Autoria: Lucas Gentil Azevedo
Orientação: Pablo Ivan Pereira Ramos
Título da dissertação: “Priorização em larga-escala de proteínas-alvo para o desenvolvimento de novos compostos antileishmaniais através de integração de dados multi-ômicos e imuno-informática”.
Programa: Pós-Graduação em em Biotecnologia em Saúde e Medicina Investigativa
Data de defesa: 24/01/2022
Horário: 09h00
Local: Sala virtual do Zoom

RESUMO

As leishmanioses são um grupo de doenças negligenciadas causadas pela infecção por Leishmania spp., protozoários parasitas pertencentes à família dos tripanossomatídeos. O seu tratamento é baseado em quimioterápicos que apresentam crescente resistência, alta toxicidade e custo, cujas formulações menos tóxicas são inacessíveis para populações pobres. Nesse contexto, é necessário a busca por novas drogas que sejam eficazes e que possam ser amplamente usadas como terapia em todas as manifestações da doença. Porém, o processo de desenvolvimento tradicional de uma droga custa cerca de 1 bilhão de dólares, leva de 12-15 anos e aproximadamente 60% dos candidatos falham. A etapa inicial de identificação de alvos drogáveis pode ser facilitada pela utilização de dados multiômicos e ferramentas de bioinformática. O objetivo deste trabalho é ranquear proteínas alvo de parasitos do gênero Leishmania que satisfaçam características desejáveis do ponto de vista da drogabilidade, incluindo essencialidade, conservação, acessibilidade, expressão e importância metabólica, contribuindo para o desenho de fármacos mais específicos ao controle das leishmanioses. Quatorze genomas de espécies patogênicas de Leishmania foram utilizados como entrada no programa OrthoVenn2 para a definição de grupos de ortólogos entre todas as espécies. As proteínas homólogas ao proteoma humano foram filtradas através de alinhamentos com BLASTp. A expressão dos genes relacionados a essas proteínas foram avaliadas por um pipeline de processamento de dados de RNA-seq, e suas localizações subcelulares foram definidas por homologia com Trypanosoma brucei e, complementarmente, pelo consenso de preditores computacionais. A essencialidade dessas proteínas foi encontrada por homologia com Toxoplasma gondii e por reconstrução metabólica in silico com o Pathway Tools. O modelo 3D dos proteomas e a drogabilidade estrutural foi predito usando o PSI-BLAST, MODELLER e fpocket. Todos esses dados estão disponíveis gratuitamente em um web server. Foram selecionadas 4 espécies das 14 iniciais, e destas, 3.958 proteínas apresentaram-se divergentes ao proteoma humano, sendo expressas na forma amastigota do parasita e possuindo pelo menos uma cavidade estrutural altamente drogável. Uma função de ranqueamento dos alvos drogáveis foi construída para classificar as proteínas com base nos dados obtidos. As 20 proteínas melhor classificadas pela função foram estudadas. Destas, 17 foram definidas como alvos redescobertos, ou seja, já foram descritos em Leishmania na literatura; 2 como alvos redirecionados, já descritos na literatura porém em outras espécies e 1 novo alvo foi descoberto. O alvo inédito ´e uma N-acetilglucosamina-dolicil-fosfato que participa do importante processo da glicosilação do tipo N das proteínas. A maioria das proteínas foram anteriormente sugeridas na literatura como alvo, reforçando a capacidade da metodologia de achar proteínas com relevância biológica. Esforços futuros serão realizados para a construção do top 100 proteínas melhor ranqueadas, seguidos por validações experimentais dos alvos. Palavras-chaves: Leishmania, priorização de proteínas alvo, biologia computacional, imunobioinformática.

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