Una nueva vacuna COVID-19 multiepítopo desarrollada mediante vacunación inversa


A fines de diciembre de 2019, surgió el síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2) en Wuhan, China, y posteriormente se extendió rápidamente por todo el mundo. El 11 de marzo de 2020, la Organización Mundial de la Salud anunció el brote mundial de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) como una pandemia. Los científicos de todo el mundo están trabajando intensamente para desarrollar nuevas vacunas, terapias y muchas otras estrategias para contener la pandemia.

El SARS-CoV-2 es un virus de ARN monocatenario y de sentido positivo que pertenece al género Betacoronavirus de la familia Coronaviridae. Algunos de los miembros de esta familia afectan a los humanos al causar resfriado común (HCoV-229E, HCoV-NL63 y HCoV-OC43), SARS (síndrome respiratorio agudo severo) y MERS (síndrome respiratorio de Oriente Medio).

Entre ellos, el SARS-CoV-2 es el más contagioso y causa síntomas de leves a graves. El SARS-CoV-2 codifica proteínas estructurales y no estructurales. Las proteínas estructurales incluyen la proteína Spike (S), la proteína de la envoltura (E), la proteína de membrana (M) y la proteína nucleocápsida (N).

Estudio: Enfoque de vacunología inversa para diseñar un nuevo candidato a vacuna multiepítopo contra COVID-19: un estudio in silico.  Crédito de la imagen: NIAID

Proteína N

Los científicos han informado que todas las proteínas estructurales pueden usarse como candidatas a vacunas. Por ejemplo, la proteína N está asociada con complejos de replicasa-transcriptasa y está involucrada en el empaquetamiento, transcripción y replicación del virus. La proteína N estimula los anticuerpos potentes, que a su vez pueden desencadenar la producción de citocinas.

ORF3a

El marco de lectura abierto 3a (ORF3a) también es esencial para la replicación viral y la virulencia del SARS CoV. La función de ORF3a es estimular la expresión del gen pro-IL-1β y la secreción de IL-1β que afectan gravemente a los pulmones.

Los investigadores han revelado que hay muy poca información disponible sobre la patogénesis del virus. Por lo tanto, se requiere más investigación, basada en inmunoinformática, para identificar los epítopos inmunogénicos.

Estudio actual

Se ha publicado un nuevo estudio en la Revista de estructura y dinámica biomolecular que se centra en la evaluación de las proteínas E, M, N, ORF10, ORF8, ORF3a y M utilizando herramientas bioinformáticas para desarrollar una vacuna COVID-19 multiepítopo. Los investigadores utilizaron métodos in-silico para incitar respuestas inmunes humorales y celulares.

Estudios filogenéticos anteriores han revelado que el SARS-CoV y el SARS-CoV-2 son aproximadamente un 80% similares. Además, los investigadores han informado que un fuerte virus específico Célula T La respuesta es esencial para eliminar las infecciones por virus respiratorios, por ejemplo, SARS-CoV e influenza A. Además, tanto la inmunidad humoral como la celular juegan un papel crucial en la protección contra estas enfermedades.

Durante esta infección se ha observado el desarrollo de anticuerpos altamente eficaces contra la proteína N del SARS-CoV. Sin embargo, una de las principales limitaciones de este tipo de anticuerpo es que tiene una vida útil más corta en pacientes convalecientes. Junto con la inmunidad humoral, las respuestas celulares (p. Ej., CD4+ y CD8+) también brindan protección COVID-19 a las personas durante más tiempo.

Los investigadores han explicado que una vacuna de múltiples epítopos podría reconocer y ensamblar epítopos de células B y T que podrían activar de manera eficiente el sistema inmunológico y provocar respuestas inmunitarias más potentes. Recientemente, los científicos han desarrollado con éxito vacunas que utilizan CD8+ linfocitos T citolíticos (CTL), linfocitos B y CD4+ epítopos de células T colaboradoras (HTL).

El estudio actual ha diseñado una nueva proteína de fusión de múltiples epítopos (proteína N, proteína M y ORF3a) que contiene dominios ricos en epítopos antigénicos.

La actividad biológica de esta proteína de fusión se evaluó mediante herramientas bioinformáticas. Se evaluó la interacción entre el candidato a vacuna, el receptor del sistema inmune innato (TLR4) y el receptor del sistema inmune celular (HLA-A * 11: 01).

Este estudio utilizó el servidor Rankpep que analizó los supertipos de HLA para predecir diferentes epítopos de secuencias de proteínas N, ORF3a y M según los alelos HLA I y HLA II.

Para la predicción del epítopo lineal, los investigadores utilizaron el servidor Bepipred, que también predijo los epítopos de las proteínas N, ORF3a y M. Como las respuestas tanto celulares como humorales son obligatorias para una protección eficaz contra las infecciones por coronavirus, utilizando el análisis in-silico, se seleccionaron cinco dominios ricos en epítopos que poseían puntuaciones altas y epítopos compartidos entre los epítopos de células T y B.

Se utilizó VaxiJen v2.0 para determinar la antigenicidad de la proteína manipulada. El análisis de la proteína NOM reveló una potente antigenicidad sin adyuvante. Además, los investigadores predijeron la posibilidad de una reacción alérgica de la proteína diseñada usando iAllertop e informaron la ausencia de alergenicidad en esta proteína.

Los investigadores analizaron además los parámetros fisicoquímicos (peso molecular, residuos con carga positiva y negativa, puntos isoeléctricos, etc.) y concluyeron que la proteína diseñada podría ser una vacuna candidata adecuada. Conectaron NOM con receptores TLR4 (receptores tipo Toll) y HLA-A * 11: 01, y la interacción provocó una respuesta inmune. La simulación de dinámica molecular (MD) aseguró la estabilidad de las estructuras proteicas.

Los investigadores del presente estudio utilizaron servidores web PatchDock y Firedock para determinar la interacción óptima entre la proteína NOM y los receptores inmunes. Utilizaron la energía global como punto de referencia para seleccionar los mejores complejos. En un análisis de fluctuación cuadrática media (RMSF), los valores de la proteína recombinante NOM en simulaciones de MD sugirieron una fluctuación de la forma monomérica de la vacuna en muchas regiones.

Esto indicó que la proteína recombinante NOM era más estable cuando era compleja con los dos receptores inmunes. Además, en un estudio comparativo, los valores de RMSF de la proteína recombinante NOM en el complejo con HLA-A * 11: 01 fueron más bajos que los de la proteína recombinante NOM en el complejo con TLR4.

Como las energías de unión también son menores, los investigadores concluyeron que la proteína recombinante NOM podría unirse al HLA-A * 11: 01 mejor que el otro receptor inmunológico. Este hallazgo también fue validado por un análisis estructural.

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