Projeto: Otimização do peptídeo MastPep para o tratamento da mastite bovina utilizando deep reinforcement learning

Coordenador(a):	OCTAVIO LUIZ FRANCO
Vigência:	01/12/2023 a 30/11/2025
Situação:	Ativo
Programa/Curso:	Ciências Genômicas e Biotecnologia - Stricto Sensu
Escola:	{nme_escola}
Agência:	Fundação de Apoio a Pesquisa do Distrito Federal
Edital:	EDITAL N. 010/2023 - PROGRAMA FAPDF LEARNING
Chamada	Chamada 04/2023 TECH Learning
Resumo: A agricultura e a pecuária são setores primordiais na economia do Brasil, figurando como parte importante do agronegócio nacional sendo que o setor da pecuária tem se destacado nos últimos anos. As exportações brasileiras apresentaram crescimento, com mais de 44% do que é exportado pelo país proveniente do agronegócio, além de o país ser o segundo maior exportador de carne bovina. Outro grande destaque do agronegócio é a produção e exportação de leite, com o país ocupando a terceira posição no ranking mundial (EMBRAPA, 2020). Assim, o Brasil pode ser apresentado como referência no campo do agronegócio. Embora o país seja um grande produtor e exportador de diversos produtos e insumos, sofre com estresses biológicos que ameaçam sua economia agrícola. Estresses como bactérias, fungos, vírus e nematoides, são presentes em todos os setores da agroindústria, e podem causar grandes prejuízos aos produtores. A bovinocultura leiteira, além da perda de animais, sofre reduções em sua cadeia produtiva devido a doenças como a mastite bovina causada por bactérias. A mastite pode ser caracterizada como uma inflamação na glândula mamária, proveniente da invasão e colonização de microrganismos, podendo afetar várias espécies de animais, incluindo os bovinos. A mastite bovina consiste em uma doença com etiologia multifatorial e sua causa pode estar relacionada com um amplo espectro de agentes patogênicos, mais frequentemente bactérias. A mastite é uma das doenças mais dissipadas no mundo, com alta prevalência e onerosidade na indústria de laticínios. Acarreta despesas elevadas (cerca de € 300 por vaca anualmente) que são atribuídas a serviços veterinários, tratamento com antibióticos, leite descartado e redução significativa na produção e comercialização do leite. Além disso, a manada saudável pode ser afetada, gerando morte dos animais e/ou abate precoce. Diversos estudos apontam como práticas de prevenção mais adotadas pelos produtores de leite, nomeadamente a desinfecção dos tetos pré e pós-ordenha, juntamente com o uso de luva no momento da ordenha e as vacinas contra mastite. Já nas formas de tratamento estão o uso antibióticos (em geral da classe dos β lactâmicos) durante a lactação e na terapia com vacas secas. Adicionalmente, para a prevenção da doença, a desinfecção dos tetos é o método mais simples e mais barato a ser utilizado pelos produtores. Porém, as substâncias antissépticas frequentemente utilizadas, como iodo ou clorexidina, não estão sendo mais eficazes para prevenir a mastite ou até mesmo reduzir a doença, pois as bactérias estão cada vez mais resistentes. Neste cenário, outros métodos de prevenção também foram desenvolvidos, como as vacinas. Contudo, somente vacinas não são eficazes, sendo necessário que outros procedimentos, como a intervenção antibiótica, sejam utilizados para garantir o controle da infecção uma vez que a maioria das vacinas apresentam deficiência em relação à facilidade de uso, eficácia e segurança. Portanto, é necessário superar as limitações dos antimicrobianos convencionais. Neste cenário é necessário e urgente desenvolver novas estratégias para o desenvolvimento de novos antibióticos, como o desenvolvimento e utilização de peptídeos antimicrobianos (PAMs) que podem atuar de maneira importante no combate à infecções de mastite bovina, frente à diversos patógenos. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma ferramenta que utilize GCN para design e otimização de PAM derivados do MastPep que seja disponível para a comunidade científica, contribuindo com isso na redução de custos e na melhoria da eficiência de combate a mastite bovina, na otimização do processo de pesquisa e de desenvolvimento de novos fármacos no combate à resistência antimicrobiana.
Equipe: 1 - Fabiano Cavalcanti Fernandes - Aluno 2 - Mariana Rocha Maximiano - Pesquisador Externo 3 - OCTAVIO LUIZ FRANCO - Pesquisador Interno
Orçamento Aprovado: Bolsas R$ 662.400,00 Material de Consumo R$ 125.092,00 Material Permanente R$ 300.000,00 Valor Total R$ 1.087.492,00