Uno de los objetivos de este proyecto propone desarrollar una prueba in vitro utilizando una pequeña muestra de sangre periférica para, en forma rápida, realizar la investigación inmunológica que permita la detección de producción de IFNg por ELISA. Este objetivo general pretende el desarrollo a escala nacional del ensayo mencionado, ya existente comercialmente a nivel internacional, pero a costos accesibles para el sistema de Salud de nuestro país. Sin embargo, y lo más importante para destacar, es que en el presente proyecto se pretende mejorar el kit comercial existente introduciendo la utilización de otros antígenos que permitirán, en el mismo test, diferenciar también TB activa de LTBI. Otro de los objetivos de este plan de trabajo es generar vacunas terapéuticas para tratar la infección latente causada por Mtb.
El objetivo general es el estudio de la respuesta inmune del huésped a diferentes antígenos de M. tuberculosis (Mtb) expresados durante el estadio de latencia, para su posterior utilización como herramienta de diagnóstico rápido de infección que permita diferenciar infección- vacunación- enfermedad activa. Así, específicamente se propone la investigación de los antígenos Rv2626c y Rv3716c como potenciales candidatos para el desarrollo de las herramientas de diagnóstico propuestas. Para esto se propone la Investigación de la respuesta inmune inducida contra antígenos de latencia de Mtb en individuos con LTBI, pacientes con tuberculosis activa y dadores sanos vacunados con BCG. Postulamos que existirían diferentes antígenos específicos de Mtb no compartidos con otras micobacterias, que inducirían una respuesta inmune diferencial en individuos con LTBI, determinando el control de la infección, la contención de Mtb y la prevención de la reactivación. Por otro lado, se plantea la Identificación de epítopes inmunodominantes de los antígenos Rv2626c y Rv3716c. Una vez finalizado esto, se realizará la síntesis de diferentes péptidos provenientes de las proteínas antigénicas Rv2626c y Rv3716c. Seguidamente, se identificarán los epítopes inmunodominantes de los antígenos de latencia estudiados anteriormente, como potenciales herramientas para utilizar en la detección de individuos previamente expuestos a Mtb. Hace años se describieron los beneficios del uso de péptidos solapados que cubren la totalidad de la secuencia de una determinada proteína en abordajes para la evaluación de las respuestas T CD4+ y CD8+. Recientemente en nuestro grupo de trabajo identificamos pooles de péptidos del antígeno Rv2626c que permiten diferenciar entre LTBI y enfermos con TB (Peña et al, EBioMedicine, en prensa). Finalmente, se propone el desarrollo de un método de diagnóstico de la infección por Mtb mediante la detección de clones reactivos a antígenos de latencia. En base a los resultados obtenidos anteriormente, seleccionaremos los péptidos inmundominantes de uno de los antígenos de latencia como candidatos a ser utilizado en métodos de diagnóstico. Postulamos que, luego de la determinación de la inmunogenicidad de los péptidos específicos de dicho antígeno, se hallarán epítopes dominantes que podrán ser acoplados a moléculas tetraméricas del complejo mayor de histocompatibilidad (CMH) como potenciales herramientas para el diagnóstico de individuos infectados con Mtb (LTBI).
La tuberculosis (TB) presenta un patrón complejo de herencia, por lo cual se cree que la susceptibilidad a esta enfermedad estaría controlada por variaciones genéticas en múltiples genes, cada unos de los cuales contribuiría parcialmente. Un número creciente de estudios muestran que los polimorfismos de nucleótido simple (SNPs) localizados en el promotor o regiones codificantes de genes de citoquinas resultan en la secreción diferencial de estas proteínas por activación transcripcional alterada. Así, esta línea de investigación se basa en el estudio de SNPs en genes de citoquinas como potenciales marcadores de resistencia/susceptibilidad al desarrollo de la TB en Argentina. Planteamos como hipótesis que factores genéticos del hospedador influenciarían el balance de las diferentes poblaciones linfocitarias T CD4 efectoras secretoras de citoquinas regulando la susceptibilidad a la TB activa. Creemos que estos estudios contribuirán en gran medida al diagnóstico, control y tratamiento de la TB. El objetivo general de esta línea es Identificar polimorfismos de nucleótido simple (SNP) en los genes de las citoquinas producidas por diferentes poblaciones TCD4+ en pacientes con TB activa y dadores sanos en Argentina. En los polimorfismos encontrados determinaremos si existe asociación estadística entre dichos SNPs y la tuberculosis en Argentina; si el SNP posee la capacidad de modificar la producción de la citoquina correspondiente al gen donde se encuentra; y la significancia funcional del SNP en el contexto de la TB, a través de la correlación con parámetros clínicos y ensayos inmunológicos ex vivo.
