Avaliação do potencial de uma proteína quimérica no diagnóstico de brucelose bovina e modelagem metabólica em escala-genômica de Brucella abortus

Abstract

A brucelose bovina é uma antropozoonose, causada pela bactéria Brucella abortus. Esta bactéria afeta principalmente bovinos e bubalinos. Também pode infectar outros hospedeiros mamíferos como os humanos. Está antropozoonose é uma preocupação significativa na pecuária, devido aos prejuízos causados por esta bactéria. Causando aborto, infertilidade, perdas significativas na produção de leite, na produção de rebanho e no comércio de animas e seus produtos. A transmissão da brucelose bovina para humanos é uma preocupação da saúde pública. A doença pode ser adquirida através do consumo de produtos lácteos não pasteurizados e ou de carne contaminada. O estudo dessa doença é importante para o desenvolvimento de estratégias de prevenção, controle e erradicação visando minimizar os prejuízos econômicos na indústria pecuária. Além disso, ajudar a entender os mecanismos patogênicos, visando desenvolver novas estratégias terapêuticas no tratamento mais eficiente da brucelose humana. Uma das principais formas de controle desta doença é o diagnóstico preciso e precoce de animais infectados, para que possam ser isolados protegendo o rebanho e impedindo a disseminação desta doença. Abordagens de bioinformática como a imuno- informática, pode ajudar na descoberta de peptídeos antigênicos, que podem ser usados para construir proteínas quiméricas. Estas proteínas são ferramentas capazes de identificar de forma específica, e com alta sensibilidade anticorpos, sendo uma estratégia para o desenvolvimento de novos métodos de diagnósticos para brucelose bovina. Entender o metabolismo deste patógeno, pode nos ajudar a esclarecer mecanismo e adaptações da patogênese, permitindo desenvolver novas estratégias terapêuticas. A modelagem metabólica em escala-genômica é uma abordagem que reconstrói in silico redes metabólicas de um organismo. Permitindo realizar simulações em diferentes condições, predizendo fenótipos, genes essenciais, reprogramações metabólicas que podem ajudar a elucidar processos biológicos da patogênese. Neste trabalho foi avaliado o potencial de diagnóstico de uma proteína quimérica desenvolvida para o diagnóstico de brucelose. Apesar de ser capaz de identificar anticorpos contra Brucella, os parâmetros sensibilidade e especificidade devem ser reavaliados em novos experimentos. Também foi desenvolvido o primeiro modelo metabólico em escala-genômica de B. abortus composto por 932 genes, 1140 reações e 999 metabólitos, capaz de predizer in silico, genes essenciais com acurácia de 79% na condição meio rico 2YT assim como a predição de crescimento em diferentes fontes de carbono e nitrogênio. A partir deste modelo, foi possível identificar através de uma análise dos genes essenciais com base nos critérios: Não homologia com proteínas humanas, drogabilidade, fator de virulência e amplo espectro, quatro potenciais Drug Targets que podem ser validados como alvos antimicrobianos.

Palavras-chave:

Brucella abortus. Diagnóstico Sorológico. Modelo Metabólico em Escala-genômica. Biologia de Sistemas, Brucelose.

Bovine brucellosis is an anthropozoonosis caused by the bacterium Brucella abortus. This bacterium primarily affects cattle and water buffalo. It can also infect other mammalian hosts, including humans. This anthropozoonosis is a significant concern in livestock farming due to the damages caused by this bacterium, including abortion, infertility, significant losses in milk production, herd production, and the trade of animals and their products. The transmission of bovine brucellosis to humans is a public health concern. The disease can be acquired through the consumption of unpasteurized dairy products and/or contaminated meat. Studying this disease is crucial for the development of prevention, control, and eradication strategies aimed at minimizing economic losses in the livestock industry. Additionally, it helps in understanding the pathogenic mechanisms to develop new therapeutic strategies for more efficient treatment of human brucellosis. One of the main ways to control this disease is the accurate and early diagnosis of infected animals, allowing for their isolation to protect the herd and prevent the spread of this disease. Bioinformatics approaches, such as immuno-informatics, can aid in the discovery of antigenic peptides that can be used to construct chimeric proteins. These proteins are tools capable of specifically and sensitively identifying antibodies, offering a strategy for the development of new diagnostic methods for bovine brucellosis. Understanding the metabolism of this pathogen can help clarify pathogenic mechanisms and adaptations, enabling the development of new therapeutic strategies. Genomic-scale metabolic modeling is an approach that in silico reconstructs metabolic networks of an organism, allowing simulations under different conditions, predicting phenotypes, essential genes, and metabolic reprogramming that can help elucidate biological processes of pathogenesis. In this study, the diagnostic potential of a chimeric protein developed for brucellosis diagnosis was evaluated. Despite its ability to identify antibodies against Brucella, sensitivity and specificity parameters should be reassessed in new experiments. Additionally, the first genome-scale metabolic model of B. abortus was developed, comprising 932 genes, 1140 reactions, and 999 metabolites, capable of in silico predicting essential genes with an accuracy of 79% under rich medium 2YT conditions, as well as growth predictions under different carbon and nitrogen sources. From this model, it was possible to identify four potential drug targets based on essential gene analysis criteria, including non-homology with human proteins, druggability, virulence factor, and broad-spectrum properties, which can be validated as antimicrobial targets.

Keywords:

Brucella abortus. Serum Diagnosis. Genome-scale Metabolic Model. Systems Biology. Brucellosis.