Análise in silico para a determinação de códigos de barras para a identificação específica de diferentes arboviroses

Abstract

Arboviroses são doenças virais transmitidas por artrópodes. Há uma diversidade de infecções desse tipo disseminadas pelo mundo, dentre elas pode-se citar: Chikungunya, Dengue, Febre Amarela, Febre do Mayaro, Zika e Febre do Oeste do Nilo. Essas doenças apresentam sintomatologia muito parecida, fator que dificulta diagnósticos exclusivamente sintomáticos das infecções. Além disso, quatro dos vírus em questão comumente apresentam reação cruzada nos testes sorológicos de identificação do agente causador da infecção, afinal esses testes são pouco sensíveis e específicos. Em vista disso, testes moleculares se mostram um meio de eliminar esses problemas. Para isso, a implementação de códigos de barras, ou seja, sequências genéticas curtas e extremamente específicas, possibilita a otimização do processo de identificação de forma rápida e sensível. Objetivou-se, então, definir códigos de barras para as arboviroses citadas a fim de possibilitar melhorias em seus métodos de identificação. Através do NCBI foram coletadas sequências de genômicas completas dos vírus de interesse e dados pertinentes. Na plataforma “The Sequence Manipulation Suite” foi gerado o perfil individual de corte enzimático e esse perfil, através do programa PAST, gerou uma árvore filogenética de agrupamento. As análises estatísticas foram realizadas no programa R. Dados bibliográficos foram utilizados para selecionar genes adequados para prospecção dos códigos de barras e eles foram alinhados através do programa BioEdit. A checagem por quaisquer alterações indevidas nesse processo foi feita na ferramenta BLAST do NCBI e a obtenção dos BarCODES potenciais no programa Geneious Prime. Um novo BLAST foi realizado para avaliação de efetividade dos códigos de barras que, uma vez determinados, foram localizados através da modelagem de proteínas realizada em acesso ao SWISS-MODEL. Através da árvore filogenética foram observados perfis de aglomeração indicativos de alta estabilidade e conservação dos vírus Dengue tipo 4, Chikungunya e Zika, principalmente. Esses padrões aglomerativos indicam menor tendência a mutações, ou seja, potencialmente maior facilidade na identificação dos códigos de barras nesses grupos virais. Em vista disso, a estabilidade e conservação necessárias para seleção dos genes de prospecção foi vital para a determinação dos BarCODES. Posteriormente, nos genes selecionados para prospecção, após alinhamento e checagem por resultados inapropriados, foram determinados, pelo menos, dois códigos de barras eficientes para identificação dos vírus estudados. Os resultados menos promissores foram os de Dengue 4, Febre Amarela e Zika, ainda assim, foi possível realizar a modelagem protéica e identificação da região em que os marcadores se encontram em todos os vírus. Ainda que tenham comprimento menor que o padrão, o tamanho das regiões de identificação determinadas demonstrou ser mais apropriado para comunidades virais. Dessa forma, os elevados valores de identidade e cobertura resultantes indicaram eficiência dos marcadores definidos e podem representar maior precisão, acurácia e especificidade que os métodos convencionais de identificação. Os códigos de barras definidos aqui visam tanto proporcionar um meio de identificação mais eficiente dos vírus em questão, quanto gerar impactos positivos na epidemiologia e na taxonomia ao promover desenvolvimento do sistema de códigos de barras viral que permanece estagnado na comunidade científica.