Desarrollo de herramientas bioinformáticas para la predicción de epítopos lineales de linfocitos B

Abstract

Los epítopos de linfocitos B son las regiones específicas del antígeno reconocidas por el receptor de membrana del linfocito B, conocido como BCR, o por un anticuerpo. Los epítopos de linfocitos B (epítopos B) de proteínas pueden clasificarse en conformacionales y lineales, siendo estos últimos de gran utilidad práctica. Esto se debe a que pueden utilizarse para sustituir a los antígenos en la producción de anticuerpos con distintas utilidades en investigación y biotecnología, incluyendo el desarrollo de vacunas. Tradicionalmente, la identificación de los epítopos B lineales requiere de la síntesis de péptidos solapantes que abarquen toda la longitud de la proteína, seguida de ensayos experimentales sobre cada uno. Sin embargo, esta metodología es cara y lenta, por lo que el desarrollo de enfoques computacionales alternativos para la predicción de epítopos B lineales se vuelve clave para la disminución de la carga experimental asociada a la identificación de esta clase de epítopos. Por lo tanto, en esta Tesis nos hemos propuesto desarrollar nuevas herramientas para la predicción in silico de epítopos B lineales...

B cell epitopes are the antigen specific regions recognized by the B cell receptor, known as BCR, or by an antibody. Protein B cell epitopes can be classified into conformational and linear, the latter being of great practical use. This is due to the fact that they can be used to replace the antigens in the production of antibodies with different uses in research and biotechnology, including vaccine development. Traditionally, the identification of the linear B epitopes requires the synthesis of overlapping peptides spanning the entire length of the protein, followed by experimental assays on each. However, this methodology is expensive and timeconsuming, so the development of alternative computational approaches for linear B epitope prediction becomes key to decreasing the experimental burden associated with the identification of this class of epitopes. Therefore, in this Thesis we have set out to develop new tools for in silico prediction of linear B cell epitopes...