Potential targets for the hepatitis C virus-mediated autoimmune thyroiditis

2021.174934ABSTRACTIntroduction: The mechanisms by which hepatitis C virus (HCV) infection induces autoimmune thyroiditis (AIT) have been studied, and it was suggested that inflammatory cytokines during HCV infection would change the thy-roperoxidase (TPO) signaling cascade and thyroglobulin (Tg) determining autoimmune thyroid disease.Objective: To show the signaling pathway, of TPO and Tg, and their potential targets mediated HCV in individuals with hepatitis C.Methods: The mapping of the signaling pathway was based on a review study approach and performed using the automatic annotation server of the Kyoto and Genome Encyclopedia (KEGG). PathVisio is free software for analysis and design of open source routes, and was used for the graphic representation of the signaling pathway.Results: The contigs were extracted from the KEGG database and their mapped transcription represents the signa-ling pathway of the main biomolecules that triggers the AIT. The action of HCV, or its treatment can trigger AIT that is characterized by the presence of autoantibodies against TPO and Tg. In AIT, autoreactive CD4 + T lymphocytes recruit B cells and CD8 + T cells in the thyroid. The progression of the disease leads to the death of thyroid cells and hypothyroidism. Conclusion: HCV or its treatment activates several signaling pathways with thyroid cells damage resulting in AIT and secondary hypothyroidism to cellular apoptosis. (AU)

RESUMOIntrodução: Os mecanismos pelos quais a infecção com o vírus da hepatite C (HCV) induz à tireoidite autoimune (TAI) têm sido alvo de estudos. Tem sido sugerido que citocinas inflamatórias, como a elevação das interleucinas na inflamação causadas pelo HCV, alterariam a cascata de sinalização da tireoperoxidase (TPO) e tireoglobulina (Tg) determinando um quadro de doença autoimune da tireóide.Objetivo: Demonstrar a via de sinalização da TPO e da Tg e seus potenciais alvos para a TAI mediados pelo HCV em indivíduos com hepatite C.Método: O mapeamento da via de sinalização foi realizado usando o servidor de anotação automática da Enciclopé-dia Quioto de Genes e Genomas (KEGG). O PathVisio, um software gratuito de análise e desenho de vias de código aberto, foi utilizado para a representação gráfica da via de sinalização.Resultado: As sequências foram retiradas do banco de dados KEGG e sua transcrição mapeada representa a via de . sinalização das principais biomoléculas que desencadeia a TAI. A ação do HCV, ou seu tratamento pode desen-cadear a TAI que é caracterizada pela presença de autoanticorpos contra a TPO e Tg. Na TAI os linfócitos T CD4+ auto-reativos recrutam células B e células T CD8+ na tireóide. A progressão da doença leva à morte de células da tireóide e hipotireoidismo.Conclusão: O HCV ou o seu tratamento ativa várias vias de sinalização com dano na célula tireoidiana, tendo como resultado TAI e hipotireoidismo secundário a apoptose celular. (AU)

Protein molecular modeling of genetic markers for thyroid cancer / Modelagem molecular proteica dos marcadores genéticos do câncer de tireoide

ABSTRACT Introduction: The advances in thyroid molecular biology studies provide not only insight into thyroid diseases but accurate diagnosis of thyroid cancer. Objective: Design a tutorial on protein molecular modeling of genetic markers for thyroid cancer. Methods: The proteins were selected using the Protein Data Bank sequence and the basic local alignment search tool (BLAST) algorithm. The obtained sequences were aligned with the Clustal W multiple alignment algorithms. For the molecular modeling, three-dimensional structures were generated from this set of constraints with the SWISS-MODEL, which is a fully automated protein structure homology-modeling server, accessible via the ExPASy web server. Results: We demonstrated protein analysis, projection of the molecular structure and protein homology of the following molecular markers of thyroid cancer: receptor tyrosine kinase (RET) proto-oncogene; neurotrophic tyrosine kinase receptor 1 (NTRK1) proto-oncogene; phosphatase and tensin homolog (PTEN); tumor protein p53 (TP53) gene; phosphoinositide 3-kinase/threonine protein kinase (PI3K/AKT); catenin beta 1 (CTNNB1); paired box 8-peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PAX8-PPARG); rat sarcoma viral oncogene (RAS); B-raf proto-oncogene, serine/threonine kinase (BRAF); and thyroid-stimulating hormone receptor (TSHR). Conclusion: This study shows the importance of understanding the molecular structure of the markers for thyroid cancer through bioinformatics, and consequently, the development of more effective new molecules as alternative tools for thyroid cancer treatment.

RESUMO Introdução: Os avanços nos estudos de biologia molecular da tireoide não fornecem apenas uma visão sobre as doenças tireoidianas, mas um diagnóstico preciso do câncer de tireoide. Objetivo: Realizar um tutorial sobre modelagem molecular proteica dos marcadores genéticos do câncer de tireoide. Métodos: As proteínas foram selecionadas utilizando sequência do Banco de Dados de Proteínas e algoritmo basic local alignment search tool (BLAST). As sequências obtidas foram alinhadas com os algoritmos de alinhamento múltiplo Clustal W. Para a modelagem molecular, as estruturas tridimensionais foram geradas a partir deste conjunto com o SWISS-MODEL, um servidor de homologia de modelagem de estrutura proteica totalmente automatizado, acessível por meio do servidor web ExPASy. Resultados: Demonstramos a análise das proteínas, a projeção da estrutura molecular e a homologia proteica dos seguintes marcadores moleculares de câncer de tireoide: proto-oncogene receptor tyrosine kinase (RET); proto-oncogene neurotrophic tyrosine kinase receptor 1 (NTRK1); phosphatase and tensin homolog (PTEN); gene tumor protein p53 (TP53); phosphoinositide 3-kinase/threonine protein kinase (PI3K/AKT); catenina beta 1 (CTNNB1); paired box 8-peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PAX8-PPARG); rat sarcoma viral oncogene (RAS); B-raf proto-oncogene, serine/threonine kinase (BRAF) e thyroid-stimulating hormone receptor (TSHR). Conclusão: Este estudo mostra a importância do conhecimento da estrutura molecular dos marcadores de câncer da tireoide por meio da bioinformática e, consequentemente, o desenvolvimento de novas moléculas mais eficazes como ferramentas alternativas para o seu tratamento.