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Introduction:Trypanosoma cruzi, Trypanosoma brucei, and Leishmania spp., commonly referred to as TriTryps, are a group of protozoan parasites that cause important human diseases affecting millions of people belonging to the most vulnerable populations worldwide. Current treatments have limited efficiencies and can cause serious side effects, so there is an urgent need to develop new control strategies. Presently, the identification and prioritization of appropriate targets can be aided by integrative genomic and computational approaches.Methods: In this work, we conducted a genome-wide multidimensional data integration strategy to prioritize drug targets. We included genomic, transcriptomic, metabolic, and protein structural data sources, to delineate candidate proteins with relevant features for target selection in drug development.Results and Discussion: Our final ranked list includes proteins shared by TriTryps and covers a range of biological functions including essential proteins for parasite survival or growth, oxidative stress-related enzymes, virulence factors, and proteins that are exclusive to these parasites. Our strategy found previously described candidates, which validates our approach as well as new proteins that can be attractive targets to consider during the initial steps of drug discovery.

Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería Aeroespacial

La tuberculosis (TB) es una enfermedad crónica causada por la bacteria intracelular facultativa Mycobacterium tuberculosis (Mtb), un patógeno altamente exitoso. A pesar de contar con más de 100 años de investigación, la TB actualmente es la enfermedad infecciosa más mortífera por detrás del COVID-19. Se calcula que un cuarto de la población mundial se encuentra infectada latentemente con este patógeno. Los últimos reportes de la organización Mundial de la Salud (OMS) estimaron que alrededor 1.6 millones de personas murieron durante 2021 a causa de esta enfermedad. En particular, las cepas multirresistentes (MDR, resistentes a isoniacida y rifampicina) y extremadamente resistentes (Mtb XDR, resistente a isoniacida, rifampicina, una fluoroquinolona y un aminoglucósido inyectable de segunda línea), representan un problema serio para los sistemas de salud. Argentina, en relación a otros países, tiene una carga media de esta enfermedad. Alrededor de 10500 nuevos casos de TB son notificados anualmente, con cerca de 1000 decesos anuales. Aunque las mismas suelen tratarse y resolverse con una terapia estándar con al menos 3 antibióticos diferentes durante 6-9 meses, no es el caso con las infecciones con Mtb XDR, que requiere un tratamiento más costoso y extendido en el tiempo y muchas veces es de pronóstico reservado. En este trabajo se desarrolló un flujo de trabajo bioinformático (pipeline) con el objetivo de analizar las bases moleculares de resistencia a antibióticos de M. tuberculosis y se aplicó al estudio de los aislamientos XDR circulantes en Argentina entre los años 2008-2016, cuyos genomas fueron obtenidos por técnicas de secuenciación masiva. Las variantes genotípicas obtenidas para cada aislamiento fueron contrastadas contra bases de datos de variantes asociadas a resistencia y se realizó una análisis filogenético sobre las mismas. Con los datos procesados, no se observaron orígenes comunes para las mutaciones de resistencia más frecuentes, pero sí dentro de determinados grupos monofiléticos para algunas drogas. Dentro de las variantes màs frecuentes para las drogas de primera línea se pueden mencionar katG Ser315Thr y fabG1 C-15T para INH, rpoB Ser450Trp y Asp435Val para RIF, embB Gly406Asp y Met306Ile para EMB y variantes en el gen de pncA para PZA. En el marco de la emergencia provocada por las cepas resistentes, multirresistentes y extremadamente resistentes, se requiere con urgencia el desarrollo de nuevos antimicrobianos. A pesar de esta situación crítica, el diseño y la producción de nuevas drogas ha resultado ineficaz por diferentes razones que incluyen el elevado costo asociado al desarrollo de las mismas y una tasa de éxito relativamente baja. El desarrollo de drogas es un proceso complejo que requiere entre 10 y 20 años para atravesar las distintas etapas de investigación y una inversión aproximada de 1500 millones de dólares. En esta situación resulta esencial la adecuada selección inicial del blanco molecular a ser inhibido por el antibiótico en desarrollo. En este sentido, los métodos de secuenciación masiva han sido una enorme fuente de datos, creando nuevas oportunidades para el diseño y desarrollo de drogas para combatir a los agentes infecciosos, incluyendo a los resistentes y multirresistentes. En la presente tesis se ha desarrollado Target-Pathogen, una aplicación web diseñada y desarrollada específicamente como un recurso online que permite la integración y valoración de diferentes características de todas las proteínas de un genoma (función, rol metabólico, homología con proteínas humanas, drogabilidad estructural, esencialidad, expresión) para facilitar la identificación y priorización de proteínas como blancos adecuados. En la base de datos se incluyen los genomas de 25 de los microorganismos más relevantes para la salud humana en continua expansión y actualización. Utilizando Target-Pathogen se seleccionaron y priorizaron una serie de blancos moleculares prometedores para el desarrollo de drogas para Mycobacterium tuberculosis en la fase latente, entre los que se destaca ino1, una proteìna que participa de vìa de la síntesis de micotiol. Tuberculosis (TB) is a chronic disease caused by the intracellular bacterium Mycobacterium tuberculosis (Mtb), a highly successful pathogen. Despite having more than 100 years of research, Mtb is the second leading infectious killer after COVID-19. It is estimated that a quarter of the world population is latently infected with this pathogen. The latest reports from the World Health Organization (WHO) estimated that around 1.6 million people died during 2021 from this disease. In particular, multiresistant strains (MDR, resistant to isoniazid and rifampin) and extremely resistant (Mtb XDR, resistant to isoniazid, rifampin, a fluoroquinolone, and a second-line injectable aminoglycoside), represent a serious problem for health systems. Argentina, in relation to other countries, has a medium burden of this disease. About 10,500 new TB cases are reported annually, with about 1,000 deaths annually. Although they are usually treated and resolved with standard therapy with at least 3 different antibiotics for 6-9 months, this is not the case with Mtb XDR infections, which require more expensive and extended treatment over time and is often guarded prognosis. In this work, a bioinformatic pipeline was developed with the aim of analyzing the molecular bases of resistance to antibiotics in M. tuberculosis and it was applied to the study of XDR strains circulating in Argentina between the years 2008-2016, whose genomes were obtained by techniques of massive sequencing. The genotypic variants obtained for each isolate were compared against databases of variants associated with resistance and on phylogenetic analyses, both locally and globally. With the processed data, no common origins were observed for the most frequent resistance mutations. Among the most frequent variants for first-line drugs, we can mention KatG Ser315Thr and fabG1 C-15T for INH, rpoB Ser450Trp and Asp435Val for RIF, embB Gly406Asp and Met306Ile for EMB, and variants in the pncA gene for PZA. In the context of the emergency caused by resistant, multiresistant and extremely resistant strains, the development of new antimicrobials is urgently required. Despite this critical situation, the design and production of new drugs has been ineffective for different reasons, including the high cost associated with their development and a relatively low success rate. Drug development is a complex process that requires between 10 and 20 years to go through the different stages of research and an investment of approximately 1.5 billion dollars. In this workflow, the adequate initial selection of the molecular target to be inhibited by the antibiotic in development is essential. In this sense, massive sequencing methods have been an enormous source of data, creating new opportunities for the design and development of drugs to combat infectious agents, including resistant and multi-resistant ones. In this thesis we have developed Target-Pathogen, a web platform specifically designed and developed as an online resource that allows the integration and evaluation of different characteristics of all the proteins of a genome (function, metabolic role, homology with human proteins, structural druggability, essentiality, expression) to facilitate the identification and prioritization of proteins as suitable targets. The database includes the genomes of 23 of the most relevant microorganisms for human health in continuous expansion and updating. Using Target-Pathogen, promising molecular targets for the development of drugs for Mycobacterium tuberculosis in the latent phase were selected and prioritized, among which ino1 stands out, a protein that participates in the synthesis of mycothiol. Fil: Sosa, Ezequiel Jorge. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.

