Análise de aspectos estruturais em imunoinformática utilizando candidatos vacinais contra Leishmaniose que foram selecionados usando vacinologia reversa

Abstract

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.