Il cavallo marino e l’energia

Il cavallo marino e l’energia

Le misure metaboliche in vitro dello studio norvegese  in cui fu evidenziato un possibile blocco al livello del piruvato deidrogenasi nei pazienti ME/CFS, sono state effettuate con il dispositivo Seahorse XFe96 della Agilent. Questo apparecchio (grande come una stampante da tavolo) permette di misurare in tempo reale – in vitro – il metabolismo energetico di cellule prelevate da pazienti (ad esempio linfociti). Come è spiegato nel video che segue, il tutto si riduce a due misure:

  1. una misura del consumo di ossigeno, che fornisce una stima del funzionamento mitocondriale;
  2. una misura della concentrazione di protoni, che fornisce una stima del funzionamento della glicolisi.

Mi risulta che l’Università degli Studi di Firenze sia in possesso di questo apparecchio (vedi qui).

Il Seahorse è attualmente impiegato nello studio di Avindra Nath (NIH) su 40 pazienti con ME/CFS post-infettiva (PI-ME/CFS). Come gruppo di controllo per questa ricerca, oltre a 20 persone sane, sono state selezionate anche 20 persone che hanno avuto la Lyme e sono completamente guarite.

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L’algoritmo di Needleman-Wunsch

L’algoritmo di Needleman-Wunsch

Allineamento di proteine

Cercare similitudini fra sequenze di peptidi è estremamente utile per stabilire rapporti evolutivi fra proteine (e quindi fra gli esseri viventi che le sintetizzano), per progettare vaccini, per studiare fenomeni di autoimmunità e altro. In questo post presento un software che si occupa proprio del confronto fra due sequenze proteiche. La scrittura di questo programma mi ha tenuto compagnia durante molti mesi, segnandomi la rotta fra le costanti ricadute e riacutizzazioni della mia malattia, malattia che fin’ora non mi ha ancora abbandonato per un solo giorno. Mentre scrivevo questo e altri codici, che ne sono lo sviluppo, inventavo anche un modo per aspettare il domani.

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Figura 1. Una sequenza di tre amminoacidi, con in evidenza il legame peptidico e l’angolo psi del legame fra il carbonio C-alpha e il C-beta di un amminoacido. Disegno di Paolo Maccallini.

Needleman e Wunsch

L’algoritmo di Needleman-Wunsch descrive un procedimento automatico che consente di calcolare il migliore allineamento possibile fra due sequenze di amminoacidi (Needleman SB, Wunsch CD, 1969). Questo metodo permette di svolgere in modo relativamente veloce e ingegnoso il confronto fra tutti gli allineamenti fra le due sequenze, considerando ogni possibile numero di lacune, in ogni possibile posizione. Il suo scopo è quello di scegliere fra questi allineamenti il migliore, ovvero quello che garantisce il ‘punteggio’ più alto, essendo tale punteggio calcolato utilizzando delle matrici quadrate di dimensione 20, dette ‘matrici di sostituzione’. Questo compito è non banale e comporta l’esame di un numero di allineamenti pari a

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dove k e m sono le lunghezze dei due peptidi. Si tratta di numeri molto elevati, infatti posto ad esempio k=4 e m=6, si ottengono circa 215 allineamenti diversi. In genere però si ha a che fare con peptidi di centinaia di amminoacidi, il che comporta milioni di possibili allineamenti tra cui cercare il migliore. Ebbene, l’algoritmo di Needleman e Wunsch permette di effettuare questa analisi senza dover considerare direttamente ogni allineamento possibile. In figura 2 e 3 si ha una descrizione grafica di questo algoritmo.

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Figura 2. L’algoritmo di Needleman-Wunsch, con l’indicazione delle variabili che ho usato nel mio codice per implementarlo. Disegno di Paolo Maccallini.
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Figura 3. La matrice TBM (trace back matrix) per uno specifico allineamento. Disegno di Paolo Maccallini.

