Tal como os ARNm, os perfis de expressão de miARN parecem variar de tecido para tecido, mas são semelhantes para tecidos idênticos em indivíduos diferentes (Lagos-Quintana 2002, Krichevsky 2003, Michael 2003). Como seria de esperar, estudos indicam que os tecidos de organismos em desenvolvimento e maduros são caracterizados por perfis únicos de expressão de miRNA. Comparações de células-tronco embrionárias e células diferenciadas revelaram que os perfis de expressão de miRNA mudam durante a diferenciação (Houbaviy 2003). Notavelmente, pelo menos quatro miRNAs são expressos em níveis relativamente elevados antes da diferenciação, mas não são expressos em células diferenciadas.
O conjunto de sondas miRNA mirVana™ e o kit de rotulagem miRNA mirVana™ foram usados ​​para comparar os perfis de expressão de miRNA de 25 tecidos humanos (Figura 4). Como esperado, os perfis de expressão de miRNA variam de tecido para tecido (Lagos-Quintana 2002, Krichevsky 2003, Michael 2003). Curiosamente, os perfis de miRNA são semelhantes entre tecidos relacionados e distintos entre tecidos não relacionados. Por exemplo, os perfis do coração e do músculo esquelético são muito semelhantes, os tecidos do trato digestivo agrupam-se e os tecidos dos órgãos reprodutivos são semelhantes (Figura 4). O perfil do miRNA cerebral, no entanto, é claramente distinto dos outros tecidos que foram analisados. Experimentos de acompanhamento indicaram que as sub-regiões cerebrais exibiram perfis únicos de miRNA que foram agrupados de acordo com o parentesco das sub-regiões. Os dados de expressão sugerem que os miRNAs são fatores importantes na diferenciação de tecidos em organismos adultos.
Figura 4 . Dados obtidos com o sistema de expressão miRNA
Os perfis de expressão de miRNA (eixo y) de 20-25 tecidos normais humanos diferentes (eixo x) foram comparados com um conjunto de todas as amostras no experimento. Verde no mapa de calor mostra miRNAs que são regulados negativamente na amostra em relação ao pool, e vermelho mostra miRNAs que são regulados positivamente na amostra em relação ao pool.
O conjunto de sondas mirVana miRNA e o kit de rotulagem mirVana miRNA também foram usados ​​para comparar os perfis de expressão de amostras tumorais e não tumorais de pacientes com câncer individuais. Curiosamente, vários miRNAs parecem ser rotineiramente sub ou superexpressos em tumores. Por exemplo, miR-126, miR-143 e miR-145 foram expressos em níveis significativamente mais baixos em mais de 80% das amostras de tumor em comparação com os seus tecidos normais associados. Descobriu-se que o miR-21 está superexpresso em 80% das amostras de tumor. Esses miRNAs provavelmente representam biomoléculas que influenciam direta ou indiretamente a oncogênese. Além disso, descobriu-se que vários miRNAs são expressos diferencialmente em tipos específicos de câncer, sugerindo que existem miRNAs específicos para doenças.
Estes estudos são significativos porque mostram que amostras de tecidos e células podem ser definidas pelos seus perfis de expressão de miRNA. Categorizar miRNAs com base em sua co-regulação ou identificar miRNAs que são expressos diferencialmente entre diferentes amostras de tecidos ou células aumentará nossa compreensão do miRNA e da regulação e função de proteínas. Se os miRNAs estiverem envolvidos na oncogênese, resposta inflamatória ou outros estados de doença, estudos comparativos de expressão de miRNA também poderão revelar marcadores diagnósticos ou mesmo alvos terapêuticos. Uma vez identificados os alvos de mRNA dos miRNAs, a combinação dos perfis de expressão de mRNA e miRNA fornecerá um instantâneo dos genes que estão sendo regulados nos níveis transcricional e translacional e sugerirá uma lista mais abrangente de genes que são importantes para o processo biológico que está sendo estudado.
A expressão de um grande número dos 200-300 genes de miRNA humanos previstos (isto corresponde a 1% dos genes codificadores de proteínas) foi confirmada, mas os alvos de miRNA previstos ainda precisam ser identificados e verificados. Vários grupos desenvolveram algoritmos para identificação de sequências de mRNA que poderiam servir como locais alvo para miRNAs conhecidos. Esses algoritmos aproveitam a observação de que cada um dos locais alvo de miRNA conhecidos em animais tem homologia perfeita ou quase perfeita com as primeiras oito bases do miRNA (Lai 2002). Como cada um dos locais alvo de miRNA conhecidos está na UTR 3', os algoritmos também restringem as pesquisas de sequência às UTRs 3' dos mRNAs. Outra observação extremamente importante é que pesquisas de homologia entre dois ou mais genomas animais com miRNAs compartilhados confirmam que os locais alvo do miRNA são conservados. Esta é uma forma fundamental de restringir o número de supostos sites-alvo. Dado que a maioria das sequências de miRNA são conservadas entre organismos, seria de esperar que os locais alvo do miRNA fossem igualmente mantidos, mesmo que se encontrem nas UTRs 3' tipicamente mal conservadas dos genes. À medida que mais se aprende sobre os alvos de mRNA dos diferentes miRNAs, será possível avaliar com mais precisão a expressão gênica para uma determinada amostra, combinando os perfis de expressão de mRNA e miRNA.
Houbaviy HB, Murray MF Sharp PA (2003) MiRNA específico para células-tronco embrionárias. Célula de Desenvolvimento 5: 351-358.
Krichevsky AM, King KS, Donahue CP, Khrapko K, Kosik KS (2003) Uma matriz de miRNA revela extensa regulação de miRNAs durante o desenvolvimento do cérebro. RNA 9: 1274-1281.
Lagos-Quintana M, Rauhut R, Yalcin A, Meyer J, Lendeckel W, Tuschl T (2002) Identificação de miRNAs específicos de tecido de camundongo. Biologia Atual 12: 735-739.
Michael MZ, O'Connor SM, van Holst Pellekaan NG, Young GP, James RJ (2003) Acúmulo reduzido de microRNAs específicos na neoplasia colorretal. Pesquisa Molecular do Câncer 1: 882-91.