Phenotypic screening is a powerful technique that allowed the discovery of antimicrobials to fight infectious diseases considered deadly less than a century ago. In high throughput phenotypic screening assays, thousands of compounds are tested for their capacity to inhibit microbial growth in-vitro. After an active compound is found, identifying the molecular target is the next step. Knowing the specific target is key for understanding its mechanism of action, and essential for future drug development. Moreover, this knowledge allows drug developers to design new generations of drugs with increased efficacy and reduced side effects. However, target identification for a known active compound is usually a very difficult task. In the present work, we present a powerful reverse virtual screening strategy, that can help researchers working in the drug discovery field, to predict a set of putative targets for a compound known to exhibit antimicrobial effects. The strategy combines chemical similarity methods, with target prioritization based on essentiality data, and molecular-docking. These steps can be tailored according to the researchers’ needs and pathogen’s available information. Our results show that using only the chemical similarity approach, this method is capable of retrieving potential targets for half of tested compounds. The results show that even for a low chemical similarity threshold whenever domains are retrieved, the correct domain is among those retrieved in more than 80% of the queries. Prioritizing targets by an essentiality criteria allows us to further reduce, up to 3–4 times, the number of putative targets. Lastly, docking is able to identify the correct domain ranked in the top two in about two thirds of cases. Bias docking improves predictive capacity only slightly in this scenario. We expect to integrate the presented strategy in the context of Target Pathogen database to make it available for the wide community of researchers working in antimicrobials discovery.

Universidad de Sevilla. Máster Universitario en Ingeniería Industrial

Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales

El ciclismo se trata de una actividad muy extendida hoy en día. Muchas son las personas que usan una bicicleta para desplazarse o para ocio. Por ello, resulta de gran interés realizar estudios en busca del confort y del rendimiento del ciclista a la hora de pedalear. Analizar qué fuerzas ejerce un ciclista durante una sesión de pedaleo, qué posturas son las más eficientes o qué dimensiones de los elementos de una bicicleta son los más adecuados según el ciclista, resulta muy importante para mejorar la ergonomía, el confort, la eficiencia e incluso a la hora de prevenir lesiones. El conocimiento de estos factores es importante también para labores de rehabilitación mediante sesiones de ciclismo, en las que se deben elegir dimensiones muy concretas de la bicicleta dependiendo del participante que vaya a realizar la sesión. Resultan de interés los trabajos que se centran en la estimación de las fuerzas ejercidas por el ciclista en distintos puntos de la bicicleta. La cuantificación de estas fuerzas tiene diversas aplicaciones, tales como la determinación de qué técnicas de pedaleo son mejores para incrementar la eficacia mecánica o para prevención de lesiones y rehabilitación. (Extraído de la Introducción) Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales