ABSTRACT
Animal venoms are produced by specialized glands into their predators and injected in the prey, releasing secretions rich in toxins that are harmful to health. Those venomous animals trigger countless accidents around the world. These include snakebite accidents, which have been included by the World Health Organisation (WHO) in the list of neglected tropical diseases. This public health problem is caused by snakes whose toxins include proteins such as phospholipases A2 (PLA2), enzymes that are widely present in venom and trigger various physiological effects. The treatment recommended by the Ministry of Health is the application of antiophidic serum, which is manufacture based on hyperimmunization carried out on horses capable of neutralizing the action of the venom. However, this procedure has some disadvantages that end up hampering its benefits and effectiveness for victims. Thus, new methods of producing antivenom have been developed with the aim of creating alternative therapies that can improve and minimize problems. Consequently, in silico studies of immunobiologicals are becoming an option to facilitate the development of new antivenoms. This project therefore proposes the use of computational tools to predict epitopes in snake venoms, with a focus on the PLA2 family. Extracting PLA2 protein sequences from databases such as UniProt and the Immune Epitope Database in order to make predictions and classify epitope candidates. As a result, we obtained 17 candidate positions based on in silico analyses and experimental evidence from the literature. It is expect that these approaches will support studies in this area, as they will become an useful tool for developing the next generation of antivenoms.
As peçonhas animais são produzidas por glândulas especializadas em seus predadores, as quais são injetadas nas presas, liberando secreções ricas em toxinas prejudiciais à saúde. Estes animais peçonhentos desencadeiam inúmeros acidentes no mundo todo. Dentre eles, estão os acidentes ofídicos que passaram a ser incluídos pela Organização Mundial da Saúde (OMS) na lista das doenças tropicais negligenciadas. Esse problema de saúde pública é ocasionado pelas serpentes que apresentam na composição de suas toxinas proteínas como as fosfolipases A2 (PLA2), uma das enzimas mais presentes em peçonhas, as quais desencadeiam diversos efeitos fisiológicos. O tratamento preconizado pelo Ministério da Saúde é a aplicação de soro antiofídico, o qual é fabricado a partir da hiperimunização realizada em cavalos capazes de neutralizar a ação do veneno. Entretanto, esse procedimento possui algumas desvantagens que podem diminuir seus benefícios e eficácia às vítimas. Dessa forma, novas elaborações na produção de antiveneno vêm sendo desenvolvidas com intuito de criar terapias alternativas que gerem melhorias e minimizem os problemas. Consequentemente, estudos in silico de imunobiológicos se tornam opções para facilitar o desenvolvimento de novos antivenenos. Em virtude disto, neste projeto propõe o uso de ferramentas computacionais para predição de epítopos em venenos de serpentes com foco na família PLA2. Extraindo sequências proteicas de PLA2 de bancos de dados como UniProt e Immune Epitope Database, a fim de realizar as predições e classificar os candidatos a epítopos. Como resultado obtivemos 17 posições candidatas com base nas análises in sílico e evidências experimentais da literatura. Espera-se que essa abordagem possa auxiliar estudos nessa área, uma vez que se torna uma ferramenta útil para o desenvolvimento da próxima geração de antivenenos.
