El potencial de las vacunas de ARNm para una amplia gama de enfermedades


La vacunación es una estrategia importante para prevenir la transmisión de diversas enfermedades infecciosas como la rubéola, la viruela, el sarampión, las paperas y, recientemente, la enfermedad del coronavirus 2019 (COVID-19).

Las vacunas suelen contener cepas de virus muertas o debilitadas, o una pequeña parte de ese virus, como una proteína o ácido nucleico. Cuando recibe una vacuna, su sistema inmunológico la identifica como extraña. En respuesta, crea células de memoria y anticuerpos que protegen contra futuras infecciones.

Los investigadores han explicado que las vacunas de ARN mensajero (ARNm) pueden codificar las antígenos a partir de una secuencia de ARNm. Cuando se inocula el ARNm, ofrece información específica a las células para que puedan producir proteínas específicas en el citoplasma. Estas proteínas desencadenan respuestas inmunitarias asociadas con células presentadoras de antígenos (APC) o anticuerpos / inmunoglobulinas. Estas células inmunes protegen al cuerpo contra las enfermedades.

Un nuevo artículo de revisión publicado en la revista. Sesiones informativas sobre genómica funcional se centra en las características y mecanismos generales de las vacunas de ARNm. Además, esta revisión ha resumido el progreso actual de las vacunas de ARNm que se han desarrollado para enfermedades de amplio alcance, incluida la enfermedad COVID-19.

Estudio: vacunas de ARNm para enfermedades infecciosas y una revisión sobre la predicción de epítopos para el diseño de vacunas.  Haber de imagen: MattLphotography / Shutterstock

TLas principales razones por las que la vacuna de ARNm se ha considerado un fuerte candidato a vacuna para prevenir la enfermedad COVID-19 son su eficiencia, rentabilidad y rápida velocidad de desarrollo.

Además, en comparación con otros tipos de vacunas, las vacunas de ARNm han ganado popularidad debido a sus rasgos característicos, que son más favorables para atacar enfermedades infecciosas con inestabilidad genética.

Además, las principales ventajas de usar ARNm como fuente de antígeno son su capacidad para inducir la presentación de MHC-I y estimular las respuestas de los linfocitos T citotóxicos.

Estos rasgos característicos proporcionan una gran versatilidad en los tipos y el número de determinantes antigénicos. Dos de los principales tipos de ARNm que se evalúan como candidatos a vacuna son (a) ARNm no replicante y (b) ARNm autoamplificador derivado de virus.

Uno de los problemas que persisten en el desarrollo de vacunas de ARNm es la termoestabilidad. Dos vacunas COVID-19 basadas en ARNm desarrolladas recientemente requieren una temperatura constante de -70 ° C durante su almacenamiento y transporte. Tal característica limita su disponibilidad en áreas rurales y países de bajos ingresos. Sin embargo, recientemente los investigadores han desarrollado vacunas de ARNm termoestables con un protocolo de secado por congelación. Los científicos creen que más investigación sobre la optimización de la formulación de vacunas puede ayudar a mejorar la termoestabilidad de las vacunas de ARNm.

Los científicos han declarado que los epítopos son una característica importante que a menudo se ignora para mejorar la eficacia de las vacunas de ARNm. Estos determinantes antigénicos son reconocidos por el sistema inmunológico y determinan el tipo de respuesta inmunitaria que se desencadena. Los epítopos se dividen en epítopos de células T y células B. Los epítopos de células T están presentes en la superficie de una APC y están unidos a una histocompatibilidad principal. Los epítopos de células B están unidos por inmunoglobulina o anticuerpos. Para las vacunas basadas en péptidos, se ha utilizado el diseño de vacuna basado en epítopos. Dos ejemplos de vacunas basadas en epítopos para el SARS-CoV-2 son UB-612 y NVX-CoV2373.

Los científicos han desarrollado varios modelos de predicción de epítopos, que se pueden clasificar en métodos basados ​​en secuencias y basados ​​en estructuras. Aunque los métodos basados ​​en secuencias se han vuelto obsoletos, su concepto todavía se utiliza en la búsqueda de motivos. La red neuronal ofrece un enfoque adecuado para estudiar las relaciones y describir datos no lineales.

Para la predicción de epítopos, se usa ampliamente una máquina de vectores de soporte y se ha demostrado en modelos como COBEPRO (modelo lineal de predicción de epítopos de células B) y Pcleavage (modelo de predicción de sitios de escisión). Para los modelos estructurales, se utilizan modelos computacionales estándar como el acoplamiento de péptidos, algoritmos de subprocesamiento basados ​​en el conocimiento, etc. Estas predicciones de epítopos ayudan a los investigadores a identificar epítopos que pueden proporcionar inmunogenicidad y reactividad cruzada para un patógeno diana. Para muchos virus, los epítopos se pueden encontrar en bases de datos en línea, como la base de datos de epítopos inmunes (IEDB).

Dos de las vacunas COVID-19 basadas en ARNm han utilizado sistemas de administración y diseño de inmunógenos similares. Producen respuestas inmunes que son comparables a las infecciones virales naturales. Aunque ambas vacunas han demostrado una eficacia prometedora en ensayos clínicos, la optimización relacionada con los epítopos puede ayudar a desarrollar vacunas más estables y eficaces. Por ejemplo, la conformación de prefusión necesita más factores para mantenerse después de la inoculación, ya que las macromoléculas podrían modificarse por parámetros ambientales. Además, la incorporación de otro inmunógeno (p. Ej., Proteína N) podría proporcionar un objetivo adicional para la respuesta inmune. Esto podría aumentar la eficacia de la vacuna y reducir el riesgo de escape de mutaciones.

Aunque el uso de proteína S en la vacuna podría simular una infección viral natural, el anticuerpos neutralizantes y las células T solo pueden unirse a péptidos específicos. Por lo tanto, la codificación de epítopos específicos podría mejorar la estabilidad de la vacuna de ARNm. Además, en el caso de una mutación extrema en la proteína S del SARS-CoV-2, el virus podría escapar a la inmunidad provocada por las vacunas actualmente disponibles. Podría ser más fácil adaptarse a nuevas mutaciones reajustando los epítopos en lugar de rediseñar la vacuna. Para el diseño de vacunas, el uso de modelos computacionales es muy ventajoso debido a su flexibilidad.

Las vacunas de ARNm se habían aplicado anteriormente para prevenir una variedad de enfermedades infecciosas y no infecciosas como la influenza y el cáncer. Basado en modelos de predicción de epítopos humanos, este artículo ilustra cómo el diseño de la vacuna de ARNm puede mejorarse mediante avances recientes en bioinformática.

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