Il mio programma

Il mio software per l’allineamento globale fra due proteine si chiama NeW_6 ed è scritto in Octave. Il programma presenta la stessa funzionalità di due analoghi prodotti di largo impiego, che sono LALIGN dello Swiss Institute of Bioniformatics e EMBOSS Needle dell’Europen Bioinformatic Institute. In particolare il mio programma ha le seguenti caratteristiche:

  • permette all’utente di scegliere fra un set di comuni matrici di sostituzione;
  • ha un modello di lacuna del tipo a+b(x), dove a è la penalità della lacuna iniziale, b quella delle lacune di estensione e x è il numero di lacune;
  • prevede lacune alla fine delle sequenze.

Lo sviluppo del programma, nonché il codice, si trovano in questo PDF, dove è possibile seguire vari esempi applicativi e varie versioni del programma stesso, nonché dei test in cui ne confronto l’output con i programmi attualmente in uso.

Applicazioni

Perché scrivere un programma che esiste già? Mi è servito per penetrare i metodi di allineamento fra due sequenze di amminoacidi, ma soprattutto mi ha permesso di costruire programmi più complessi (non inclusi nel PDF di cui sopra) che sto attualmente utilizzando per risolvere problemi di immunologia. In cerca di una soluzione.

Testing the lymphocyte transformation test for Lyme disease

Testing the lymphocyte transformation test for Lyme disease

In questo articolo dimostro che un test LTT per malattia di Lyme che utilizzi come uno degli antigeni la OspC (proteina integra) di B. burgdorferi sensu stricto può teoricamente risultare positivo (falso positivo) in soggetti con aumentata permeabilità intestinale.

Abstract

Some lymphocyte transformation tests (LTT) popular in Europe for the diagnosis of Lyme disease, use full length OspC of B. burgdorferi as one of their antigens and request a positive stimulation index against only one or two antigens, in order to be considered positive. In what follows, we demonstrate that, in case of patients with gut bacteria translocation, such a test has a theoretical risk of false positive results.

Lymphocyte transformation test

Lymphocyte transformation test (LTT) is an assay which allows to measure the activity of peripheral blood Th cells against specific antigens. T cell activation starts shortly after infection, with T cells proliferation and the production of cytokines (such as INF-γ) which regulate the adaptive immune response (Sompayrac, 2012). As T cell response vanishes after the resolution of the infection (Kaech, et al., 2007), LTT may be useful in providing a proof of active infection. When a LTT assay is performed, Th cells from peripheral blood of a patient are exposed to proteins from a particular pathogen. If a significant reaction is noted, which could be either Th cells proliferation or INF-γ expression, the assay is considered positive and suggestive of an active infection by that particular pathogen. The response is expressed through a number, often referred to as stimulatory index (SI). In Lyme disease, several attempts have been made in order to obtain such a tool, either by T cells proliferation assays or by INF-γ measures (Dressler, et al., 1991), (Chen, et al., 1999), (Valentine-Thon, et al., 2007), (von Baehr, et al., 2012), (Callister, et al., 2016 May). Nevertheless, this procedure has not been fully recognized as useful at present and neither the European guidelines (Stanek, et al., 2011) nor the CDC (Centers for disease control and prevention, 2015) recommend the use of this kind of test.

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Figure 1. Presentation of an antigen to a helper T cell by MHC II molecule.

Th cells activation and cross-reactive T cell epitopes

Th cells are activated when their T cell receptors (TCR) recognize a complementary antigen presented by MHC II molecules (see Figure 1) (Sompayrac, 2012). Peptides presented by MHC II to T helper cells are exclusively linear epitopes, and they have a length between 13 and 17 amino acids (Rudensky, et al., 1991). Various experiments have demonstrated that peptides with 5 identical amino acids in a sequence of 10 have good chances to represent cross-reactive T cell epitopes (Root-Bernstein, 2014). That said, the algorithm described above for the LTT test is not free from the risk of false positive results, as each protein used as antigen could present one or more linear epitopes of 10 amino acids which share at least 5 amino acids with some epitope of 10 amino acids from another pathogen. This risk is particularly high when the assay uses complete proteins as antigens, and when a high SI for only a few antigens is required in order to have a positive result of the test.

