Peptide Microarrays for Flavivirus Diagnosis.

Flavivirus are the most alarming prevalent viruses worldwide due to its vast impact on public health. Most early symptoms of diseases caused by Flavivirus are similar among each other and to other febrile illnesses making the clinical differential diagnosis challenging. In addition, due to cross-reactivity and a relatively limited persistence of viral RNA in infected individuals, the current available diagnosis strategies fail to efficiently provide a differential viral identification. In this context, virus-specific tests are essential to improve patient care, as well as to facilitate disease surveillance and the effective control of transmission. Here, we describe the use of protein microarrays as an effective tool for screening peptides differentially recognized by anti-Yellow Fever virus antibodies induced by vaccination or by natural viral infection.

Mapping and Validation of Peptides Differentially Recognized by Antibodies from the Serum of Yellow Fever Virus-Infected or 17DD-Vaccinated Patients.

Yellow Fever disease is caused by the Yellow Fever virus (YFV), an arbovirus from the Flaviviridae family. The re-emergence of Yellow Fever (YF) was facilitated by the increasing urbanization of sylvatic areas, the wide distribution of the mosquito vector, and the low percentage of people immunized in the Americas, which caused severe outbreaks in recent years, with a high mortality rate. Therefore, serological approaches capable of discerning antibodies generated from the wild-type (YFV-WT) strain between the vaccinal strain (YFV-17DD) could facilitate vaccine coverage surveillance, enabling the development of strategies to avoid new outbreaks. In this study, peptides were designed and subjected to microarray procedures with sera collected from individuals infected by WT-YFV and 17DD-YFV of YFV during the Brazilian outbreak of YFV in 2017/2018. From 222 screened peptides, around ten could potentially integrate serological approaches aiming to differentiate vaccinated individuals from naturally infected individuals. Among those peptides, one was synthesized and validated through ELISA.

Docking-Based Virtual Screening Enables Prioritizing Protein Kinase Inhibitors With In Vitro Phenotypic Activity Against Schistosoma mansoni.

Schistosomiasis is a parasitic neglected disease with praziquantel (PZQ) utilized as the main drug for treatment, despite its low effectiveness against early stages of the worm. To aid in the search for new drugs to tackle schistosomiasis, computer-aided drug design has been proved a helpful tool to enhance the search and initial identification of schistosomicidal compounds, allowing fast and cost-efficient progress in drug discovery. The combination of high-throughput in silico data followed by in vitro phenotypic screening assays allows the assessment of a vast library of compounds with the potential to inhibit a single or even several biological targets in a more time- and cost-saving manner. Here, we describe the molecular docking for in silico screening of predicted homology models of five protein kinases (JNK, p38, ERK1, ERK2, and FES) of Schistosoma mansoni against approximately 85,000 molecules from the Managed Chemical Compounds Collection (MCCC) of the University of Nottingham (UK). We selected 169 molecules predicted to bind to SmERK1, SmERK2, SmFES, SmJNK, and/or Smp38 for in vitro screening assays using schistosomula and adult worms. In total, 89 (52.6%) molecules were considered active in at least one of the assays. This approach shows a much higher efficiency when compared to using only traditional high-throughput in vitro screening assays, where initial positive hits are retrieved from testing thousands of molecules. Additionally, when we focused on compound promiscuity over selectivity, we were able to efficiently detect active compounds that are predicted to target all kinases at the same time. This approach reinforces the concept of polypharmacology aiming for "one drug-multiple targets". Moreover, at least 17 active compounds presented satisfactory drug-like properties score when compared to PZQ, which allows for optimization before further in vivo screening assays. In conclusion, our data support the use of computer-aided drug design methodologies in conjunction with high-throughput screening approach.

Desenho e produção de proteínas quiméricas potencialmente aplicáveis no desenvolvimento de testes diagnóstico e/ou vacinas para a febre Dengue

A dengue é uma doença viral transmitida de mosquitos para humanos sendo a arbovirose mais prevalente em países tropicais e subtropicais, atingindo milhões de pessoas em diferentes regiões do mundo. A dengue é causada pelo Dengue virus (DENV), membro da família Flaviviridae, que possuem 4 sorotipos geneticamente distintos conhecidos como DENV 1-4. Uma vacina eficiente necessita de gerar resposta imune tetravalente balanceada. Para alcançarmos essa imunidade tetravalente balanceada, trabalhamos com a hipótese de que proteínas quiméricas expressando epítopos imunogênicos dos quatro sorotipos do DENV possam ser utilizadas no desenvolvimento de uma vacina segura e/ou um sistema de diagnóstico eficiente. Para este estudo onze proteínas quiméricas foram desenhadas contendo regiões de proteínas com potencial imunogênico derivado do envelope, capsídeo, membrana e/ou da proteína não estrutural NS1, dos quatro sorotipos do DENV. Tais regiões foram selecionadas in silico utilizando-se o algoritmo BepiPred. Regiões com alta homologia entre os quatro sorotipos do DENV foram preferencialmente incluídas, mas regiões antigênicas de um ou mais sorotipos do DENV também foram utilizados. As proteínas quiméricas foram construídas pela adição de resíduos de aminoácidos entre as sequências selecionadas, chamados de espaçadores, para que a estrutura dos epítopos expressos fosse mantida.

A sequência final de aminoácidos foi traduzida e a sequência de nucleotídeos foi otimizada utilizando o algoritmo LETO 1.0 (Entelechon). Todas as onze proteínas quiméricas foram produzidas utilizando os vetores de expressão pET 28 TEV, pQE-9 ou pET-21a, transformados em E. coli BL21 ou M15 e foram purificadas por cromatografia de afinidade utilizando resina de níquel para realização de ensaios de Western blot e ELISA para testar a reatividade das proteínas com soros de indivíduos já infectados pelo DENV e indivíduos nunca infectados e testes de imunogenicidade através da imunização de camundongos das linhagens BALB/c e C57BL/6. Nossos resultados mostraram um reconhecimento específico de cinco proteínas quiméricas com soros de pacientes sabidamente infectados pelo DENV-1, DENV-2 ou DENV-3. Além disso, a imunização de camundongos com a proteína quimérica EnvEpII, mostrou que esta proteína foi capaz de estimular uma produção robusta de anticorpos IgG1, IgG2a e IgG2c nas duas linhagens de camundongos testadas e de anticorpos neutralizantes em C57BL/6. Além disso, foi observada a ativação de células T CD4+ e CD8+ em BALB/c e o aumento dos níveis das citocinas IL-2, IL-4, IL-17 e IFNγ, quando camundongos foram imunizados com a proteína EnvEpII. Nossos resultados demonstram que desenhar, sintetizar, expressar e purificar proteínas quiméricas em sistemas bacterianos é viável e, dessa forma, proteínas artificiais podem ser estudadas como candidatas para o desenvolvimento de vacinas e/ou sistemas de diagnóstico contra doenças infecciosas.