Determination of HIV-1 coreceptor usage by CCR5 and CXCR4 coreceptors using bioinformatic tools / Determinação do tropismo do HIV-1 pelos correceptores CCR5 e CXCR4 pelo uso de ferramentas de bioinformática.

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

17/05/2010

RESUMO

A sequência de 35 aminoácidos da alça V3 da gp120 do gene env do HIV-1 é o principal determinante do tropismo viral pelos correceptores CCR5 ou CXCR4, utilizados pelo HIV-1 para a entrada na célula. O desenvolvimento de estratégias antirretrovirais baseadas no uso dos correceptores representa um avanço importante para o controle da progressão da infecção. Entretando, o uso clínico dos antagonistas de CCR5 implica na determinação do tropismo das cepas virais do indivíduo infectado e os programas preditores de bioinformática para a determinação do tropismo poderiam ser uma alternativa mais acessível para a triagem dos candidatos ao uso dos antagonistas de CCR5. Este estudo teve como objetivo utilizar ferramentas de bioinformática para a predição de tropismo e avaliar sua aplicabilidade na prática clínica. Foram coletadas amostras de sangue periférico de 101 indivíduos infectados pelo HIV-1 e sob acompanhamento clínico, dos quais foram extraídas amostras de DNA proveniente de PBMCs. As amostras de DNA foram amplificadas por PCR para a região da alça V3, das quais foram obtidas 94 sequências. Os sistemas preditivos foram avaliados utilizando 185 sequências com tropismo conhecido provenientes de banco de dados. Com base nesta análise foi possível elaborar um algoritmo para a predição do tropismo com 94% de confiabilidade. Assim, a predição das 94 amostras demonstrou uma prevalência de 80% (n=75) de cepas R5 e 20% (n=19) de cepas X4. Os sistemas preditivos de tropismo podem representar uma importante estratégia para a triagem dos candidatos ao uso dos antagonistas de coreceptor, porém, não são capazes de substituir completamente os ensaios padrão-ouro para a determinação do tropismo.

ASSUNTO(S)

bioinformática bioinformatics hiv hiv tropism tropismo

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