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PROSPECÇÃO COMPUTACIONAL DE ALVOS PARA O DESENVOLVIMENTO DE UMA VACINA CONTRA LEISHMANIA SPP
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Abstract in Portuguese
A vacinação é uma das iniciativas de saúde pública mais bem-sucedidas. Apesar do sucesso, vacinas para muitas doenças ainda não foram desenvolvidas e diversas estratégias foram elaboradas para identificar candidatos vacinais específicos e imunogênicos. As Leishmanioses são um conjunto de doenças causadas por parasitos do gênero Leishmania para as quais, até o momento, não existem vacinas para uso humano e a quimioterapia contra as formas da doença é extremamente problemática. Dentro desse contexto, a prospecção computacional de vacinas, através da integração de dados biológicos, representa uma abordagem inovadora que, através da integração de múltiplas variáveis biológicas, viabiliza a identificação de perfis sistêmicos de resposta imune e uma compreensão mais detalhada da patogênese. Neste estudo, foram utilizados dados de sequenciamento de RNA de Leishmania infantum, L. amazonensis, macrófagos humanos infectados com Leishmania e de macrófagos humanos não infectados, além do proteoma predito de nove espécies de Leishmania, obtidos através do banco TritrypDB. A identificação de novos transcritos, permitiu a identificação de aproximadamente 2 mil sequências que até o momento não estavam anotadas no genoma desses parasitos. Além disso, forneceu um conjunto de dados que, somado ao proteoma predito, serviu de base para a realização de predições de imunoinformática. As análises de expressão gênica, possibilitaram a identificação de transcritos expressos de forma constitutiva entre as formas promastigotas e amastigotas do parasito, aumentando a chance de uma possível exposição do epítopo ao sistema imune. A comparação de linhagens sensíveis e resistentes pode identificar epítopos que, por serem mais expressos nas linhagens resistentes, podem ser incluídos nas análises como forma de garantir que a vacina também seja capaz de oferecer cobertura contra a infecção por essas linhagens. Por sua vez, as redes de regulação gênica forneceram indicativos de como a modulação do sistema imune ocorre e quais são os genes que os parasitos expressam que podem estar envolvidos nessa modulação. Associadas às informações acima, após as predições de imunoinformática, foram selecionadas proteínas que apresentam epítopos para no mínimo 40 alelos humanos e 3 alelos de camundongo, além de serem preditos em proteínas com localização na membrana plasmática ou extracelular. Posteriormente, essas proteínas foram comparadas com o resultado do OrthoMLC com o objetivo de excluir proteínas que apresentassem similaridade de sequências com sequências proteicas de humano, camundongo e cachorro. Ao final dessas análises foram selecionadas 1.119 proteínas. Considerando a análise de imunogenicidade realizada com o programa VaxiJen, 102 epítopos, foram caracterizados como candidatos antigênicos. Foram priorizadas na seleção dos epítopos, para estudos futuros envolvendo validação experimental, um total de 20 sequências. Esses epítopos foram priorizados por apresentarem predição para alelos mais frequentes na população brasileira, segundo o banco de dados Allele Frequency Net Database, maior escore de imunogenicidade e maior porcentagem de conservação de sequências. Das sequências obtidas através da identificação de novos transcritos, duas delas apresentaram epítopos com potencial imunogênico e estão incluídas na análise. Com isso, espera-se que a perspectiva de integração de dados ômicos forneça uma contribuição instrumental para o desenvolvimento de vacinas para patógenos para os quais as abordagens tradicionais falharam até agora.
Abstract
Vaccination is one of the most successful public health initiatives. Despite the success, vaccines for many human diseases have not been developed yet and several strategies have been developed to identify specific and immunogenic vaccine candidates. Leishmaniasis is a group of diseases caused by parasites of the genus Leishmania. To date, there are no vaccines for human use against leishmaniasis, and chemotherapy against the disease is extremely problematic. Within this context, computational prospecting of vaccines, through the integration of biological data, represents an innovative approach that, through the integration of multiple biological variables, enables the identification of systemic immune response profiles and a more detailed understanding of the pathogenesis. In this study, RNA sequencing data from Leishmania infantum, L. amazonensis, macrophages infected with Leishmania and uninfected macrophages were used, in addition to the predicted proteome of nine species of Leishmania obtained through TritrypDB. The identification of new transcripts allowed the identification of approximately 2,000 sequences that had not been recorded in the genome of these parasites, and in addition to providing a set of data that added to the predicted proteome served as the basis for making immunoinformatics predictions. The analysis of gene expression enabled the identification of transcripts expressed constitutively between the promastigote and amastigote forms of the parasite. The comparison between sensitive and resistant strains can identify epitopes more expressed in resistant strains, that can be included in the analysis as a way of ensuring that the vaccine is also able to offer protection against infection by these strains. In turn, the gene regulation networks provided indications of how modulation of the immune system occurs and what are the genes that parasites express that may be involved in this modulation. Associated with the information above, after the immunoinformatics predictions, proteins were selected considering the prediction of epitopes for at least 40 human alleles and 3 mouse alleles, in addition to being predicted in proteins with localization in the plasma or extracellular membrane. Subsequently, these proteins were compared with OrthoMLC results in order to exclude proteins that presented sequence similarity with human, mouse and dog. At the end of these analyzes, 1,119 proteins were selected. Considering the immunogenicity analysis carried out by VaxiJen program, 102 epitopes, of the 124 previously selected, were characterized as antigenic candidates. In the selection of epitopes, for a future study involving experimental validation, a total of 20 sequences were prioritized. These epitopes were prioritized because they present a prediction for more frequent alleles in the Brazilian population, according to the Allele Frequency Net Database, a higher immunogenicity score and a higher percentage of sequence conservation. Of the sequences obtained through the identification of new transcripts, two of them presented epitopes with immunogenic potential and are included in the analysis. With this, it is expected that the perspective of integrating omic data will provide an instrumental contribution to the development of vaccines, for pathogens for which traditional approaches have so far failed.
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