Según la Organización Mundial de la Salud, dos billones de personas en el mundo están infectadas con Mycobacterium tuberculosis (Mtb) y aproximadamente 10% desarrolla tuberculosis (TB), produciéndose más de 1.500.000 muertes anuales. Aunque existe tratamiento para la TB, parte de la dificultad para controlar la enfermedad se debe a la duración prolongada de las terapias y al surgimiento de cepas multirresistentes a las drogas por abandono del tratamiento. Por esto, resulta crucial la búsqueda de terapias alternativas para su tratamiento. La autofagia es un proceso celular auto-degradativo que controla la eliminación y re-utilización de componentes celulares. Este mecanismo es estimulado por citoquinas Th1 y en TB protege contra la necrosis celular y la patología pulmonar. Así, la autofagia ofrece un potencial blanco terapéutico atractivo que favorecería la erradicación de la TB. Por esto, el objetivo general de esta propuesta es estudiar el uso de drogas moduladoras de la autofagia en combinación con los antibióticos anti-TB utilizados en la actualidad, con el fin de mejorar en el tratamiento de la enfermedad en humanos. Esperamos que los resultados obtenidos permitan determinar si la combinación de las drogas anti-TB con ciertos compuestos moduladores de la autofagia favorecen la eliminación de Mtb por inducción directa del proceso de autofagia o modulación de citoquinas claves para erradicar al patógeno.
In the last few years with the development of Next Generation Sequencing the area of personalized medicine or what is now known as precision medicine has emerged. Bioinformatics is crucial to analyze the deluge of data that human genomics is generating to generate better diagnosis and treatment of human diseases.
In our group we develop tools to analyze Whole Genome and Whole Exome Sequencing data to vinculate Single Nucleotide Polymorphisms with the patient phenotype.
In our group we develop tools to analyze Whole Genome and Whole Exome Sequencing data to vinculate Single Nucleotide Polymorphisms with the patient phenotype.
Our lab is interested in understanding the mechanisms of protein kinase function including, catalytic activity, allosteric regulation and protein-protein interactions at the molecular level, and its implications in the whole system response. We focus on the mitogen-activated protein kinase(MAPKs) signal transduction pathway and in the Mycobacterium Tuberculosis(MtB) Protein kinases(Pkns). MAPKs are a family of serine/threonine kinases that play an essential role in signal transduction by modulating gene transcription in the nucleus in response to changes in the cellular environment. MAPK signaling modules have been conserved throughout evolution, from plants, fungi, nematodes, insects, to mammals. Their ubiquity and versatility raise the issue of how they achieve specific coupling of signal to cellular response. How do the kinases in the cascade along with scaffold protein assembly to transmit the signal? How is the signal modulated by protein-protein interactions? How do MAP kinases achieve specificity by differential recognition between their substrates and regulators? How do unstructured transcription factors recognize their targets? In order to answer these and other questions we apply computational tools that allow us to study MAPKs at the molecular and biology systems level.
Regarding MtB eleven Pkns have identified but their role in the pathogen has not been develop. We are working in understanding how Pkns are activated and regulated at the molecular level. PknB is the best characterized member of this family and is activated by phosphorylation of its activation loop, on the other hand PknG is constitutively active and is regulated by a Rubredoxin domain adjunct to the kinase domain. We focus in understanding the reaction mechanism of these proteins, the allosteric regulation of the activity and in developing specific inhibitors for inhibiting their function.
