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PIPELINE COMPUTACIONAL PARA O DESENHO DE PROTEÍNAS IMUNOGÊNICAS MULTI-EPITOPO DO VÍRUS NIPAH VISANDO O DESENVOLVIMENTO DE VACINAS
Author(s) -
Kauê Santana da Costa,
João Marcos Pereira Galúcio,
Clauber Henrique Souza da Costa,
Rodolpho C. Braga,
Élcio Leal,
Paulo Sérgio Taube
Publication year - 2021
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.51189/rema/1388
Subject(s) - humanities , physics , chemistry , microbiology and biotechnology , philosophy , biology
Introdução: O Nipah (NiV) é um vírus zoonótico emergente pertencente à família Paramyxoviridae que está envolvido com doenças respiratórias e neurológicas fatais em humanos. O NiV representa um desafio para a saúde pública com o risco potencial de disseminação pandemica, bem como, aplicação como agente de bioterrorismo. Metodologia: No presente estudo, usando métodos de imunoinformática e modelagem molecular, desenhou-se modelos de proteínas multi-epítopos reconhecidos pelo sistema imunológico humano usando sequências conservadas de cepas de NiV. Estes epítopos preditos foram selecionados de acordo com parâmetros físico-químicos, complementariedade e afinidade de ligação ao complexo principal de histocompatibilidade (MHC) classes I e II. Em seguida, essas cadeias polipeptídicas foram unidas usando linkers GPGPG, AAY e KK; e adjuvantes de β-defensina foram adicionados na estrutura com o propósito de aumentar a imunogenicidade. A antigenicidade, imunogenicidade, alergenicidade, bem como as propriedades físico-químicas das proteínas multi-epítopos desenhadas foram avaliadas usando algoritmos de aprendizado de máquina. Além disso, simulações de docagem molecular foram realizados entre os modelos de proteína multi-epitopo com as estruturas do toll-like humano tipo 3 (TLR3), MHC-I e -II; em seguida, os complexos foram analisados por simulações de dinâmica molecular e cálculos de energia livre de ligação para explorar a estabilidade dos complexos e suas afinidades de ligação, respectivamente. Resultados: Os epítopos selecionados formaram interação estável com diferentes moléculas de HLA que cobrem mais de 98,0% da população humana em todo o mundo. Os modelos propostos mostraram-se potencialmente antigênicos e não alergênicos e demonstraram alta afinidade e seletividade contra o TLR3. Além disso, as sequências de cDNA desenhadas mostraram-se compatíveis com vetores de expressão de hospedeiros bacterianos, o que poderia facilitar sua expressão heteróloga. Conclusão: Nossas análises computacionais forneceram evidências sobre proteínas multi-epítopos biologicamente viáveis para vacinas candidatas de próxima geração contra o NiV e oferecem uma visão geral da imunogenicidade das proteínas NiV que podem ser usadas parao desenho de novos modelos multiepítopos com propriedades físico-químicas otimizadas.

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