A
cana-de-açúcar é uma planta poliploide, ou seja, o número de homólogos
de cada cromossomo varia, e suas células podem conter de dez a 14 cópias
de cada cromossomo, o que gera um total de mais de 110 cromossomos
individuais. Foto: freedigitalphoto.
Ao mesmo tempo em que sua importância econômica cresce, a
cana-de-açúcar
ainda guarda, em sua estrutura genética, um mistério que só agora
começa a ser desvendado, graças a uma metodologia pioneira desenvolvida
por uma equipe internacional, com participação decisiva de pesquisadores
da Unicamp, USP, IAC e UFSCar e descrita em artigo publicado no
periódico online Scientific Reports, do grupo Nature. Outro trabalho do
mesmo grupo, publicado no início deste ano no periódico PLoS ONE
descreve a identificação de mais de 5 mil novos genes da planta, entre
outras descobertas, o que ampliará a aplicação de metodologia
desenvolvida.
“A cana é muito diferente de todas as outras espécies cultivadas que a
gente conhece”, disse ao Jornal da Unicamp a pesquisadora Anete Pereira
de Souza, do
Centro de Biologia Molecular e Engenharia Genética (CBMEG) e professora do
Departamento de Biologia Vegetal do Instituto de Biologia
(IB) da Unicamp. “Creio que é a espécie mais complexa que conhecemos.
Outras espécies, não usadas pelo ser humano, talvez tenham uma
organização genética como a da cana, mas não sabemos porque não as
usamos”.
Essa complexidade vem da forma como os
cromossomos
se organizam nas células da planta. Quem se lembra das aulas de biologia
do ensino médio sabe que o ser humano, por exemplo, é diploide: isso
significa que os cromossomos humanos se organizam em pares, de modo que a
cada cromossomo corresponde uma cópia, ou homólogo. Quando o óvulo é
fecundado, o embrião se forma recebendo um homólogo do pai e outro da
mãe. É por isso que as crianças apresentam características de ambos os
pais.
A cana-de-açúcar, em comparação, é uma planta poliploide:
isso significa que o número de homólogos de cada cromossomo varia – no
caso específico da cana, as células podem conter de dez a 14 cópias de
cada cromossomo, o que gera um total de mais de 110 cromossomos
individuais. “A cana é o cruzamento de duas espécies que geraram um
organismo que conservou o número de cromossomos de ambos os pais”, disse
Anete. “E para complicar ainda mais, foi um cruzamento entre duas
espécies que se comporta como se fosse a duplicação de uma só espécie:
ela é autopoliploide. Então, a genética dela é muito complexa, ela é
muito diferente”.
Essas diferenças, explicou a pesquisadora, acabaram levando o estudo
da genética da cana a uma espécie de beco sem saída na última década:
como a maioria dos métodos e das tecnologias de análise genética
existentes tinham sido desenvolvidos para lidar com diploides – como o
ser humano – apenas 10% do genoma da cana estava ao alcance da ciência.
“Tem um genezinho aqui que me interessa. Como que eu faço para achar
esse gene?”, exemplificou a pesquisadora. “A metodologia genética que a
gente tinha para usar aqui não se aplicava. A gente estudava todo esse
genoma como se fosse igualzinho ao diploide, de dois em dois. Então, a
gente via, assim, 10% do genoma, e só”.
“O arranjo numeroso e complexo dos genes nos poliploides, como
cana-de-açúcar, torna difícil entender como características genéticas
são transferidas dos pais para os filhos em tais plantas, e como
funcionam os múltiplos variantes de cada gene. Infelizmente, o
melhoramento da cana enfrenta esse enigma, o que dificulta o
melhoramento e, consequentemente, a obtenção de variedades mais
produtivas”, diz nota divulgada pelo grupo responsável pelo artigo na
Scientific Reports.
“Já em 2004, eu e o Augusto [Antonio Augusto Franco Garcia, do
Departamento de Genética da Esalq/USP, também autor do artigo na
Scientific Reports] percebemos que se a gente continuasse trabalhando
daquele jeito, nós nunca poderíamos conhecer o genoma todo, estaríamos
sempre limitados pela metodologia que estava sendo usada. A metodologia
era inadequada”, disse Anete.
Detalhe do chip usado no sequenciamento. Foto: Antonio Scarpinetti/Unicamp
O novo método, que segundo a pesquisadora “abre o caminho” para o estudo completo do genoma da cana, se vale de SNPs
(sigla em inglês para “polimorfismo de base única”, normalmente
pronunciada “snip”), que são diferenças de uma única “letra” do código
genético em pontos específicos de cromossomos homólogos. Cromossomos
homólogos com diferentes SNPs contêm diferentes versões, ou alelos, dos
mesmos genes.
“Creio que foi por volta de 2007, quando eu ministrava aula de
genética para o curso de Farmácia, aqui na Unicamp: o curso de genética
básica, que surgiu a ideia de como resolver o problema”, contou Anete.
“Preparando as aulas para o curso, tomei contato com uma área que chama
farmacogenômica.
A indústria farmacêutica, ao desenvolver remédios para diferentes
doenças, percebeu que as pessoas respondem de modo muito diferente a
certos remédios: por exemplo, quimioterápicos para câncer, que podem
fazer muito mal para algumas pessoas, e quase não afetar outras”. Essa
diferença, em alguns casos, pôde ser rastreada e associada a diferentes
SNPs. E a indústria farmacêutica já dispunha de tecnologia capaz de
analisar SNPs a partir de amostras de DNA de milhares de pessoas, o que
permitia estimar o impacto que algumas drogas viriam a ter na população.