We use and develop tools such as: Quantum Mechanics/Molecular Mechanics to study reaction mechanisms, Molecular dynamics to understand protein flexibility, docking methods to describe protein-protein complexes, network modeling to understand the cascade response and structural databases to classify and characterize protein structure.
Regarding MtB eleven Pkns have identified but their role in the pathogen has not been develop. We are working in understanding how Pkns are activated and regulated at the molecular level. PknB is the best characterized member of this family and is activated by phosphorylation of its activation loop, on the other hand PknG is constitutively active and is regulated by a Rubredoxin domain adjunct to the kinase domain. We focus in understanding the reaction mechanism of these proteins, the allosteric regulation of the activity and in developing specific inhibitors for inhibiting their function.
We use and develop tools such as: Quantum Mechanics/Molecular Mechanics to study reaction mechanisms, Molecular dynamics to understand protein flexibility, docking methods to describe protein-protein complexes, network modeling to understand the cascade response and structural databases to classify and characterize protein structure.
La información genómica de patógenos ha creado nuevas oportunidades para la identificación de blancos y el desarrollo de fármacos, incluyendo nuevas especies resistentes y multiresistentes. Sin embargo, esta información debe ser integrada cohesivamente para poder ser explotada en su totalidad y fácilmente interrogable.
Available genomic data for pathogens has created new opportunities for target identification and drug discovery, including new species, resistant and multiresistant ones. However, this data must be cohesively integrated to be fully exploited and be easy to interrogate. Our Work in developing tools that include genomic annotation, structural prediction, druggability anayisis, metabolic pathways determination and target prioritization algorithms.
On the other hand when a target is identified we need to develop tools to accurate find a leading compound to inhibit or regulate the function of the desired protein. In our lab we develop bioinformatic tools for drug discovery including bias docking, hot spot identification, high throughput in-silico screening and free energy methods.
We develop web servers that allow genome wide based data consolidation from diverse sources at different processing stages focusing on structural analysis of proteins and the prediction of druggability for potential targets and compound desirability information. By allowing the integration and weighting of this information, this bioinformatic tool aims to facilitate the identification and prioritization of candidate drug targets for pathogens.
Available genomic data for pathogens has created new opportunities for target identification and drug discovery, including new species, resistant and multiresistant ones. However, this data must be cohesively integrated to be fully exploited and be easy to interrogate. Our Work in developing tools that include genomic annotation, structural prediction, druggability anayisis, metabolic pathways determination and target prioritization algorithms.
On the other hand when a target is identified we need to develop tools to accurate find a leading compound to inhibit or regulate the function of the desired protein. In our lab we develop bioinformatic tools for drug discovery including bias docking, hot spot identification, high throughput in-silico screening and free energy methods.
We develop web servers that allow genome wide based data consolidation from diverse sources at different processing stages focusing on structural analysis of proteins and the prediction of druggability for potential targets and compound desirability information. By allowing the integration and weighting of this information, this bioinformatic tool aims to facilitate the identification and prioritization of candidate drug targets for pathogens.
Particularmente, dada la escasa performance de los algoritmos convencionales de Docking en la predicción de complejos que involucran ligandos polares -como los hidratos de carbono-, esta linea de trabajo se centra en el estudio de la organización estructural del solvente en torno a la matriz proteica en los sitios de unión y el empleo de esa información en el mejoramiento de las funciones de scoring que determinan la energías de unión.
Como modelo de estudio, se trabaja con enzimas de la via de biosíntesis de Micotiol en Actinobacterias (MSH), y enzimas pertenecientes a sistemas de transmisión de señales dos componentes bacterianos, como principales ejemplos.
Desarrollo y aplicación de herramientas bioinformáticas para analizar y clasificar el efecto de mutaciones en proteínas involucradas en enfermedades humanas. Utilización de estrategias basadas en conceptos de bioinformática estructural que permitan predecir el efecto deletéreo (inestabilidad, incapacidad para unir sustrato, inhibición de la catálisis, entre otros) solamente a partir del conocimiento del cambio de aminoácido producido por la mutación y la estructura de la proteína involucrada.