Predição de redes de interação proteica a partir de informações estruturais de proteínas preditas em genomas de espécies de Leishmania

Abstract

De acordo com a Organização Mundial de Saúde, 1-2 milhões de novos casos de leishmaniose ocorrem a cada ano. As drogas disponíveis para tratamento têm sérias desvantagens e nenhuma vacina eficaz foi desenvolvida. Assim, são necessárias aplicações utilizando abordagens sistêmicas para descoberta de novos alvos para drogas/vacinas. Uma destas abordagens é o estudo de redes de interação proteica. Portanto, o objetivo principal deste trabalho é modelar redes de interação de proteínas para Leishmania braziliensis e Leishmania infantum a partir de seus proteomas preditos com base em informações estruturais. Para isso, as sequências das proteínas dos organismos alvos foram obtidas do TritrypDB e suas estruturas preditas através dos pacotes de programas MODELLER e Modpipe e dos servidores MHOLline e Phyre2. Posteriormente, essas estruturas passaram por processos de refinamento e foram então avaliadas. Um total de 480 e 463 proteínas de Leishmania braziliensis e Leishmania infantum, respectivamente, tiveram suas estruturas preditas dentro dos parâmetros estereoquímicos e energéticos aceitáveis. Estas foram divididas em subgrupos de acordo com sua localização subcelular, e a predição de interação foi realizada através do consenso entre o método de acoplamento de corpo rígido e acoplamento baseado em modelo. As redes resultantes se apresentaram biologicamente consistentes com diferença significativa quando comparado às redes aleatórias, e a partir destas, foi possível obter informações sobre estrutura, localização subcelular, interações entre proteínas e selecionar proteínas importantes para a estabilidade da rede de interação proteica.