Identification of Potential Kinase Inhibitors within the PI3K/AKT Pathway of Leishmania Species

Leishmaniasis is a public health disease that requires the development of more effective treatments and the identification of novel molecular targets. Since blocking the PI3K/AKT pathway has been successfully studied as an effective anticancer strategy for decades, we examined whether the same approach would also be feasible in Leishmania due to their high amount and diverse set of annotated proteins. Here, we used a best reciprocal hits protocol to identify potential protein kinase homologues in an annotated human PI3K/AKT pathway. We calculated their ligandibility based on available bioactivity data of the reported homologues and modelled their 3D structures to estimate the druggability of their binding pockets. The models were used to run a virtual screening method with molecular docking. We found and studied five protein kinases in five different Leishmania species, which are AKT, CDK, AMPK, mTOR and GSK3 homologues from the studied pathways. The compounds found for different enzymes and species were analysed and suggested as starting point scaffolds for the design of inhibitors. We studied the kinases’ participation in protein–protein interaction networks, and the potential deleterious effects, if inhibited, were supported with the literature. In the case of Leishmania GSK3, an inhibitor of its human counterpart, prioritized by our method, was validated in vitro to test its anti-Leishmania activity and indirectly infer the presence of the enzyme in the parasite. The analysis contributes to improving the knowledge about the presence of similar signalling pathways in Leishmania, as well as the discovery of compounds acting against any of these kinases as potential molecular targets in the parasite.Fil: Ochoa, Rodrigo. Universidad de Antioquia; ColombiaFil: Ortega Pajares, Amaya. University of Melbourne; AustraliaFil: Castello, Florencia Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; ArgentinaFil: Serral, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; ArgentinaFil: Fernández Do Porto, Darío Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Biológica; ArgentinaFil: Villa Pulgarin, Janny A.. Coorporación Universitaria Remington; ColombiaFil: Varela M., Rubén E.. Universidad Santiago de Cali; ColombiaFil: Muskus, Carlos. Universidad de Antioquia; Colombi

Bayesian Approach to Model CD137 Signaling in Human M.tuberculosis in vitro Responses

Abstract Immune responses are qualitatively and quantitatively influenced by a complex network of receptor-ligand interactions. Among them, the CD137:CD137L pathway is known to modulate innate and adaptive human responses against Mycobacterium tuberculosis. However, the underlying mechanisms of this regulation remain unclear. In this work, we developed a Bayesian Computational Model (BCM) of in vitro CD137 signaling, devised to fit previously gathered experimental data. The BCM is fed with the data and the prior distribution of the model parameters and it returns theirposterior distribution and the model evidence, which allows comparing alternative signaling mechanisms. The BCM uses a coupled system of non-linear differential equations to describe the dynamics of Antigen Presenting Cells, Natural Killer and T Cells together with the interpheron (IFN)-c and tumor necrosis factor (TNF)-a levels in the media culture. Fast and complete mixing of the media is assumed. The prior distribution of the parameters that describe the dynamics of the immunological response was obtained from the literature and theoretical considerations Our BCM applies successively the Levenberg-Marquardt algorithm to find the maximum a posteriori likelihood (MAP); the Metropolis Markov Chain Monte Carlo method to approximate the posterior distribution of the parameters and Thermodynamic Integration to calculate the evidence of alternative hypothesis. Bayes factors provided decisive evidence favoring direct CD137 signaling on T cells. Moreover, the posterior distribution of the parameters that describe the CD137 signaling showed that the regulation of IFNc levels is based more on T cells survival than on direct induction. Furthermore, the mechanisms that account for the effect of CD137 signaling on TNF-a production were based on a decrease of TNF-a production by APC and, perhaps, on the increase in APC apoptosis. BCM proved to be a useful tool to gain insight on the mechanisms of CD137 signaling during human response against Mycobacterium tuberculosis.Fil: Darío A Fernández Do Porto. UNIV.DE BUENOS AIRES. FAC.DE CS.EXACTAS Y NATURALES. UNIV.DE BUENOS AIRES. FAC.DE CS.EXACTAS Y NATURALES. INST QUIM FISICA D/L/MATERIALES MED AMB Y ENERG.Fil: Jerónimo Auzmendi. UNIV.DE BUENOS AIRES. FAC.DE CS.EXACTAS Y NATURALES. INST QUIM FISICA D/L/MATERIALES MED AMB Y ENERG.Fil: Delfina Peña. UNIV.DE BUENOS AIRES. FAC.DE CS.EXACTAS Y NATURALES. CONSEJO NAC.DE INVEST.CIENTIF.Y TECNICAS. OFICINA DE COORDINACION ADMINISTRATIVA CIUDAD UNIVERSITARIA. INSTITUTO DE QUIMICA BIOLOGICA DE LA FACULTAD DE CS. EXACTAS Y NATURALES. UNIV.DE BUENOS AIRES. FAC.DE CS.EXACTAS Y NATURALES. DTO.DE QUIMICA BIOLOGICA.Fil: Veronica E Garcia. CONSEJO NAC.DE INVEST.CIENTIF.Y TECNICAS. OFICINA DE COORDINACION ADMINISTRATIVA CIUDAD UNIVERSITARIA. INSTITUTO DE QUIMICA BIOLOGICA DE LA FACULTAD DE CS. EXACTAS Y NATURALES.Fil: Luciano Moffatt. UNIV.DE BUENOS AIRES. FAC.DE CS.EXACTAS Y NATURALES. INST QUIM FISICA D/L/MATERIALES MED AMB Y ENERG