Crucialmente, uma máquina usada em farmacogenômica, chamada Sequenom (um
espectrômetro de massas
do tipo MALDI-TOF, capaz de identificar as diferentes bases do DNA),
era capaz de informar a “dosagem alélica”: qual a proporção de cada tipo
de SNP presente na amostra analisada.
“Tendo o alelo e a dosagem, a genética da cana vira genética normal,
mendeliana”, explicou Anete, numa referência ao tipo de cálculo genético
desenvolvido a partir do trabalho de Gregor Mendel, no século 19. “A
grande descoberta desta metodologia foi isso: a gente poder analisar
SNPs na cana como se estivessem presentes só em dois cromossomos, mas
considerando a dosagem de cada um dos alelos, porque os SNPs têm sempre
apenas dois alelos, mesmo que estejam em organismos como a cana. E aí,
quando a gente consegue fazer isso, a gente consegue usar todos os
princípios da genética mendeliana, como fazemos para o estudo do feijão,
milho, arroz, ervilha e outras espécies diploides. Aí a gente faz
genética mendeliana”.
Um Sequenom foi adquirido para o CBMEG, com apoio da Fapesp e do
CNPq, mas uma nova barreira metodológica apareceu: o software do
fabricante do equipamento só era capaz de lidar com genomas diploides.
As primeiras tentativas de medir a dosagem de SNPs da cana produziram
resultados ruins.
“A ideia dos SNPs nós tivemos, o equipamento para fazer isso a gente
achou, mas o software teve de ser específico: todo feito em casa, tudo
montado por nós”, disse ela. “Foi aí que o Augusto fez todo esse
software único, idealizado por ele e seus alunos, que tem toda uma
análise de probabilidade. É tudo uma
análise genético-estatística
que foi montada especificamente para analisar a dosagem que o
equipamento, que o hardware do equipamento, solta. Só que o software de
análise deles não serve para nós, porque é feito para diploide”.
O trabalho com o desenvolvimento do software específico para
poliploides também já rendeu um artigo científico, publicado no
periódico PLoS ONE em 2012 e um capítulo de livro da série Methods in
Molecular Biology em 2013, assinados por Franco Garcia e Marcelo
Mollinari, da Esalq, e Oliver Serang, de Harvard.
Anete acredita que a nova metodologia auxiliará muito no mapeamento
de genes importantes para o melhoramento, e também abre caminho para o
sequenciamento do genoma da cana-de-açúcar. Esse processo é complexo,
explicou ela, porque, dado o grande número de homólogos de cada
cromossomo, fica difícil, uma vez analisados os fragmentos do DNA,
montar a sequência completa na ordem correta para cada um dos
cromossomos homólogos. “Você pica o DNA e sai sequenciando os
pedacinhos. E aí tem de juntar tudo, cromossomo por cromossomo, isto é,
homólogo por homólogo. E como você vai saber se esse pedacinho é daqui
ou dali?” Com mais de dez homólogos de cada tipo de cromossomo e mais de
uma centena de cromossomos no total, a tarefa é gigantesca. Com o uso
de SNPs, no entanto, a questão fica mais simples: “Usando vários SNPs,
todos em linha, você sabe exatamente, do começo ao fim, como juntar:
porque se eu tenho dois SNPs em comum aqui, e outros dois em comum ali,
mas este outro é diferente, então trata-se de um alelo diferente e,
portanto, de outro cromossomo. É uma maneira exata de conseguir montar
um genoma”.
Após a publicação do software e da metodologia, um artigo no periódico
PLoS ONE,
contendo os resultados de pesquisa coordenada pelo pesquisador do CBMEG
Renato Vicentini, apresentou ao mundo resultados que viabilizarão e
auxiliarão a aplicação da técnica: a descoberta de mais de 5 mil novos
genes de cana e de centenas de milhares de SNPs, “além de ter visto a
expressão global do genes codificados em cana-de-açúcar em seis
variedades diferentes e de interesse para o melhoramento no Brasil”,
explicou Anete.
A equipe responsável pela criação da nova técnica incluiu, além de
pesquisadores da Unicamp e da USP, cientistas da Universidade Federal de
São Carlos (
UFSCar), do Instituto Agronômico de Campinas (
IAC), da Universidade Harvard e de duas instituições australianas, a
Universidade Southern Cross e a
Universidade de Queensland.
Instalado no CBMEG da Unicamp, montado em parceria com o Instituto de
Biologia da Unicamp, o Laboratório Multiusuário de Genotipagem e
Sequenciamento, onde se encontra o Sequenom, está aberto a projetos de
pesquisa de cientistas e estudantes de fora do grupo multidisciplinar
encabeçado por Anete, e mesmo que não estejam ligados ao projeto da
cana-de-açúcar. “Nosso trabalho só foi possível graças ao financiamento
da Fapesp e, principalmente, do Programa Bioenergia. Então a gente abriu
o laboratório como multiusuário. Foi um compromisso nosso desde a
submissão do projeto. Agora que conseguimos um produto considerável,
podemos abrir com segurança de ajudar o usuário”, disse ela.
“Um objetivo é permitir que pessoas que trabalham com organismos
não-modelo desenvolvam seu próprio protocolo e descubram os segredos de
seu organismo, como nós descobrimos. E isso só foi possível porque temos
o equipamento disponível”.
Com informações da Unicamp
