06 de Dezembro de 2022
Imunoinformática: pesquisa da UFRN propõe um protótipo de vacina contra futuras variantes da covid-19
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Por Higor Silva – NPAD/UFRN
Com a covid-19, ficou claro que a vacinação é o método mais eficaz na prevenção e propagação de doenças virais, infelizmente, a elevada capacidade de mutação do vírus torna o combate mais difícil. Utilizando uma abordagem de imunoinformática para atacar o vírus e suas variantes em diversas frentes, a pesquisa de mestrado da aluna Maria Karolaynne da Silva, do Programa de Pós-Graduação em Bioquímica e Biologia Molecular (PPgBBM/UFRN), deu origem a um imunizante promissor. O estudo foi orientado pelos professores Jonas Ivan Nobre Oliveira e Umberto Laino Fulco, do Departamento de Biofísica e Farmacologia (DBF/UFRN), com apoio do Núcleo de Processamento de Alto Desempenho (NPAD/UFRN).
Coletando dados genômicos dos Estados Unidos, Índia, França, Alemanha, Reino Unido e Brasil, países com maior número de casos registrados no mundo, a pesquisa analisou diferentes variantes do SARS-CoV-2, em busca por potenciais epítopos, a menor parcela da proteína do vírus com potencial de gerar imunização.
Os determinantes antigênicos encontrados possuem um alto fator imunizante, ausência de alergenicidade e toxicidade, além de excelente potencial de cobertura populacional. Quando combinados adequadamente, resultam em um protótipo de vacina multi-epítopo com alto fator de imunização. Uma vacina multi-epítopo possui epítopos de diversas variantes do vírus e, consequentemente, é mais abrangente no combate.
Foram estudados 475 genomas, um total de 1.900 sequências de proteínas virais, incluindo 52 mutações sofridas pelo vírus original de 2019, que aumentaram a patogenia do SARS-CoV-2. “Considerando as características e a localização dos epítopos selecionados, os quais boa parte coincidem entre todas as variantes do vírus que já circularam no mundo até hoje, a vacina multi-epítopo projetada pode ser um candidato promissor para a prevenção da covid-19 na era pós Omicron”, explica o professor Jonas Ivan.
Existem quatro proteínas diferentes que compõem a estrutura da partícula viral do SARS-CoV-2: spike, envelope, membrana e nucleocapsídeo. Cada uma dessas proteínas tem uma função e a da spike é fazer o vírus entrar em nossas células, por isso é o alvo da maioria dos imunizantes atuais. Acontece que durante a infecção, nosso sistema imunológico reconhece todas as proteínas em graus variados. O protótipo desenvolvido pelo professor Ivan, no entanto, visa combater todas as proteínas, essa é sua principal inovação. “Ao focalizarmos em todo o proteoma viral, em especial àquelas entre cepas de diferentes ondas de contaminação, construímos um protótipo de vacina que teoricamente é capaz de desencadear uma resposta imune que ataque o vírus em diferentes frentes” declara o pesquisador.
Vacinologia reversa
Descobrir novos antígenos para vacinas a partir de informações genômicas e ferramentas computacionais, essa é a função da vacinologia reversa. O método tem esse nome por não precisar diretamente do cultivo de patógenos, ou seja, a manipulação do vírus em laboratório. Técnica especialmente direcionada para problemas reais de saúde pública, especialmente a prevenção de infecções virais e bacterianas, mas também no tratamento de pacientes com câncer.
Aliado à vacinologia reversa, a técnica de imunoinformática utiliza simulações computacionais para criação de uma vacina eficiente na etapa in silico, realizada a partir de simulações computacionais, possibilitando uma utilização mais eficiente e racional dos recursos financeiros em estudos in vitro e in vivo. “Utilizamos uma metodologia de modelagem molecular para desenvolver uma vacina que possa neutralizar não apenas todas as variantes já sequenciadas, mas também outras cepas mutantes vindouras”, aponta o pesquisador. “Porém, estudos experimentais de bancada são necessários para confirmar a eficácia do nosso protótipo”, completa.
Utilizando cálculos mecânicos-moleculares e quânticos para melhorar a qualidade dos modelos estruturais, a ligação do imunizante a um importante receptor imune foi otimizada, refinada, avaliada e comprovada. A atividade imune promovida pelo protótipo no corpo humano foi simulada e validada utilizando o supercomputador do NPAD, que também verificou a eficiência da clonagem da vacina, simulando sua expressão e produção. “Todo esse trabalho computacional só foi possível graças ao Núcleo de Processamento de Alto Desempenho (NPAD/UFRN), pelo seu alto poder computacional”, afirma o professor.
Embora eficazes e seguras para prevenir casos graves da covid-19, as vacinas no mercado, atualmente, continuam em processo de aprimoramento. Além disso, o surgimento de novas variantes pode comprometer o impacto da imunização, já que elas não possuem o mesmo efeito contra as mutações do vírus. “Um protótipo de vacina a partir das diferentes cepas virais validado por um protocolo de modelagem molecular robusto abre caminho para o desenvolvimento de vacinas com eficácia mais durável e de alta cobertura populacional”, diz o professor sobre sua principal motivação.
Ao confirmar os resultados, a pesquisa traz um sucesso estratégico para o ambiente técnico-científico nacional, firmando, para a UFRN, uma vantagem, no tempo e na economia, de recursos frente a uma nova pandemia. “O processo de seleção experimental poderá ser orientado por nossos testes in silico, para reduzir a quantidade de antígenos a serem testados, mitigando obstáculos econômicos no desenvolvimento de vacinas”, afirma o pesquisador ao explicar o principal impacto de seu estudo.
Fotos: Arquivo pessoal
