Dilucidación del modo de unión de aptámeros anti-Chikungunya: bioinformática estructural e inteligencia artificial

Abstract

El virus de Chikungunya (CHIKV), fue identificado por primera vez en 1952 y, desde entonces, ha causado brotes significativos, incluyendo más de un millón de casos en América Latina y el Caribe en 2014. En Uruguay, los primeros casos autóctonos se reportaron en 2023, con un elevado potencial de transmisión en los departamentos del litoral norte, como Artigas, Salto y Paysandú. Si bien la tasa de mortalidad es baja, el riesgo aumenta en lactantes y personas mayores con comorbilidades. El diagnóstico temprano, durante la fase inicial de la infección cuando la carga viral es mínima, es fundamental para cortar los contagios, pero plantea a su vez un desafío particular para los países con recursos limitados. Una de las estrategias para la detección del CHIKV es el uso de sondas moleculares, que incluyen anticuerpos monoclonales y aptámeros. Estos son pequeños oligonucleótidos de ADN/ARN de cadena simple seleccionados mediante el método SELEX, capaces de reconocer con alta especificidad y afinidad blancos moleculares. Estas moléculas presentan ventajas sobre los anticuerpos, como menores costos de producción y mayor versatilidad en aplicaciones diagnósticas y terapéuticas. Sus propiedades de unión únicas derivan de su estructura tridimensional y flexibilidad, lo que hace imprescindible su caracterización estructural para entender los mecanismos de unión. En ese marco, este trabajo se centró en la caracterización estructural de tres aptámeros de ADN diseñados para unirse con alta afinidad a las proteínas de la cápside del CHIKV, usando métodos de bioinformática estructural, simulaciones de dinámica molecular e inteligencia artificial. Del estudio de los sub-estados conformacionales visitados por los aptámeros y la generación de decenas de hipótesis de unión, se proponen una serie de mutaciones puntuales que permitirán racionalizar y optimizar el diseño de estás sondas ultra específicas para la detección del virus, con un costo accesible para los países más afectados.

The Chikungunya virus (CHIKV), transmitted by Aedes mosquitoes, was first identified in 1952 and has since caused significant outbreaks, including more than one million cases in Latin America and the Caribbean in 2014. In Uruguay, the first locally transmitted cases were reported in 2023, with high transmission potential identified in northern departments such as Artigas, Salto, and Paysandú. Although the mortality rate is low, the risk increases substantially in infants and older adults with pre-existing health conditions. Early diagnosis during the initial stages of infection—when viral load is minimal—is critical for containing transmission but poses a particular challenge for resource-constrained countries. One promising strategy for CHIKV detection involves the use of molecular probes, such as monoclonal antibodies and aptamers. Aptamers are small, single-stranded DNA or RNA oligonucleotides selected through the SELEX method (Systematic Evolution of Ligands by Exponential Enrichment). These molecules offer significant advantages over antibodies, including lower production costs and greater versatility in diagnostic and therapeutic applications. Their unique binding properties arise from their three-dimensional structure and inherent flexibility, making structural characterization essential for understanding their binding mechanisms. This study focused on the structural characterization of three DNA aptamers designed to bind with high affinity to CHIKV capsid proteins. Advanced computational methods, including structural bioinformatics, molecular dynamics simulations, and artificial intelligence, were employed to explore the conformational sub-states of these aptamers and generate dozens of binding hypotheses. Based on these analyses, a series of targeted mutations were proposed to refine and optimize the design of these ultra-specific probes for CHIKV detection. The resulting molecular tools aim to provide cost-effective solutions tailored to the needs of the most affected regions.