Caracterización y predicción computacional de la interacción entre el sitio inmunodominante del virus de la fiebre aftosa de serotipo c y anticuerpos neutralizantes.

RUBEN MARRERO; RAMIRO RODRIGUEZ LIMARDO; ELISA CARRILLO; GUIDO KÖNIG; ADRIÁN TURJANSKI

Buenos Aires

Congreso; X Congreso Argentino de Virología.; 2011

Sociedad Argentina de Virología

El VFA es un picornavirus y el agente etiológico de una enfermedad de relevancia agro-económica. En trabajos previos de nuestro laboratorio hemos realizado un análisis computacional estructural de todas las posiciones aminoacídicas del sitio antigénico (Ag) inmunodominante (SAI) del VFA de serotipo C y caracterizado su aporte en la interacción con los anticuerpos monoclonales (mAbs neutralizantes) 4C4 y SD6. El presente estudio, amplía la investigación computacional, analizando todas las posiciones aminoacídicas de las regiones hipervariables (CDR) de dichos mAbs en su interacción con el SAI. Se utilizó el software FoldX para modelar más de 2000 mutantes puntuales de los mAbs 4C4 y SD6 interaccionando con un péptido representativo del SAI del VFA (cepa sc8c1). Específicamente, las mutaciones se realizaron sobre las regiones hipervariables de las cadenas H y L de dichos mAbs y la estimación de la interacción molecular se obtuvo mediante cálculos de la variación de la energía (dEI) en la interfase de interacción de los complejos proteicos. En estos experimentos y analizando la cadena H de los mAbs, encontramos residuos aminoacídicos en los CDRs 3 que han sido descriptos como de interacción conservada y relevante en datos cristalográficos de publicaciones de referencia. En cambio, los datos de dEI para los CDRs de las cadenas L son más diversos y están vinculados con interacciones con la región más variable del SAI. Extendiendo el análisis a aislamientos de campo y mutantes de laboratorio de VFA, investigamos dos aproximaciones conceptúales para la predicción de interacciones Ag/Ac que involucran mutaciones múltiples del Ag. Dichos abordajes utilizaron como referencia diferentes modelos estructurales del SAI para calcular la dEI. De los tratamientos, el que implicó modelos de referencia de poli-alaninas, generó predicciones computacionales más robustas y coherentes en comparación con datos de interacción determinados con la técnica de ELISA en publicaciones de referencia. En resumen, nuestros resultados, aun en etapa de desarrollo y aplicación a otros serotipos, ayudarían a comprender el nivel y grado de interacción entre anticuerpos y el SAI de cepas virales con diversos grados de relación evolutiva. Dichas herramientas y protocolos computacionales podrían ser útiles en la predicción de la respuesta inmune en animales y en circunstancias de brotes virales con propiedades antigénicas desconocidas; así como asistir en el diseño racional de formulaciones vacunales protectivas.