Seleção de potenciais peptídeos para o diagnóstico sorológico da leishmaniose visceral canina por imunoinformática.
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Data
2021
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Resumo
A Leishmaniose Visceral é uma doença negligenciada, com ampla distribuição geográfica,
comportamentos ecoepidemiológicos distintos (zoonótica ou antropoótica) e potencialmente
fatal quando não tratada. Nas Américas, assim como em parte da Europa apresenta um
comportamento zoonótico ou antropozoonótico tendo o cão como principal reservatório do
parasito (Leishmania (L.) infantum e seu diagnóstico, no entanto, apresenta limitações
principalmente com relação a especificidade e ou sensibilidade dos testes sorológicos
utilizados, como é o caso do programa de controle da Leishmaniose Visceral Canina (LVC),
executado no Brasil. A fim de contribuir na busca por componentes que possam refinar as
técnicas de diagnóstico sorológico, no presente estudo, foram selecionados e avaliados o
potencial de peptídeos para serem empregados no imunodiagnóstico da LVC. Para isso, foram
selecionados e avaliados, a partir de um banco de dados relacional, peptídeos quanto a: escores
em algoritmos de predição de epítopos para células B (BepiPred, BCPred12 e AAP12), função
biológica das proteínas as quais esses peptídeos pertenciam por meio de redes de interação
proteína-proteína, similaridade, por meio do BLASTp, além de Atracagem (CABSdock) e
Dinâmica Molecular (GROMACS). Após isso, foi otimizada e padronizada a técnica de ELISA
empregando os peptídeos selecionados. Para tal, foram testadas duas concentrações de
peptídeos (0,25 e 0,5μg) assim como três diluições de amostra (1:200;1:400 e 1:600) e as
seguintes diluições do conjugado IgG de cão (1:16.000;1:20.000 e 1:24.000). Como resultados,
foram selecionados dez peptídeos a partir do banco de dados relacional, todos com escores
maiores que 0,5 para todos os algoritmos de predição além de não serem componentes de
proteínas intracelulares do parasito. A similaridade entre outras espécies do mesmo gênero foi
consideravelmente alta, no entanto para parasitos de outros gêneros os peptídeos em sua maioria
mostraram-se com baixa similaridade. Quanto a atracagem, somente dois peptídeos foram
classificados como bons modelos em se tratando a qualidade, enquanto os outros oito se
enquadraram como ótimos modelos. Durante a simulação de dinâmica molecular observamos
valores relativamente altos de Root-Mean-Square Deviation of Atomic Positions RMSD para
todos os peptídeos. Na padronização de ELISA foi possível observar que as melhores condições
para as avaliações das amostras individualmente, foram as que empregaram a concentração de
0,25 μg dos peptídeos e em diluição plasmática de 1:600 e do conjugado de 1:16.000,
respectivamente, mostraram a capacidade dos peptídeos em diferenciar em no mínimo 3 vezes
amostras de cães infectados por L. infantum e não infectados. Em suma a seleção dos peptídeos
a partir de parâmetros obtidos por bioinformática se mostrou promissora visto o potencial dos
peptídeos selecionados, que se apresentavam potenciais para sua utilização futura em teste
diagnóstico sorológico de alto desempenho. Neste sentido este trabalho abre perspectivas para
prosseguir com estes testes de validação dos antígenos em bancos de soros que possuem
diversos perfis de amostras de cães naturalmente infectados, portadores de diferentes
manifestações clínicas, cargas parasitárias, antes e após tratamento e intervenção vacinal,
ampliando assim as perspectivas de avanços biotecnológicos no campo do diagnóstico
sorológico para leishmaniose visceral em especial para LVC.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Ciências Biológicas. Núcleo de Pesquisas em Ciências Biológicas, Pró-Reitoria de Pesquisa de Pós Graduação, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Leishmaniose visceral, Bioinformática, Peptídeos
Citação
MAIA, Rodrigo da Costa. Seleção de potenciais peptídeos para o diagnóstico sorológico da leishmaniose visceral canina por imunoinformática. 2021. 59 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Biológicas) - Núcleo de Pesquisas em Ciências Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021.