Cost-effective method to perform SARS-CoV-2 variant surveillance: detection of Alpha, Gamma, Lambda, Delta, Epsilon, and Zeta in Argentina

SARS-CoV-2 variants with concerning characteristics have emerged since the end of 2020. Surveillance of SARS-CoV-2 variants was performed on a total of 4,851 samples from the capital city and 10 provinces of Argentina, during 51 epidemiological weeks (EWs) that covered the end of the first wave and the ongoing second wave of the COVID-19 pandemic in the country (EW 44/2020 to EW 41/2021). The surveillance strategy was mainly based on Sanger sequencing of a Spike coding region that allows the identification of signature mutations associated with variants. In addition, whole-genome sequences were obtained from 637 samples. The main variants found were Gamma and Lambda, and to a lesser extent, Alpha, Zeta, and Epsilon, and more recently, Delta. Whereas, Gamma dominated in different regions of the country, both Gamma and Lambda prevailed in the most populated area, the metropolitan region of Buenos Aires. The lineages that circulated on the first wave were replaced by emergent variants in a term of a few weeks. At the end of the ongoing second wave, Delta began to be detected, replacing Gamma and Lambda. This scenario is consistent with the Latin American variant landscape, so far characterized by a concurrent increase in Delta circulation and a stabilization in the number of cases. The cost-effective surveillance protocol presented here allowed for a rapid response in a resource-limited setting, added information on the expansion of Lambda in South America, and contributed to the implementation of public health measures to control the disease spread in Argentina.Fil: Torres, Carolina. Instituto de Investigaciones En Bacteriologia y Virologia Molecular (ibavim) ; Facultad de Farmacia y Bioquimica ; Universidad de Buenos Aires; . Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Mojsiejczuk, Laura Noelia. Instituto de Investigaciones En Bacteriologia y Virologia Molecular (ibavim) ; Facultad de Farmacia y Bioquimica ; Universidad de Buenos Aires; . Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Acuña, Dolores. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Niños "Ricardo Gutiérrez". Laboratorio de Virología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Alexay, Sofía. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Niños "Ricardo Gutiérrez". Laboratorio de Virología; ArgentinaFil: Amadio, Ariel Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea. - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea; ArgentinaFil: Aulicino, Paula. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital de Pediatría "Juan P. Garrahan". Laboratorio de Biología Celular y Retrovirus; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Debat, Humberto Julio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Fay, Fabian. CIBIC Laboratorio; ArgentinaFil: Fernández, Franco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Giri, Adriana Angelica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas Centro Científico Tecnológico - CONICET -Rosario. Instituto de Biologia Molecular y Celular de Rosario; ArgentinaFil: Goya, Stephanie. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital de Pediatría "Juan P. Garrahan". Laboratorio de Biología Celular y Retrovirus; ArgentinaFil: König, Guido Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Lucero, Horacio. Universidad Nacional del Nordeste. Instituto de Medicina Regional; ArgentinaFil: Nabaes Jodar, Mercedes Soledad. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Niños "Ricardo Gutiérrez". Laboratorio de Virología; ArgentinaFil: Pianciola, Luis. Gobierno de la Provincia del Neuquén. Ministerio de Salud. Secretaría de Salud Pública Neuquén; ArgentinaFil: Sfalcin, Javier A.. CIBIC Laboratorio; ArgentinaFil: Acevedo, Raúl Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Botánica del Nordeste. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Botánica del Nordeste; ArgentinaFil: Bengoa Luoni, Sofia Ailin. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Bolatti, Elisa Maria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario; ArgentinaFil: Brusés, Bettina Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Botánica del Nordeste. