A transcriptômica integrativa e o aprendizado de máquina de transferência baseado em hipóteses revelam a dinâmica de parasitas hospedeiros conservados e específicos de espécies em todas as espécies de Leishmania em células THP-1: uma revisão sistemática e meta-análise
DermatologiaO que aconteceu
A leishmaniose é uma doença parasitária transmitida por vetores causada por protozoários do gênero Leishmania, caracterizada por desfechos clínicos que vão desde lesões cutâneas autolimitantes até doença visceral fatal. A progressão da doença é multifatorial e é em grande parte moldada pelas interações entre o parasita e macrófagos do hospedeiro, bem como por outros fatores relacionados ao hospedeiro e patógeno. Embora os estudos transcriptômicos tenham fornecido insights sobre essas interações, diferenças no desenho experimental, espécies de parasitas e fluxos de trabalho analíticos têm limitado comparações entre estudos e a identificação de respostas moleculares conservadas. Uma revisão sistemática foi realizada seguindo as diretrizes PRISMA para identificar conjuntos de dados disponíveis publicamente do RNA-seq de macrófagos infectados por Leishmania THP-1. Os dados de sequenciamento bruto de estudos elegíveis foram reanalisados utilizando um pipeline de bioinformática unificado, incorporando controle de qualidade padronizado, análise diferencial de expressão gênica e correção de efeito em lote para possibilitar uma integração robusta entre estudos. Foram realizadas análises comparativas entre os estágios de infecção e entre L. infantum e L. amazonensis. O conjunto de dados transcriptômicos integrados foi posteriormente utilizado para desenvolver um quadro de aprendizagem de transferência baseado em hipóteses para avaliar a viabilidade de prever a expressão do gene do parasita L. amazonensis às 96 horas pós-infecção (hpi) a partir de perfis transcriptômicos de 24 hpi gerados experimentalmente. Este estudo fornece um quadro transcriptômico integrado para investigar interações hospedeiro-parasita em macrófagos infectados por Leishmania e identifica respostas transcricionais conservadas e específicas de espécies através de infecções. Além disso, a proposta de abordagem de aprendizado de transferência orientada a hipóteses demonstra o potencial de abordar a escassez de dados transcriptômicos em pesquisas negligenciadas sobre doenças tropicais. Futuros estudos in vitro e a disponibilidade de conjuntos de dados transcriptômicos adicionais facilitarão a melhoria do treinamento, validação e generalização do modelo.
O que encontraram
A análise integrada revelou uma indução precoce acentuada de genes pró-inflamatórios e estimulados pelo interferon, incluindo CXCL10, IL1B e IFIT1, seguida de atenuação da sinalização inflamatória em estágios posteriores da infecção. Análises comparativas identificaram uma resposta conservada do hospedeiro dirigida pelo interferão partilhada entre L. infantum e L. amazonensis, juntamente com adaptações transcricionais específicas de espécies. O quadro de aprendizagem de transferência demonstrou a viabilidade de prever a expressão genética do parasita em fase tardia a partir de dados transcriptômicos precoces, destacando o potencial de abordagens de aprendizado de máquina para alavancar conjuntos de dados transcriptômicos limitados.
Tradução automática do resumo original, publicado em Frontiers in cellular and infection microbiology sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.
O estudo original
Integrative transcriptomics and hypothesis-driven transfer machine learning reveal conserved and species-specific host-parasite dynamics across Leishmania species in THP-1 cells: a systematic review and meta-analysis
Hawra Al-Ghafli, Aymen Alqurain, Faisal M Alzahrani, Nasreldin Elhadi, Jignesh Prajapati, Haseeb Nisar
Descritores MeSH
- Transcriptome
- Host-Parasite Interactions
- Leishmania
- Leishmaniasis
- Machine Learning
- Gene Expression Profiling
- Macrophages
- THP-1 Cells
- Species Specificity
- Humans