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12ª Jornada Integrada de Ensino, Pesquisa e Extensão/ UFTM/ 23ª Semana Nacional de Ciência e Tecnologia/ MCTI
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PesquisaIniciação científicaUberaba2026-0582

Predição in silico de uma vacina multiepítopo contra Shigella pan-resistente baseada em proteínas conservadas das espécies patogênicas a humanos

  • Davi Conceição Santos
  • Lígia Carolina da Silva Prado
  • Felipe Lucas Zen
  • Siomar de Castro Soaresorientação
Pôster do trabalho Predição in silico de uma vacina multiepítopo contra Shigella pan-resistente baseada em proteínas conservadas das espécies patogênicas a humanos
O pôster como foi apresentado. Toque para abrir em tamanho grande.

Introdução

A shigelose, causada por bactérias do gênero Shigella, é uma importante causa de diarreia inflamatória e disenteria, sobretudo em crianças de países de baixa e média renda. Quatro espécies infectam humanos: S. dysenteriae, S. flexneri, S. boydii e S. sonnei. A Organização Mundial da Saúde classifica Shigella resistente a fluoroquinolonas como patógeno prioritário, mas não há vacina licenciada. Candidatos baseados em lipopolissacarídeos e vesículas de membrana externa são limitados pela diversidade sorotípica do antígeno O. Proteínas conservadas, identificadas por vacinologia reversa e imunoinformática, representam alternativa promissora para cobertura pan-Shigella.

Objetivo

Projetar in silico uma vacina multiepítopo de amplo espectro contra as quatro espécies de Shigella patogênicas a humanos, combinando vacinologia reversa e imunoinformática para selecionar proteínas conservadas do genoma core e epítopos de linfócitos T e B.

Método

Genomas completos das quatro espécies foram obtidos do GenBank. O genoma core foi definido com OrthoFinder; proteínas homólogas ao proteoma humano foram excluídas por BLASTp, e as restantes foram filtradas por localização subcelular (SurfG+), antigenicidade (VaxiJen) e essencialidade (banco de genes essenciais). As dez proteínas mais antigênicas tiveram epítopos de MHC-I, MHC-II e células B preditos por ferramentas independentes (IEDB, NetCTL, NetMHCII, ABCpred), com seleção de epítopos consensuais, não alergênicos, não tóxicos e não redundantes. A quimera foi montada com linkers e adjuvante beta-defensina 3, modelada com AlphaFold, refinada com GalaxyRefine, avaliada por gráfico de Ramachandran e submetida a docking com TLR4 humano no ClusPro.

Resultados e discussão

O genoma core reuniu 1.068 proteínas compartilhadas pelas quatro espécies. Após a exclusão das proteínas homólogas às humanas restaram 240, e a análise de localização subcelular reduziu o conjunto a 87, dos quais 50 foram antigênicas e 33 confirmadas como essenciais. As dez de maior antigenicidade geraram 401 epítopos de MHC-I e 70 de MHC-II consensuais e sobrepostos a epítopos de células B. Após filtragem por antigenicidade, alergenicidade, toxicidade e redundância, a seleção final por escore de antigenicidade resultou em 15 epítopos de MHC-I e 8 de MHC-II, que compuseram a construção. A vacina quimérica apresentou antigenicidade de 1,2064 e foi classificada como não alergênica e não tóxica. No modelo tridimensional, a proporção de resíduos em regiões favoráveis do gráfico de Ramachandran aumentou de 77,6% para 96,5% após o refinamento. O docking com TLR4 indicou interações favoráveis na interface do complexo, compatíveis com reconhecimento pelo receptor. Esses achados, obtidos exclusivamente in silico, sugerem que uma abordagem baseada em antígenos proteicos conservados pode ser alternativa às vacinas baseadas em polissacarídeo O, mas exigem confirmação experimental em bancada.

Conclusão

A abordagem integrada de vacinologia reversa e imunoinformática permitiu desenhar um candidato vacinal multiepítopo pan-Shigella, composto por epítopos conservados, antigênicos, não alergênicos e não tóxicos, com modelo estrutural de boa qualidade e interação favorável com TLR4. A validação experimental in vitro e in vivo é necessária para confirmar sua imunogenicidade e eficácia protetora.

Palavras-chave

  • Vacina multiepítopo
  • Shigella
  • Imunoinformática
  • Vacinologia reversa

Esta edição integra a Semana Nacional de Ciência e Tecnologia

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