This paper shows a computational approach for quantitative prediction of B cell epitopes. The function <F> was defined, which reflects the average value of B epitopes, according to eight predictors of different B epitopes, as well as structural and energetic considerations of the origin protein. The proposed methodology could be useful to develop both dengue and chikungunya vaccines.

El presente trabajo desarrolla una metodología computacional para la predicción cuantitativa de epítopos de células B. Para ello, se definió la función <F> que reflejará el valor promedio de los epítopos B predichos tras considerar ocho predictores de epítopos B diferentes, así como los factores estructurales y energéticos de la proteína de donde estos se derivan. La metodología propuesta pudiera ser útil para desarrollar nuevas vacunas contra el dengue y el chikungunya.

Dengue es una infección viral de importancia en salud pública. El desarrollo de una vacuna va a depender del conocimiento de aquello epítopos que neutralicen la infección y por ello, se generaron e identificaron computacionalmente aquellos epítopos lineales consenso de células B presentes en el virus del dengue, a partir de los datos depositados en la base de datos Immune Epitope Database (IEDB). Posteriormente, se agruparon en bloques de ocho aminoácidos por cada serotipo mediante el programa Nomad, y cada uno de ellos fue reevaluado con el programa BepiPred para determinar su antigenicidad. Se lograron postular 172 de los 1.239 obtenidos en la IEDB.

Dengue virus has emerged as a major public health problem. An epitope-based approach to the development of vaccines, and for this reason, based on Immune Epitope Database database (IEDB), linear consensus B-cell epitopes were computationally generated and identified from dengue virus. Then, amino acids were grouped into blocks of eight amino acids per serotype through Nomad program. Each block was evaluated using BepiPred for determining antigenic prediction. 172 out of 1239 were obtained from IEDB.

Today it is estimated that half world population can be infected by malaria and there is not an available vaccine, however, there is hope with vaccine RTS,S/AS02. For this reason, we must continue to develop computer methodologies and strategies that will allow the rational design of potentially effective vaccines. We propose a new computational approach to predict linear B-cell epitopes from the whole genome sequencing of Plasmodium falciparum 3D7, obtained from IEDB database. Those that were repeated were discarded and were grouped into blocks according to the obtained results by Redundancy and Nomad programs. Subsequently, the possible antigenic character was predicted using the programs BepiPred, BcePred and BCPred. Three potentially antigenic sequences out of the 45 predicted were obtained with this methodology, but it is not possible to say which one the most antigenic without experimental evidence.

En la actualidad se estima que la mitad de la población humana puede contraer malaria y se carece de una vacuna en producción contra dicho flagelo, aunque las esperanzas están centradas en una llamada RTS,S/AS02. Es por ello que se debe continuar desarrollando metodologías computacionales que permitan el diseño racional de vacunas potencialmente efectivas. En ese sentido se propuso una nueva metodología computacional que predijera posibles epítopos consensos de células B lineales, presentes en el genoma del Plasmodium falciparum 3D7, a partir de la información disponible en la base de datos IEDB. Se descartaron aquellos que aparecían repetidos y se reagruparon en bloques, de acuerdo con los resultados obtenidos mediante los programas Redundancy y Nomad, respectivamente. Por último, se predijo su posible carácter antigénico con ayuda de los programas BepiPred, BcePred y BCPred. Por los resultados que se obtuvieron con esta metodología se destacaron tres secuencias potencialmente antigénicas de las 45 predichas, pero es imposible asegurar cuál de ellas es la más antigénica sin evidencia experimental.

In this paper, we suggested eleven protein targets to be used as possible vaccines against Plasmodium falciparum causative agent of almost two to three million deaths per year. A comprehensive analysis of protein target have been selected from the small experimental fragment of antigen in the P. falciparum genome, all of them common to the four stages of the parasite life cycle (i.e., sporozoites, merozoites, trophozoites and gametocytes). The potential vaccine candidates should be analyzed in silico technique using various bioinformatics tools. Finally, the possible protein target according to PlasmoDB gene ID are PFC0975c, PFE0660c, PF08_0071, PF10_0084, PFI0180w, MAL13P1.56, PF14_0192, PF13_0141, PF14_0425, PF13_0322, y PF14_0598.

En este trabajo se propusieron once candidatos vacunales potenciales contra el Plasmodium falciparum, causante de la muerte de entre 2 y 3 millones de personas cada año. Los candidatos vacunales se seleccionaron mediante una búsqueda de fragmentos del genoma de P. falciparum que presentaban una clara evidencia antigénica y que, a su vez, están expresadas en cuatro estadios del ciclo de vida del parásito: esporozoito, merozoito, trofozoito y gametocito. Los candidatos finales, elegidos in silico con ayuda de las herramientas de la Bioinformática, son aquellos fragmentos ya secuenciados y contenidos en la base de datos PlasmoDB. Los identificadores de los candidatos son: PFC0975c, PFE0660c, PF08_0071, PF10_0084, PFI0180w, MAL13P1.56, PF14_0192, PF13_0141, PF14_0425, PF13_0322 y PF14_0598.

El desarrollo de nuevos medicamentos es un problema complejo que carece de una solución única y automática desde un punto de vista computacional, debido a la carencia de programas que permitan manejar grandes volúmenes de información que están distribuidos a lo largo de todo el mundo entre múltiples bases de datos. Por ello se describe una metodología que permita realizar experimentos in silico para la identificación actual de nuevos medicamentos

The development of new drugs is a problem that nowadays has no solution in terms of computational power due to the lack of software for handling the big volume of available information; besides, these data are stored in multiple formats and are distributed all around the world. To resolve that, a development of an in silico drug design methodology

The objective of this study is to understand the structural flexibility and curvature of the E2 protein of human papillomavirus type 18 using molecular dynamics (6 ns). E2 is required for viral DNA replication and its disruption could be an anti-viral strategy. E2 is a dimer, with each monomer folding into a stable open-faced β-sandwich. We calculated the mobility of the E2 dimer and found that it was asymmetric. These different mobilities of E2 monomers suggest that drugs or vaccines could be targeted to the interface between the two monomers.