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Título: Predição de novos epítopos imunogênicos de vírus Epstein-Barr através da simulação de mutações por técnicas de Bioinformática
Título(s) alternativo(s): Prediction of new immunogenic epitopes of Epstein-Barr virus through mutation simulations utilizing Bioinformatics techniques
Autor(es): Sekioka, Laura Mayumi Ávila
Orientador(es): Barros, Flavia Regina Oliveira de
Palavras-chave: Herpesvírus
Bioinformática
Mutação (Biologia)
Herpesviruses
Bioinformatics
Mutation (Biology)
Data do documento: 5-Abr-2024
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Dois Vizinhos
Citação: SEKIOKA, Laura Mayumi Ávila. Predição de novos epítopos imunogênicos de vírus Epstein-Barr através da simulação de mutações por técnicas de Bioinformática. 2024. Monografia (Especialização em Biologia Molecular) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2024.
Resumo: O vírus Epstein-Barr (EBV) acomete aproximadamente 90% da população mundial e tem o potencial de desencadear diversos tipos de lesões linfoproliferativas e cânceres. Isso se deve ao seu mecanismo de evasão imunológica e potencial oncogênico, o qual permite que os linfócitos B de memória sirvam como um compartimento de latência e o vírus seja carregado durante toda a vida do indivíduo infectado. Dada sua importância, estudos que simulem novas variantes e determinantes antigênicos são de grande valor para a indústria farmacêutica e diagnóstica. Assim, neste trabalho foram utilizadas ferramentas computacionais tais como: PyMOL, PMX, NetMHCpan, ChimeraX, entre outros para a predição de novos epítopos imunogênicos através da simulação de mutações em proteínas do EBV com o intuito de melhor compreender a imunopatologia do vírus, buscar possíveis novos alvos terapêuticos e contribuir com a comunidade científica. Os resultados demonstraram em média 1 resíduo incomum para cada proteína analisada, bem como diversos possíveis novos epítopos imunogênicos que, apesar do número de ligações fracas ser mais alto que de ligações fortes ainda sim apresenta importância quando se leva em consideração a variabilidade genética entre indivíduos e afinidades de ligação, o que posteriormente pode colaborar com possíveis estudos vacinais, desenvolvimento de novos fármacos, possíveis novos biomarcadores para malignidades relacionadas ao EBV e novas terapias.
Abstract: The Epstein-Barr virus (EBV) affects about 90% of the world’s population and has the potential to initiate many types of lymphoproliferative diseases and malignancies due to it’s immune evasion mechanism and oncogenic potential which allows the memory B cells to serve as latency compartment, making the virus being carried through all the life of the infected individual. Therefore, this study utilized computational tools such as: PyMOL, PMX, ChimeraX and others to predict new immunogenic epitopes by simulating mutations in EBV proteins, aiming to enhance understanding of the virus’s immunopathology, identify potential new therapeutic targets and contribute to scientific community. The results demonstrated, on average, 1 unusual residue for each analyzed protein, as well as several potential new immunogenic epitopes. Despite the higher number of weak bidings compared to strong bidings, it still holds importance when considering the genetic variability among individuals and binding affinities. This could later contribute to potential vaccine studies, development of new drugs, potential new biomarkers for EBV-related malignancies, and new therapies.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34213
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