Diseño, modelamiento y evaluación in silico de péptidos que reconocen antígeno Tn

Abstract

El antígeno Tn (GalNac α-Ser / Thr) fue descrito por primera vez en pacientes con una rara enfermedad hemolítica (síndrome Tn), y desde que se descubrió su presencia en el 90 % de los carcinomas a mediados de la década de 1980 ha sido objeto de muchos estudios ya que se ha encontrado que el mismo, y el mismo se asocia con cánceres más agresivos, además se encuentra en estadios tempranos de la enfermedad en diferentes carcinomas siendo un marcador alternativo para el diagnóstico temprano de los mismos. En el presente estudio se utilizaron varias estructuras primarias de lectinas vegetales, así como las estructuras terciarias de la Isolectina B4 de Vicia villosa (PDB 1N47), las lectinas de Vatairea macrocarpa (PDB 4XTP), Psophocarpus tetragonolobus (PDB 2D3S), Glycine max (PDB 4D69) y Bauhinia fortificata (PDB 5T5J) para identificar los aminoácidos involucrados en el reconocimiento del antígeno Tn, luego con base en estos resultados se diseñaron y modelaron péptidos los cuales fueron analizados por medio de pruebas de docking molecular utilizando el algoritmo de AutoDock VINA, con el fin de identificar los péptidos más promisorios y ser utilizados en ensayos in vitro.

Abstract: The Tn antigen (GalNac α-Ser / Thr) was first described in patients with a rare hemolytic anemia (Tn syndrome) and since its presence was discovered in 90% of human carcinomas in the mid-1980s has been the subject of an extensive study, it has been found that a high detection of this antigen is associated with more aggressive cancers, and it appears in the early stages of different carcinomas being an alternative for the early diagnosis of these group of disease. Currently, lectins such as B4 isolectin from Vicia villosa, A4 isolectin from Griffonia simplicifolia, as well as lectins from Salvia sclarea and Moluccella laevis among others, have been used for the identification of the Tn antigen. In the present study we use the amino acids sequences of several legume lectins, as well the three-dimensional structures of Vicia villosa (PDB 1N47), Vatairea macrocarpa (PDB 4XTP), Psophocarpus tetragonolobus (PDB 2D3S), Glycine max (PDB 4D69) and Bauhinia fortificata (PDB 5T5J) to identify the amino acids presented in the Interaction of these lectins with the Tn antigen, then based on the results obtained we design and modeling peptides that were evaluated using molecular docking tests, using the Autodock VINA algorithm, and identify the more promising peptides to be used in in vivo essays.