OspC and Pseudomonas aeruginosa

We have used BLAST from NCBI (National Library of Medicine), with OspC from Borrelia burgdorferi (strain ATCC 35210 / B31 / CIP 102532 / DSM 4680) identified by the swiss-prot ID Q07337 () as query sequence, settings being as follows: expected threshold of 10, BLOSUM62 as substitution matrix, and a word of 3 amino acids. We have built a custom database with the main Phyla of the human gut microbiome observed in a healthy population, which are Bacteroides, Firmicutes, Proteobacteria, Verrucomicrobia, Actinobacteria, Tenericutes, and Euryarchaeota (Giloteaux, et al., 2016). One of the possible matches that BLAST gives back is the following alignment between the query sequence and the outer membrane protein G (OprG) of Pseudomonas aeruginosa (PDB ID: 2X27):

OspC_OmpG.png

As you can see, we have 6 identical amino acids in a peptide 10 amino acids long. This means that this peptide from Borrelia burgdorferi could theoretically binds a Th cell previously activated by P. aeruginosa. Peptide 111-120 from OspC is reported in Figure 2. Peptide 51-60 of OrpG is in Figure 3.  The 3D structure of OspC from B. burgdorferi strain B31 used for that picture has been experimentally determined with X rays and a resolution of 2,51 Å in 2001 (Kumaran, et al., 2001) and its MMDB ID is 15958 (). The conclusion from this data is that Th cells from a patient with an active infection by P. aeruginosa could proliferate and produce INF-γ when exposed to OspC from B. burgdorferi. In other words, a patient with an active P. aeruginosa infection would come out to have a positive LTT test for OspC.

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Figure 2. Peptide 111-120 (in yellow) of OspC from B. burgdorferi (B31) is surface exposed.
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Figure 3. Peptide 51-60 of OrpG from Pseudomona aeruginosa.

Gut bacteria translocation

A disrupted mucosal barrier of the bowel, with consequent translocation of bacteria from the gut to the peripheral blood, has been described in patients with liver diseases (Zhu, et al., 2013), chronic HIV infection (Openshaw, 2009), Crohn’s disease (Wyatt, et al., 1993), and in myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS) (Giloteaux, et al., 2016). In ME/CFS it has been possible, in particular, to demonstrate the translocation of Pseudomonas aeruginosa, among other gram-negative enterobacteria. In fact serum concentration of IgA against lipopolysaccharides from P. aeruginosa and other enterobacteria has been found to be significantly greater in ME/CFS patients than in normal volunteers (Maes, et al., 2007). Thus in ME/CFS patients the adaptive immune system usually reacts against pathogens which exit from the gut, and in particular we know that it reacts against P. auruginosa.

Conclusion

ME/CFS patients are among the main users of this kind of tests, because of the similarities between Lyme disease and the clinical picture of ME/CFS (Gaudino, et al., 1997). ME/CFS patients have a high prevalence of increased gut permeability and gut microbiome translocation (Giloteaux, et al., 2016), and their immune system reacts against P. aeruginosa in many cases (Maes, et al., 2007). Thus, each LTT for Lyme disease which uses full length OspC from B. burgdorferi ss as antigen, could theoretically lead to a high rate of false positive results in this population of patients. The Lyme disease LTT discussed above, which is currently popular in Europe, is one of such tests. More researches are warranted in order to confirm or exclude the theoretical danger of cross reaction of Lyme disease LTT with gut microbiome. Moreover, on the basis of what here presented, it might be possible to develop an LTT specific for the diagnosis of gut bacteria translocation.