PIPELINE COMPUTACIONAL PARA O DESENHO DE PROTEÍNAS IMUNOGÊNICAS MULTI-EPITOPO DO VÍRUS NIPAH VISANDO O DESENVOLVIMENTO DE VACINAS

Resumo

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.