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ORCID:  http://orcid.org/0009-0008-6911-693X
Tipo do documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Título: Redesign computacional de anticorpos específicos para o domínio de ligação ao receptor (RBD) da proteína spike de SARS-CoV-2 com afinidade de ligação aumentada às sublinhagens ômicron
Título(s) alternativo(s): Computational redesign of antibodies specific for the receptor binding domain (RBD) of the spike protein of SARS-CoV-2 with increased binding affinity to omicron sublineages
Autor(es): Pereira, Cecilia Luiza
Primeiro orientador: Cunha Junior, Jair Pereira da
Primeiro membro da banca: Silva, Claudio Vieira da
Segundo membro da banca: Silva, Flavio Henrique da
Resumo: A doença COVID-19, apesar dos esforços vacinais, ainda é responsável por elevado número de casos e mortes em todo o mundo. O surgimento de novas variantes contendo inúmeras mutações associadas à maior transmissibilidade, infectividade e evasão de anticorpos neutralizantes, representa a grande dificuldade atual em limitar a propagação da doença. O objetivo deste estudo foi utilizar design computacional de proteínas para redesenhar as CDRs do anticorpo CV30, a fim de aumentar a afinidade de ligação do anticorpo ao RBD das sublinhagens Omicron de SARS-CoV-2. Os resultados demonstram que os anticorpos redenhados, CV30 BA.4/5 e CV30 BA.5 BQ.1.1, apresentaram maior afinidade de ligação computacionalmente calculada com os respectivos RBDs das sublinhagens Omicron, com ligação ΔG (Rosetta) de – 56,8 REU e – 52,5 REU, respectivamente. Os anticorpos redesenhados demonstraram maiores modificações nas CDRH3 e CDRs leves, em comparação com o anticorpo parental CV30. Além disso, ambos os anticorpos apresentaram área de interface aumentada com os RBDs das respectivas sublinhagens Omicron. Os anticorpos redesenhados são candidatos promissores como anticorpos neutralizantes específicos para o RBD das sublinhagens BA.4/5 e BA.5 BQ.1.1.
Abstract: The COVID-19 disease, despite vaccine efforts, is still responsible for a high number of cases and deaths worldwide. The emergence of new variants containing numerous mutations associated with greater transmissibility, infectivity and evasion of neutralizing antibodies represents the current great difficulty in limiting the spread of the disease. The aim of this study was to use computational protein design to redesign the CDRs of the CV30 antibody in order to increase the binding affinity of the antibody to the RBD of the Omicron sublineages of SARS-CoV-2. The results demonstrate that the redrawn antibodies, CV30 BA.4/5 and CV30 BA.5 BQ.1.1, showed a computationally higher binding affinity with the respective RBDs of the Omicron sublineages, with ΔG (Rosetta) binding of –56.8 REU and – 52.5 REU, respectively. The redesigned antibodies demonstrated greater changes in CDRH3 and light CDRs, compared to the antibody CV30. Furthermore, both antibodies showed increased interface area with the RBDs of the respective Omicron sublineages. The redesigned antibodies are promising candidates as neutralizing antibodies specific for the RBD of the BA.4/5 and BA.5 BQ.1.1 sublineages.
Palavras-chave: anticorpos neutralizantes
redesign computacional
sublinhagens Omicron
neutralizing antibodies
computational redesign
Omicron sublineages
imunologia
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS
Assunto: Imunologia
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Programa: Programa de Pós-graduação em Imunologia e Parasitologia Aplicadas
Referência: PEREIRA, Cecilia Luiza. Redesign computacional de anticorpos específicos para o domínio de ligação ao receptor (RBD) da proteína spike de SARS-CoV-2 com afinidade de ligação aumentada às sublinhagens ômicron. 2023. 69 f. Dissertação (Mestrado em Imunologia e Parasitologia Aplicadas) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.86.
Identificador do documento: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.86
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37627
Data de defesa: 24-Fev-2023
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