Algoritmo de predição de desenvolvimento de resistência no gene pol do HIV-1

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Soane, Michel Moraes [UNIFESP]
• Orientador(a): Janini, Luiz Mario Ramos [UNIFESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• dARK ID: ark:/48912/001300002gdj5
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
• Palavras-chave em Português: HIV-1; Bioinformática; Resistência viral; Mutação; Variação genética; Antirretrovirais; Farmacorresistência viral
• Link de acesso: http://repositorio.unifesp.br/handle/11600/48581; https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=3591575

Algoritmos computacionais têm sido largamente utilizados realizando a análise de resistência genotípica quando o indivíduo apresenta falha terapêutica, porém, as técnicas de sequenciamento empregadas para obtenção das sequências analisadas por estes algoritmos, como o sequenciamento de Sanger, devido a sua baixa profundidade analítica, não são capazes de detectar todas as variantes da população quasispecies. Técnicas mais avançadas como as de sequenciamento de nova geração têm alto custo, tornando-se inviáveis para aplicação em larga escala de pacientes. Sendo assim, aplicando a terapia antirretroviral baseando-se no resultado da resistência genotípica obtida a partir do sequenciamento do gene pol do vírus majoritário da população quasispecies, espera-se que indivíduos mais afastados geneticamente do mesmo sejam selecionados quando a população for submetida à pressão seletiva exercida pelos antirretrovirais empregados, retomando a infecção com indivíduos resistentes genotipicamente, levando a nova falha terapêutica. Diante disso, surgiu o objetivo deste trabalho, o de desenvolver um algoritmo capaz de predizer as mutações de resistência que podem estar presentes na população viral a partir de sequências do gene pol do HIV-1, alvo dos antirretrovirais, fornecendo subsídios para melhor escolha terapêutica e monitorização dos pacientes infectados. Para tal, desenvolveu-se o PredAR - Algorithm Resistence PREDictor to HIV-1 que tem o objetivo de analisar sequências obtidas por sequenciamento de Sanger do gene pol do HIV-1 (transcriptase reversa, protease e integrase) e, a partir destas, estimar todas as possibilidades de mutações em diversos passos mutacionais, a fim de se obter um valor de predição de resistência para cada antirretroviral utilizado na terapia contra o HIV-1. A utilização do algoritmo em contexto de análises de populações poderia contribuir para análise de resistência intrínsecas destas populações, auxiliar o estudo dos processos de diversificação viral e até mesmo o teste de predição de resistência a novas drogas. Aplicando o algoritmo na análise de sequências do HIV-1 subtipo B provenientes do Brasil observou-se resistência intrínseca diferenciada para cada ARV testado, permitindo classificar os ARV´s de acordo com o valor de predição de resistência calculado. Observou-se nos antirretrovirais inibidores da protease, FPV/r, IDV/r, SQV/r, LPV/r, ATV/r e TPV/r com baixo ou potencial baixo nível de resistência, o NFV/r apresentou nível intermediário de resistência e o DRV/r, manteve-se susceptível ao longo dos passos mutacionais. Na análise dos inibidores da transcriptase reversa, estimou-se que intrinsicamente tal população de sequências analisadas tenha um potencial baixo nível de resistência a 3TC, FTC, AZT e TDF, baixo nível de resistência a ABC, D4T, DDI, ETR e RPV, nível intermediário de resistência a EFV e resistente a NVP. Na análise dos inibidores da integrase, RAL e EVG foram classificados como intermediários enquanto DTG susceptível. O PredAR mostrou-se efetivo no estudo de resistência intrínseca em populações, além da predição de resistência genotípica de indivíduos, análise inédita que pode colaborar para a escolha terapêutica e consequentemente o sucesso terapêutico do indivíduo submetido ao teste de genotipagem do HIV-1.