Desarrollo de herramientas bioinformáticas para la priorización de blancos moleculares y análisis genómico de resistencia a antibióticos en Mycobacterium tuberculosis

Institución otorgante:

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Fecha:

2022-10-27

Tipo de documento: 

info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
 

Formato:

application/pdf

Idioma:

spa

Temas:

MULTIRRESISTENCIA - GENOMICA - TUBERCULOSIS - DROGAS - BLANCOS - MULTIRESISTANCE - GENOMICS - TUBERCULOSIS - DRUGS - TARGETS

Descripción:

La tuberculosis (TB) es una enfermedad crónica causada por la bacteria intracelular facultativa Mycobacterium tuberculosis (Mtb), un patógeno altamente exitoso. A pesar de contar con más de 100 años de investigación, la TB actualmente es la enfermedad infecciosa más mortífera por detrás del COVID-19. Se calcula que un cuarto de la población mundial se encuentra infectada latentemente con este patógeno. Los últimos reportes de la organización Mundial de la Salud (OMS) estimaron que alrededor 1.6 millones de personas murieron durante 2021 a causa de esta enfermedad. En particular, las cepas multirresistentes (MDR, resistentes a isoniacida y rifampicina) y extremadamente resistentes (Mtb XDR, resistente a isoniacida, rifampicina, una fluoroquinolona y un aminoglucósido inyectable de segunda línea), representan un problema serio para los sistemas de salud. Argentina, en relación a otros países, tiene una carga media de esta enfermedad. Alrededor de 10500 nuevos casos de TB son notificados anualmente, con cerca de 1000 decesos anuales. Aunque las mismas suelen tratarse y resolverse con una terapia estándar con al menos 3 antibióticos diferentes durante 6-9 meses, no es el caso con las infecciones con Mtb XDR, que requiere un tratamiento más costoso y extendido en el tiempo y muchas veces es de pronóstico reservado. En este trabajo se desarrolló un flujo de trabajo bioinformático (pipeline) con el objetivo de analizar las bases moleculares de resistencia a antibióticos de M. tuberculosis y se aplicó al estudio de los aislamientos XDR circulantes en Argentina entre los años 2008-2016, cuyos genomas fueron obtenidos por técnicas de secuenciación masiva. Las variantes genotípicas obtenidas para cada aislamiento fueron contrastadas contra bases de datos de variantes asociadas a resistencia y se realizó una análisis filogenético sobre las mismas. Con los datos procesados, no se observaron orígenes comunes para las mutaciones de resistencia más frecuentes, pero sí dentro de determinados grupos monofiléticos para algunas drogas. Dentro de las variantes màs frecuentes para las drogas de primera línea se pueden mencionar katG Ser315Thr y fabG1 C-15T para INH, rpoB Ser450Trp y Asp435Val para RIF, embB Gly406Asp y Met306Ile para EMB y variantes en el gen de pncA para PZA. En el marco de la emergencia provocada por las cepas resistentes, multirresistentes y extremadamente resistentes, se requiere con urgencia el desarrollo de nuevos antimicrobianos. A pesar de esta situación crítica, el diseño y la producción de nuevas drogas ha resultado ineficaz por diferentes razones que incluyen el elevado costo asociado al desarrollo de las mismas y una tasa de éxito relativamente baja. El desarrollo de drogas es un proceso complejo que requiere entre 10 y 20 años para atravesar las distintas etapas de investigación y una inversión aproximada de 1500 millones de dólares. En esta situación resulta esencial la adecuada selección inicial del blanco molecular a ser inhibido por el antibiótico en desarrollo. En este sentido, los métodos de secuenciación masiva han sido una enorme fuente de datos, creando nuevas oportunidades para el diseño y desarrollo de drogas para combatir a los agentes infecciosos, incluyendo a los resistentes y multirresistentes. En la presente tesis se ha desarrollado Target-Pathogen, una aplicación web diseñada y desarrollada específicamente como un recurso online que permite la integración y valoración de diferentes características de todas las proteínas de un genoma (función, rol metabólico, homología con proteínas humanas, drogabilidad estructural, esencialidad, expresión) para facilitar la identificación y priorización de proteínas como blancos adecuados. En la base de datos se incluyen los genomas de 25 de los microorganismos más relevantes para la salud humana en continua expansión y actualización. Utilizando Target-Pathogen se seleccionaron y priorizaron una serie de blancos moleculares prometedores para el desarrollo de drogas para Mycobacterium tuberculosis en la fase latente, entre los que se destaca ino1, una proteìna que participa de vìa de la síntesis de micotiol.

Identificador:

https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7207_Sosa