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https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/34553
ANÁLISE DE ASPECTOS ESTRUTURAIS EM IMUNOINFORMÁTICA UTILIZANDO CANDIDATOS VACINAIS CONTRA LEISHMANIOSE QUE FORAM SELECIONADOS USANDO VACINOLOGIA REVERSA
Vacina
Leishmania braziliensis
Leishmania infantum
Modelagem de proteínas
Atracamento molecular
Desordem estrutural proteica
Vaccine
Leishmania braziliensis
Leishmania infantum
Protein modeling
Molecular docking
Structural protein disorder
Velloso, João Paulo Linhares | Date Issued:
2018
Author
Advisor
Comittee Member
Affilliation
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto René Rachou. Belo Horizonte, MG, Brasil.
Abstract in Portuguese
As leishmanioses são um conjunto de doenças causadas por parasitos do gênero Leishmania. A leishmaniose cutânea no Brasil é causada principalmente pela espécie Leishmania braziliensis enquanto a leishmaniose visceral é causada pela espécie L. infantum. Segundo a Organização Mundial da Saúde, existem cerca de 12 milhões de pessoas infectadas e estima-se que, anualmente, são reportados dois milhões de
novos casos (1,5 milhões de casos de leishmaniose cutânea e 500 mil de leishmaniose visceral). Apesar da gravidade da doença, até o momento não existem vacinas para uso humano comercialmente disponíveis, o que poderia ser uma medida efetiva de controle. Neste contexto, abordagens computacionais são utilizadas em estratégias de vacinologia reversa para identificar novos antígenos e permitem a seleção de potenciais candidatos vacinais em um curto tempo e a um custo reduzido. No entanto, a maioria dos preditores de epítopos atualmente utilizada nesse tipo de abordagem não consideram informações estruturais proteicas. Considerando a importância da estrutura nas interações imunológicas, torna-se necessário avaliar os antígenos vacinais utilizando programas que considerem informações estruturais. Neste projeto, analisamos características estruturais de seis proteínas de L. braziliensis e seis proteínas de L. infantum selecionadas através da vacinologia reversa. Adicionalmente, também foi analisada a afinidade de ligação de epítopos oriundos das proteínas de L.
infantum anteriormente mencionadas com o Complexo de histocompatibilidade Principal (MHC) de classes I e II através de atracamento (docagem) molecular. Inicialmente, a predição estrutural das proteínas foi feita através de modelagem computacional. Os modelos estruturais foram posteriormente validados e foram empregados na identificação de epítopos conformacionais de células B. Para essas proteínas foi também realizada a predição de regiões desordenadas e a investigação da correlação de desordem estrutural proteica com regiões imunogênicas de células B. Por último usamos análises de simulação de atracamento molecular para quantificar a afinidade de ligação entre epítopos e diferentes moléculas de MHC. Foi possível a modelagem estrutural de seis proteínas, nas quais realizamos a predição de epítopos conformacionais de células B usando quatro preditores. Em seguida realizamos o consenso da predição desses quatro preditores. Obtivemos alguns possíveis epítopos
com características similares às descritas na literatura. Muitas regiões de desordem preditas para as proteínas analisadas coincidiram com regiões de epítopos, o que demonstra uma possível correlação entre estas duas características. Através do atracamento molecular foi possível priorizar os epítopos estudados e adicionar mais um grau de confiança ao resultado obtido através da vacinologia reversa.
Abstract
Leishmaniases is a wide-spectrum of diseases caused by parasites from Leishmania genus. In Brazil cutaneous leishmaniasis is mainly caused by Leishmania braziliensis, while the main cause of visceral leishmaniasis is L. infantum. According to the World Health Organization, two million new cases (1.5 million cases of cutaneous leishmaniasis and 500.000 of visceral leishmaniasis) are estimated to occur annually, with about 12 million people currently infected. Despite the severe problem, there is no human vaccine commercially available, and this could be an effective control measure.
In this context, computational approaches have been used in reverse vaccinology strategies in order to discover novel antigens. These approaches allow selection of potential vaccine candidates in a short period of time, including proteins that are not expressed at high levels. Nevertheless, the majority of epitope predictors used in reverse vaccinology does not take into account structural information. Considering the importance of protein structure in immunological interactions and in vaccine development, it is necessary to evaluate vaccine antigen candidates using structural bioinformatic tools. In this project, we analysed structural features of six L. braziliensis and six L. infantum proteins selected via reverse vaccinology, and also their respective epitopes binding affinity with Major Histocompatibility Complex (MHC) using molecular docking analysis. Initially, protein structures were predicted, and models for these proteins were generated. Afterwards, validated models were used in B cell discontinuous epitope prediction. Disordered regions of these proteins were also
predicted using amino acid sequence and the correlation of their occurrence with immunogenic regions were further investigated. By using docking analyses, we quantified the binding affinity between epitopes and different MHC molecules. We could build structural models for six proteins, which we used for B cell discontinuous epitope prediction. After the predictions we obtained the consensus predictions. Through these analyses we found possible B cell epitopes with corresponding B cell epitopes characteristics described in literature. Additionally, many protein regions predicted as disordered co-occurred with B cell epitopes, demonstrating a possible correlation between these two characteristics. The molecular docking analysis added another layer of data strength to the previous results and allowed prioritizing the study of best epitopes.
Keywords in Portuguese
Imunoinformática estruturalVacina
Leishmania braziliensis
Leishmania infantum
Modelagem de proteínas
Atracamento molecular
Desordem estrutural proteica
Keywords
Structural imunoinformaticsVaccine
Leishmania braziliensis
Leishmania infantum
Protein modeling
Molecular docking
Structural protein disorder
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