Búsqueda de secuencias con actividad inmunogénica, útiles para el diseño de un modelo de posible vacuna contra la malaria

Abstract

RESUMEN 

INTRODUCCIÓN: La malaria humana es una enfermedad infecciosa producida por cuatro especies de Plasmodium (falciparum, vivax, malariae y ovale). Según la OMS casi 3000 personas mueren diariamente por malaria. A pesar del esfuerzo aún no se ha desarrollado una vacuna 100% eficaz contra la malaria. Con el progreso de la bioinformática en el campo de las vacunas se han creado herramientas que apoyan el desarrollo in silico de vacunas. El presente trabajo pretende por medio de herramientas bioinformáticas obtener epítopes que serán propuestos como componentes de una aproximación teórica de vacuna contra malaria. 

MATERIALES Y MÉTODOS: se utilizaron las aplicaciones SRS (Sistema de Recuperación de Secuencias) para recuperar proteínas antigénicas de Plasmodium, TAPPred, ProPred, CTLPred, ProPred I, ABCPred para predicción de epítopes, así como TMHMM2 en la predicción de la posición del péptido con respecto a la membrana plasmática y algunos péptidos de linfocitos Th tomados de la literatura científica. El cubrimiento alélico poblacional se determinó en base a los alelos supertipo planteados en los estudios de Sidney y Southwood. 

RESULTADOS: se obtuvieron una serie de péptidos que se plantean como una aproximación teórica de vacuna contra malaria producida por P. falciparum y vivax, y tras la integración de los procesos se creó un modelo para la selección de péptidos candidatos a vacuna a partir de proteínas antigénicas. 

CONCLUSIONES: la mayoría de los péptidos propuestos como candidatos a vacuna hacen parte de proteínas que están siendo utilizadas para el desarrollo de vacunas contra la malaria lo que hace pensar que la aproximación aquí planteada es confiable. 

Palabras clave: Plasmodium, vacuna, Biología computacional, péptidos, epítopes 

ABSTRACT 

INTRODUCTION: Human malaria is an infectious disease produced by four species of Plasmodium (falciparum, vivax, malariae,and ovale). According to the WHO, approximately three thousand people die each day from the disease. Despite efforts, there has not been developed a vaccine that is 100% effective against malaria. With the progress made in bioinformatics in regard to vaccines, tools have been created that aid in the development of vaccines in silico. The present work attempts through the bioinformatics tools to find epitopes that will be proposed as components of a theoretical approximation of a vaccine against malaria. 

MATERIALS AND METHODS: The Secuence Retreival System (SRS) aplication was used to recover the antigenic proteins of Plasmodium, TAPPred, ProPred, CTLPred, ProPred I, ABCPred for epitopes prediction, as well as TMHMM2 in the prediction of the peptide position with respect to the plasma membrane and other Th lymphocyte peptides taken from scientific literature. The population allele coverage was determined on the basis of the supertype alleles raised in the studies of Sidney and Southwood. 

RESULTS: A series of peptides has been obtained that are proposed as a theoretical vaccine against malaria produced by P. falciparum and P. vivax, and through the integration of the processes a model has been created for the selection of peptides vaccine candidates from antigenic proteins. 

CONCLUSIONS: The majority of the peptides proposed as malaria vaccine candidates form part of a group of proteins that are being used for the development of malaria vaccines which makes one think that the aproach proposed herein is reliable. 

Key words: Plasmodium, vaccine, Computational biology, peptides, epitopes