Tool development for analysis of scFv NGS data in databases related to 3D structures: Evolution of antibodies in silico
Apresentação do DesignAb, uma ferramenta para análise de dados NGS de scFv obtidos do sequenciamento de bibliotecas de Phage Display em bancos de dados relacionados a estruturas 3D, voltada para a evolução in silico de anticorpos. Trabalho apresentado no V International Symposium on Immunobiologicals.
Desenvolvimento e aplicação de Algoritmo de Difusão Térmica Anisotrópica, em estudo de Sinalização com Receptor Quimérico de Antígeno por Simulação Molecular
Este projeto de pesquisa visa adaptar uma ferramenta de simulação de Dinâmica Molecular do pacote de programas GROMACS para receber um algoritmo que possibilitará estudar a Difusão Térmica Anisotrópica
(ATD). Há poucos estudos de sinalização no Receptor Quimérico de Antígeno (CAR), que ao interagir com o marcador tumoral inicia uma cascata de mudanças conformacionais que é propagada para o interior do
Linfócito-T (CAR-T). A estrutura do CAR é bem estabelecida, com possibilidades de variações nos domínios intra e extracelular, mas o que se destaca é o domínio de reconhecimento ao antígeno, um scFv (fragmento de anticorpo). O scFv além de reconhecer o antígeno na extremidade do CAR interage com os domínios vizinhos e com outros CARs. Portanto, uma ferramenta computacional que consiga predizer as mudanças
conformacionais e locais chaves (residuos) com funções estruturais importantes podem ser passíveis de melhorias. Certamente, constituirá uma tecnologia que permite novidade inventiva e desenvolvimento de novos CARs, possibilitando liberdade de operação, com uma propriedade intelectual resguarda. O impacto potencial deste projeto é significativo, uma vez que oferece uma abordagem inovadora para entender e otimizar a terapia com células CAR-T, com proposição de CARs mais eficientes. Isso não apenas ajudará a personalizar as terapias para pacientes individuais, aumentando suas chances de sucesso, mas também poderá acelerar
significativamente o desenvolvimento de novas variantes de CAR, potencializando a luta contra o câncer. O objetivo principal é desenvolver um conjunto de algoritmos e funcionalidades que permitam ao GROMACS modelar as complexas interações e vias de sinalização dentro do CAR, que são críticas para eficácia do CAR para terapia celular CAR-T.
def resid_adj_mat(dist_mat, cutoff, indexes):
#indexes contains the index of the first atom of each residue
if verbose: print('Extracting contacts from distance matrix...')
atom_adj_mat = (dist_mat <= cutoff)
f = lambda x: logical_or.reduceat(x, indexes, axis=0)
g = lambda x: logical_or.reduceat(x, indexes, axis=1)
resid_adj_mat = f(g(atom_adj_mat)).astype(float)
return resid_adj_matA metodologia proposta para este projeto envolve inicialmente uma análise aprofundada da arquitetura e capacidades atuais do GROMACS, identificando as áreas que necessitam de expansão, adaptação ou até
mesmo integração com outros softwares e modelos que são específicos para modelagem de sistemas biológicos e redes de sinalização permitindo assim que o GROMACS possa vir a suportar a modelagem do
CAR. O algoritmo será testado por simulação usando a DM-ATD, em um sistema que inclui uma molécula e CAR inserida em modelo de membrana (mimetizar linfócito) em forma de bicamada lipídica.
https://youtu.be/ZSCbWt-bm5o?si=R-wqVPHy3E9jhW8-
