Estudo propõe nova abordagem bioinformática para projetar melhores vacinas

Um novo papel em Métodos e Protocolos de Biologia, publicado pela Oxford University Press, mostra que pode ser possível projetar vacinas que induzam uma resposta imune mais forte a patógenos infecciosos, como o vírus que causa o COVID-19. Neste estudo, os autores propuseram e testaram uma nova abordagem e ferramenta bioinformática que permite aos pesquisadores selecionar partes de proteínas que provocarão uma forte resposta imune. Vacinas desenvolvidas com base nessa abordagem forneceriam melhor proteção contra doenças.

O sistema imunológico dos humanos (e de outros vertebrados) discrimina entre estruturas próprias e não próprias para atacar e destruir as últimas. As células T são a parte do sistema imunológico responsável por esse reconhecimento. Eles conseguem isso identificando peptídeos, cadeias curtas de aminoácidos, que estão presentes em proteínas não próprias, por exemplo, em proteínas de um vírus ou bactéria, mas ausentes em proteínas de um hospedeiro, como humanos.

Para evitar o reconhecimento pelas células T do hospedeiro, os organismos parasitas eliminam todos os peptídeos desnecessários de suas proteínas. Em particular, eles mutam esses peptídeos para imitar aqueles presentes nas proteínas de suas espécies hospedeiras.

Neste estudo, os pesquisadores testaram uma previsão crítica da teoria do mimetismo de peptídeos: eles investigaram se poderiam prever a capacidade das proteínas de um parasita de provocar uma resposta imune com base no conteúdo de peptídeos ausentes nos corpos de seus hospedeiros. Com base no mapeamento detalhado anterior de clones de células T relacionados ao SARS-CoV-2, eles exploraram os pontos de interseção entre a lista de alvos reais de resposta de células T e uma lista de potenciais alvos de reconhecimento de células T, peptídeos presentes no SARS-CoV-2, mas ausentes no corpo humano.

Simulações de computador mostraram que os alvos reais de reconhecimento de células T tinham uma proporção significativamente maior de pentapeptídeos e hexapeptídeos (peptídeos consistindo de cinco e seis aminoácidos, respectivamente) não encontrados em proteínas humanas. O novo método, baseado na teoria imunológica, foi quatro vezes mais eficiente na detecção de alvos no caso do SARS-CoV-2 do que os métodos atualmente usados ​​com base em observações empíricas.

Os autores acreditam que o método permitirá aos pesquisadores desenvolver vacinas mais eficazes, especificamente projetadas para reconhecer e direcionar as partes das proteínas dos parasitas que desencadeiam as respostas imunes mais fortes.

“Nossa teoria do mimetismo peptídico, que investiga como um parasita adapta seu vocabulário peptídico ao de seu hospedeiro, começou principalmente como um esforço de pesquisa fundamental”, disse o principal autor do artigo, Jaroslav Flegr.

“No entanto, à medida que exploramos este tópico, descobrimos que ele também pode ter extensas implicações práticas, como no campo da construção de vacinas. Esperamos que nossas descobertas aprofundem nossa compreensão da evolução da doença e da transmissão de patógenos e forneçam informações valiosas no aprimoramento do design de vacinas e na luta mais ampla contra doenças infecciosas”.