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Predicting protein evolutionary trajectories toward resistance against antiretroviral treatments

Projektbeschreibung

Entwicklung von Krankheitserregern vorhersagen

Das Auftreten von arzneimittelresistenten Mutationen ist bei der Bekämpfung von Krankheitserregern ein Hemmnis. Selektiver Druck durch pharmakologische Behandlungen treibt die Entwicklung von Erregerproteinen an, durch die sie unempfindlich gegen Arzneimittel werden. Die derzeitigen Methoden, die sich auf genotypische Resistenzanalysen stützen, können evolutionäre Veränderungen nicht vorhersehen, wodurch ein Risiko unwirksamer Behandlungen besteht. Im Rahmen des über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten bahnbrechenden Projekts PRERES, das die molekulare Evolution und die Computerbiologie nutzt, um die Entwicklung von HIV-1-Arzneimitteln vorherzusagen und die Therapieauswahl zu verbessern. Diese Forschung gibt Hoffnung, die Arzneimittelresistenz zu überwinden, und stellt einen bedeutenden Fortschritt in der molekularen Evolutionsforschung dar.

Ziel

"Drug resistant mutations can appear when the selective pressure given by a pharmacological treatment causes the evolution of
pathogen proteins towards variants that become unaffected by the drug. Currently, to select therapies against pathogens, genotypic
resistance analyses and tables of resistance mutations are employed to decide the best treatment for the patients. However, these
screenings ignore evolutionary changes that can appear as pathogens adapt, potentially leading to drug resistance. To address this
limitation, the prediction of which variants are more probable to occur in the pathogen population can be useful in selecting ""a priori""
therapies active against those variants before their potential expansion toward reservoirs more inaccessible to drugs. In this proposed
work, I will apply molecular evolution and computational structural biology techniques to evaluate the evolutionary trajectories of
HIV-1 drug targets proteins that lead to resistance against common antiretroviral treatments. I will calculate protein fitness landscapes
based on protein folding stability and activity, also considering binding to inhibitors. Next, I will use evolutionary information from
protein fitness landscapes to improve substitution models of evolution. The evolutionary trajectories predicted by combining
substitution models and fitness landscapes will be validated through comparisons with real data from monitored HIV-1 populations
evolved ""in vitro"" and ""in vivo"". Finally, I will focus on calculating the probability of evolutionary trajectories toward resistance
variants. This research has the potential to improve the selection of therapies for pathogens by providing predictive tools that
consider the evolutionary dynamics of these microorganisms. Furthermore, the results of the project have the potential to be a
breakthrough in the field of molecular evolution as this methodology could also be applied to predict the evolution of other
pathogens."

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

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Koordinator

UNIVERSIDAD DE VIGO
Netto-EU-Beitrag
€ 181 152,96
Adresse
LG CAMPUS LAGOAS MARCOSENDE
36310 Vigo Pontevedra
Spanien

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Region
Noroeste Galicia Pontevedra
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
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Gesamtkosten
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