Búsqueda racional de blancos terapéuticos para atacar al bacilo de la tuberculosis en la fase de latencia

• Autores: Kruk, Ivan Matías
• Año de publicación: 2014
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de maestría
• Colaborador/a o director/a de tesis: Martí, Marcelo; Moffatt, Luciano; Ghiringhelli, Pablo Daniel; Abba, Martín
• Materia: Blancos terapéuticos; Bacilo de la tuberculosis; Fase de latencia; Ciencia de la vida
• Institución: Universidad de Buenos Aires

A differential expression microarray analysis of stressed in-vitro Mycobacterium Tuberculosis (Mt), strain H37Rv, mimicking the microorganism?s latent state in the host was performed. This analysis was combined with information from various publicly available bioinformatics databases using a new tool in development called Tuberquery. This tool allowed us to identify a number of Open Reading Frames (ORFs) with a certain Protein Family (PFAM) sequence homology, for which exists at least one molecular structure listed in the Protein Data Bank (PDB). Subsequently metabolic and essentiality information was considered to classify the lead compounds obtained. Finally, we propose the follow up of this work with further research on drugability, off-targeting and virtual screening in order to estimate the pharmacological potency of the lead candidates obtained. We state the benefit of utilizing bioinformatics tools to pursue the discovery of novel drug targets as one way to optimize the resources in the beginning stages of the rational drug discovery process.
Fil: Kruk, Ivan Matías. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina
Se realizó un análisis de datos de sobre-expresión diferencial genómica del organismo Mycobacterium Tuberculosis (Mt), cepa H37Rv, en ensayos in-vitro en condiciones de estrés simulando el estado de latencia del bacilo en el huésped. Este análisis se combinó con información de diferentes bases de datos bioinformáticas de dominio público a través de una nueva herramienta en desarrollo denominada Tuberquery. Esta herramienta permitió identificar una serie de Open Reading Frames (ORFs) con una determinada homología de secuencia de Protein Families (PFAM) que tienen al menos una estructura molecular detallada en el Protein Data Bank (PDB). Posteriormente se consideró información metabólica y de esencialidad para clasificar los candidatos líderes obtenidos. Finalmente, se propone la continuación de este trabajo con investigaciones de drogabilidad, off-targeting, y virtual screening necesarios para estimar la potencialidad farmacológica de los candidatos líderes obtenidos. Se plantea el beneficio de utilizar herramientas bioinformáticas para la búsqueda de nuevos objetivos moleculares como una alternativa para optimizar recursos en el comienzo del proceso racional de descubrimiento de drogas.
Magíster de la Universidad de Buenos Aires en Biología Molecular Médica