Modelagem automatizada e ensaios de estabilidade In Silico sobre complexos peptídeo : MHC-I

Abstract

O sistema imunológico é formado por um conjunto de células e moléculas envolvidas primariamente na defesa do organismo contra agentes infecciosos. Neste sentido, destaca-se a ação das proteínas codificadas pela região do MHC-I, as quais são responsáveis pela apresentação de pequenos peptídeos (normalmente entre 8 e 12 aminoácidos), gerados a partir da via de processamento endógeno, para Receptores de Células T (TCRs) citotóxicas. As bases moleculares subjacentes à apresentação de peptídeos no contexto das moléculas de MHC-I ainda não foram totalmente esclarecidas, principalmente em função da complexidade inerente a esse processo biológico. Sabe-se, no entanto, que padrões moleculares presentes na área de interação do pMHC-I com o TCR, bem como a estabilidade dos complexos pMHC-I na superfície celular, são fatores determinantes para a imunogenicidade de diferentes complexos. Com o nascimento e desenvolvimento da bioinformática, uma grande evolução foi observada na área, especialmente no que tange ao estudo de sequências lineares de genes e proteínas. Entretanto, o estudo a nível estrutural ainda é lento, especialmente devido ao limitado número de estruturas tridimensionais resolvidas experimentalmente e à falta de modelos acurados. Assim sendo, esta tese se propôs a automatizar e otimizar uma ferramenta de modelagem de complexos pMHC-I (técnica D1-EM-D2) e, posteriormente, criar uma protocolo para avaliar a estabilidade in silico de complexos pMHC-I, com foco na interação entre epitopo e MHC-I. Como resultado, criamos uma nova ferramenta, a qual chamamos DockTope, validada sobre um conjunto mais amplo de dados experimentais (135 estruturas em relação às 46 estruturas do estudo anterior). Esta ferramenta permite que qualquer usuário modele seu próprio pMHC-I, através de uma interface web acessível. Ainda, um estudo via dinâmica molecular realizado com base nos complexos pMHC-I modelados a partir do DockTope nos permitiu inferir algumas das variáveis envolvidas na estabilização dos complexos. Os resultados apresentados aqui contemplam várias áreas de conhecimento da área biológica, favorecendo o desenvolvimento de vacinas mais racionalizadas e alavancando o conhecimento e a compreensão de eventos imunológicos.

The immunologic system is constituted by a group of cells and molecules involved mainly in the organism defense against infectious agents. In this way, the action of proteins encoded by the MHC-I region should be highlighted, since they are responsible for the presentation to T Cell Receptors (TCRs) of small peptides (normally 8 to 12 amino acids in length) generated by the endogenous processing pathway. The molecular bases underlying the presentation of peptides in the context of MHC-I molecules are not fully understood, especially because the complexity inherent to this process. However, it is known that molecular patterns presented in the TCR-interaction surface of each pMHC-I, as well as complex stability on cellular surface, are pivotal factors to determine immunogenicity. The bioinformatics development brings together a great evolution in the field, especially in respect to the analysis of genes and proteins sequences. Yet, the structural study is still delayed, mainly because we have a limited number of threedimensional structures experimentally resolved and there is a lack of accurate models. In this way, we aimed to automatize and optimize a bioinformatics tool to pMHC-I modeling (D1-EM-D2 approach) and, posteriorly, to create an in silico protocol to evaluate the pMHC-I complex stability, focusing on the interaction between epitope and MHC-I. As a result, we created a new tool, which we called DockTope, validated over a wider group of experimental data (135 structures in respect to the 46 structures previously published). This tool allows any user to model its own pMHC-I complex trough a user-friendly web interface. Also, a molecular dynamics study performed using modeled pMHC-I complexes through DockTope allowed us to infer important variables involved on complex stabilization. The results presented here encompass several knowledge areas, favoring the vaccine development and propelling the knowledge and understanding of immunologic events.