Desenvolvimento de Pipeline de Dinâmica Molecular para Predição de Efeitos de Mutações na Vacinologia de Precisão

• Processo: 24/14345-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 07 de janeiro de 2025
• Data de Término da vigência: 06 de janeiro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Imunologia - Imunogenética
• Pesquisador responsável: Helder Takashi Imoto Nakaya
• Beneficiário: Peter Park
• Supervisor: Wonpil Im
• Instituição Sede: Centro de Inovação da USP (INOVA). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Lehigh University, Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 23/09291-0 - Predição de alterações estruturais em citocinas causadas por mutações pontuais utilizando AlphaFold2 e Dinâmica Molecular para Vacinologia de Precisão, BP.PD
• Assunto(s): Simulação de dinâmica molecular Medicina de precisão Simulação por computador Polimorfismo de um único nucleotídeo Vacinas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Dinâmica Molecular | Medicina de Precisão | mutações genéticas | Simulações Computacionais | SNPs | Vacinas | Vacinologia de Precisão

Resumo

As vacinas são essenciais na prevenção de doenças infecciosas, e sua eficácia pode variar entre os indivíduos devido a variações genéticas que afetam a produção de citocinas, proteínas sinalizadoras envolvidas na resposta imune. Polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) em genes de citocinas podem levar a uma resposta imune alterada. O uso de simulações de Dinâmica Molecular (MD) tem permitido a investigação dos efeitos dos SNPs em genes relacionados a citocinas em nível molecular, proporcionando novos insights sobre as mudanças na estrutura e função das proteínas. Este projeto visa integrar dados genômicos com Biologia Estrutural, analisando dados de SNPs a partir de dados de exoma de pacientes e avaliando a consequência de mutações não-sinônimas na estrutura de citocinas chave na resposta imune, como: IL2, IL10, IL6, IFNA, IFNB e IFNG. Utilizando o AlphaFold2, um programa de inteligência artificial que prediz a estrutura de proteínas com alta precisão, geraremos estruturas de proteínas controle e mutadas. O CHARMM-GUI é uma plataforma que simplifica a preparação de simulações biomoleculares complexas e oferece uma ampla gama de ferramentas para geração em lote de sistemas de MD. Este projeto visa desenvolver um método, utilizando as ferramentas do CHARMM-GUI para configurar simulações de MD e avaliar os resultados dos SNPs no comportamento estrutural das citocinas e suas afinidades de ligação. Os resultados podem fornecer informações importantes sobre o mecanismo de ação das citocinas e sobre a eficácia das vacinas em pacientes que possuem SNPs com alto impacto conformacional nas proteínas, abrindo assim o caminho para diagnósticos precisos, previsão de resultados e eficácia das vacinas a partir da análise do genoma de pacientes.