaboradores (2012).

Tran TM, Samal B, Kirkness E, Crompton PD. Systems immunology of human malaria. Trends Parasitol. 2012 Jun;28(6):248-57.

Figura acima do post retirada do trabalho acima.

Systems Biology – afinal o que é, and do we care

Queria comentar com vocês um pouco sobre o Ron Germain, que convidamos para o congresso de Foz, ele vai dar uma palestra combinando seu trabalho em imaging com a abordagem de systems biology que ele vem fazendo há alguns anos.
Um aluno meu me perguntou o que é Systems Biology. Eu entendo que o nome indica uma preocupação com uma abordagem integrada da ciência, que busca identificar propriedades emergentes de um sistema. A idéia seria construir modelos para descrever o sistema imune, ou começando mais simples, uma rede celular. Para isso, o sistema precisa ser analisado e descrito de modo teórico – leia-se, matemático. Pois a matemática nada mais é do que uma língua muito poderosa pra se descrever alguma coisa.
Ao invés de reduzir um problema ao máximo, como fazemos, por exemplo, em um camundongo nocaute pra um receptor de vírus, e estudar a infecção nesse nocaute, imagine ter acesso a bancos de dados enormes, tipo genoma, proteoma, transcriptoma, lipidoma, todos os omas possíveis e imagináveis de um camundongo, ou de uma população humana, em diferentes situações. Daí imagine utilizar esses dados para discernir padrões de comportamento no sistema imune, por exemplo, antes e depois de uma vacina contra esse vírus. E contar o que você identifica em um modelo matemático. E daí começar a brincar com isso.
O Germain sempre se preocupou em ter uma visão conceitual da ciência. Ele produz bastante, mas sua posição é a de que podemos dedicar mais tempo pensando sobre o sistema imune. Ele vem encabeçando essa tendência no NIH há algum tempo, onde eles criaram um centro de imunologia humana (finalmente!). Nesse centro, desenham-se projetos para coletas de dados com essa abordagem. Ali se aproveitam experimentos naturais – por exemplo, como está o sistema imune de um grande grupo antes e após uma temporada de gripe, ou antes e após a vacinação.
Então também o Germain tem também um grupo que só faz a analise matemática. As propriedades emergentes, se identificadas, permitem prever o comportamento das variáveis no sistema. Por exemplo, como uma epidemia de um determinado microorganismo afetaria uma população na América Latina. Ali entram outras coisas alem dos omas – leia-se teoria das redes, teoria do caos... E saem previsões. Imagino o valor que esse tipo de previsão – se for precisa – tem para planejamento em saúde.
Para que todos no mundo possam utilizar esses bancos de dados que estão sendo criados, um passo importante será padronizar ao máximo as metodologias de coletas desses dados – isso vem sendo uma preocupação crescente em vários centros de pesquisa, já expressa em editoriais de algumas revistas científicas, e em artigos – como, por exemplo, o MIATA Project, para coleta de dados com células T – falarei sobre ele numa próxima postagem.
Sempre admirei o trabalho do Germain – li esses dias que ele com 11 anos tentava fazer transplante em camundongo, não acreditei, vou ter que tirar essa dúvida ao vivo. Bom, como ele, acho importante uma visão conceitual da ciência, oposta à simples coleta minuciosa de dados. Não me entendam mal, adoro um estudo elegante, mesmo ultra-reducionista. Mas por trás dele, pra mim, tem de haver um conceito, uma idéia de como aquele autor imagina que é a realidade, sendo aquele estudo uma pequena parte desta. Acho também que não consigo favorecer um tipo de abordagem à outra, acho que as duas tem espaço. Porém, penso sempre nos físicos, como muitos deles imaginam – e acertam – como é a realidade muito antes de haver a tecnologia pra obter dados e concretizar esse conhecimento. Eles modelam mais do que os biólogos. Seria possível então fazer a mesma coisa – modelar e testar previsões sem precisar fazer experimentos em imunologia... sou curiosa quanto a isso.
Acho que a palestra dele vai render uma boa discussão no congresso. Para ler mais,

Ron Germain: Towards a grand unified theory. JEM vol. 207 no. 2 266-267 , 2010.
Germain, R.N. 2001. Science. 293:240–245