Palestrante
Descrição
Compostos à base de antimônio pentavalente (SbV) constituem o tratamento de
primeira linha para as leishmanioses, no entanto, o aumento progressivo da
resistência clínica aos derivados de antimônio representa um obstáculo crescente ao
controle da doença. Este fenômeno está associado, em parte, à plasticidade
genômica característica do gênero Leishmania, no qual se estima que cerca de 60%
do genoma codifique proteínas hipotéticas. Nesse sentido, o presente estudo teve
como objetivo identificar, a partir de dados de estudos independentes disponíveis
publicamente, genes diferencialmente expressos (DEGs) codificantes para proteínas
hipotéticas em Leishmania resistente ao antimônio, e caracterizá-los estrutural e
funcionalmente por meio de ferramentas de inteligência artificial (IA). A partir dessa
abordagem, 204 DEGs classificados como proteínas hipotéticas ou de função
desconhecida foram selecionados por estarem presentes em ao menos dois estudos
independentes. As estruturas tridimensionais desses alvos foram obtidas por meio da
ferramenta de IA AlphaFold e, em seguida, comparadas a estruturas
experimentalmente resolvidas depositadas no Protein Data Bank (PDB) utilizando a
ferramenta FoldSeek, com o objetivo de propor possíveis funções. Dessa forma, foi
possível caracterizar 173 alvos, os quais foram submetidos a critérios adicionais de
filtragem para refinamento da seleção final, resultando em oito proteínas hipotéticas
selecionadas para avaliação experimental da expressão gênica por RT-qPCR em
cepas de Leishmania resistentes ao antimônio. Dentre essas, quatro apresentaram
perfil de expressão gênica concordante com o observado nos estudos previamente
analisados. A predição estrutural com AlphaFold, combinada à busca por homologia
estrutural no PDB utilizando o FoldSeek, mostrou-se uma abordagem eficiente para
a elucidação funcional de proteínas hipotéticas em Leishmania. Esses resultados
reforçam o uso de ferramentas de bioinformática como etapa inicial robusta na
triagem de potenciais alvos terapêuticos, além de destacar proteínas promissoras que
podem ser exploradas para superar a resistência aos fármacos atualmente
disponíveis.
| Palavras-chave | Leishmaniose; resistência ao antimônio; proteínas hipotéticas; predição estrutural; inteligência artificial |
|---|---|
| Em qual formato você prefere apresentar seu trabalho? | Pôster |
| Deseja concorrer à premiação de melhores trabalhos? | Sim |
| O seu trabalho se encaixa em qual dos 20 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODSs)? | 3. Saúde e Bem-Estar |