Tecnologia Científica

Peptídeo experimental tem como alvo o Covid-19
A modelagem computacional produz um fragmento de proteína que pode se ligar às proteínas de pico do coronavírus e destruí-las.
Por Anne Trafton - 22/06/2020


Micrografia eletrônica de varredura colorida de uma célula apoptótica (rosa)
fortemente infectada com partículas do vírus SARS-COV-2 (verde). Os
pesquisadores do MIT estão usando modelos computacionais de interações
proteicas para projetar um peptídeo que pode se ligar às proteínas
do coronavírus e transportá-las para um caminho celular que as decompõe.
 Crédito: Instituto Nacional de Alergia e Doenças Infecciosas / NIH

A pesquisa descrita neste artigo foi publicada em um servidor de pré-impressão, mas ainda não foi revisada por especialistas científicos ou médicos.

Usando modelos computacionais de interações proteicas, os pesquisadores do MIT Media Lab e do Center for Bits and Atoms projetaram um peptídeo que pode se ligar às proteínas do coronavírus e transportá-las para um caminho celular que as decompõe.

Esse tipo de peptídeo pode ter potencial como tratamento que impediria que o vírus SARS-CoV-2 se reproduzisse dentro das células infectadas, dizem os pesquisadores.

“Nossa idéia era usar técnicas computacionais para projetar um peptídeo que poderia ser um terapêutico para o Covid-19. Uma vez que o peptídeo chegue à célula, ele pode simplesmente marcar e degradar o vírus ”, diz Pranam Chatterjee, recente receptor de doutorado do MIT e principal autor do estudo.

Os pesquisadores testaram o peptídeo em células humanas e agora estão planejando estudos adicionais em células e animais para avaliar ainda mais sua eficácia. Eles relataram suas descobertas iniciais em uma pré-impressão publicada no bioRxiv , um servidor de pré-impressão on-line, em 1º de junho, e também a enviaram para uma revista revisada por pares. A aluna de pós-graduação Manvitha Ponnapati e Joseph Jacobson, professor associado do MIT Media Lab, foram co-autores do estudo.

Modelagem de peptídeos

Os cientistas estão seguindo muitas estratégias diferentes para desenvolver novas terapêuticas contra o SARS-CoV-2. Uma área de interesse é o desenvolvimento de anticorpos que se ligam e inativam proteínas virais, como a proteína spike, que os coronavírus usam para entrar nas células humanas. Uma abordagem relacionada usa pequenos fragmentos de proteína chamados peptídeos em vez de anticorpos.

A equipe do MIT decidiu projetar peptídeos que pudessem se ligar fortemente à proteína spike dentro das células e usá-los para acionar as células para quebrar as proteínas virais. Sua ideia era fazer com que seus peptídeos recrutassem proteínas naturais chamadas E3 ubiquitin ligases, que podem marcar proteínas para destruição quando as células não precisam mais delas.

Para gerar seus peptídeos de ligação às proteínas dos espigões, os pesquisadores usaram um modelo computacional de interações proteicas que eles haviam treinado anteriormente para otimizar a força de ligação entre duas proteínas. Chatterjee e outros recentemente utilizaram métodos computacionais semelhantes para projetar versões aprimoradas de enzimas usadas para a técnica de edição de genoma conhecida como CRISPR. Suas novas enzimas CRISPR-Cas9 , juntas, podem atingir mais de 70% das sequências de DNA, enquanto a forma mais comum de CRISPR-Cas9 atinge apenas cerca de 10%.

Nesse caso, os pesquisadores usaram como ponto de partida a proteína ACE2 humana, que é encontrada na superfície de certos tipos de células humanas e se liga à proteína de pico de coronavírus.

Eles usaram seu modelo para dividir o ACE2 em muitos pequenos fragmentos e, em seguida, prever computacionalmente como os fragmentos interagiam com a proteína spike. Eles instruíram o modelo a otimizar três recursos: Primeiro, eles projetaram peptídeos para terem forte afinidade de ligação à proteína spike. Segundo, eles estabeleceram que os peptídeos poderiam se ligar bem a outras proteínas de pico de coronavírus, na esperança de que ele pudesse funcionar contra cepas passadas e futuras de coronavírus. Terceiro, eles garantiram que os peptídeos não se ligariam fortemente às proteínas humanas chamadas integrinas, que são as proteínas que normalmente se ligam ao receptor ACE2 no corpo.

Esse processo gerou cerca de 25 peptídeos candidatos, que os pesquisadores fundiram com uma ubiquitina ligase E3 e testaram em células humanas que expressavam um fragmento da proteína spike conhecida como domínio de ligação ao receptor (RBD).

O melhor desses candidatos, um peptídeo de 23 aminoácidos, quebrou cerca de 20% das proteínas RBD nas células. No entanto, esse peptídeo não funcionou tão bem quanto a proteína ACE2 original, que quebrou cerca de 30% das proteínas RBD. Para melhorar o desempenho do peptídeo, os pesquisadores usaram seu modelo para simular como sua ligação à RBD seria afetada se eles substituíssem aminoácidos diferentes em cada uma de suas 23 posições. Esse processo de otimização produziu um peptídeo mutante que melhorou a taxa de degradação para mais de 50%.

Marcado com destruição

Uma vantagem importante desse peptídeo é seu tamanho pequeno - mesmo quando fundida à ubiquitina ligase E3, toda a cadeia tem apenas cerca de 200 aminoácidos de comprimento. Os pesquisadores prevêem que o RNA ou o DNA que codifica os peptídeos possa ser entregue por vírus inofensivos, chamados vírus adeno-associados.

Outra possibilidade seria entregar o peptídeo por si próprio, permitindo que ele se ligasse à proteína de pico de coronavírus fora das células e fosse transportado para as células com o vírus. Nesse caso, o vírus seria marcado para destruição assim que entrar na célula, diz Chatterjee.

Os pesquisadores estão planejando testar o peptídeo em células humanas infectadas com o vírus SARS-CoV-2, que ocorrerá em laboratórios especializados de biossegurança fora do MIT. Se esses testes forem bem-sucedidos, os pesquisadores esperam testar o peptídeo em modelos animais. Eles também estão trabalhando para melhorar ainda mais o peptídeo, para que ele possa se ligar mais fortemente à proteína da espiga.

Este trabalho foi apoiado pelo consórcio de patrocinadores do MIT Media Lab, pelo Centro de bits e átomos do MIT e por Jeremy e Joyce Wertheimer.

 

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