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Botánica del Nordeste; ArgentinaFil: Cacciabue, Marco Polo Domingo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Casal, Pablo Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario; ArgentinaFil: Cerri, Agustina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario; ArgentinaFil: Chouhy, Diego. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario; ArgentinaFil: Dus Santos, María José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Virología e Innovaciones Tecnológicas. Grupo Vinculado Incuinta al IVIT | Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Virología e Innovaciones Tecnológicas. Grupo Vinculado Incuinta al IVIT; Argentina. Universidad Nacional de Hurlingham; ArgentinaFil: Eberhardt, Maria Florencia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea. - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea; ArgentinaFil: Fernández, Ailén. Gobierno de la Provincia del Neuquén. Ministerio de Salud. Secretaría de Salud Pública Neuquén; ArgentinaFil: Fernández, Paula del Carmen. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Fernández Do Porto, Darío Augusto. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Calculo. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Calculo; ArgentinaFil: Formichelli, Laura Belén. Universidad Nacional del Nordeste. Instituto de Medicina Regional; ArgentinaFil: Gismondi, María Inés. Universidad Nacional de Lujan. Departamento de Ciencias Básicas. Laboratorio de Genómica Computacional; Argentina. CIBIC Laboratorio; ArgentinaFil: Irazoqui, José Matías. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea. - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Instituto de Investigación de la Cadena Láctea; ArgentinaFil: Lorenzini Campos, Melina Noelia. Universidad Nacional del Nordeste. Instituto de Medicina Regional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Lusso, Silvina. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Niños "Ricardo Gutiérrez". Laboratorio de Virología; ArgentinaFil: Marquez, Nathalie. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Muñoz, Marianne. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Mussin, Javier Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Instituto de Medicina Regional; ArgentinaFil: Natale, Mónica Inés. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Niños "Ricardo Gutiérrez". Laboratorio de Virología; ArgentinaFil: Oria, Griselda Ines. Universidad Nacional del Nordeste. Instituto de Medicina Regional; ArgentinaFil: Pisano, María Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Medicina. Instituto de Virología Dr. J. M. Vanella; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Posner, Victoria Maria. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Laboratorio de Biotecnología Acuática; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Puebla, Andrea. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación en Ciencias Veterinarias y Agronómicas. Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular; ArgentinaFil: Ré, Viviana Elizabeth. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Medicina. Instituto de Virología Dr. J. M. Vanella; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Sosa, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Villanova, Gabriela Vanina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Laboratorio de Biotecnología Acuática; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Zaiat, Jonathan Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Zunino, Sebastián. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital Zonal General de Agudos Blas Dubarry; Argentina. Gobierno de la Provincia del Neuquén. Ministerio de Salud. Secretaría de Salud Pública Neuquén; ArgentinaFil: Acevedo, María Elina. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Niños "Ricardo Gutiérrez". Laboratorio de Virología; ArgentinaFil: Acosta, Julián. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; ArgentinaFil: Alvarez Lopez, Cristina. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Niños "Ricardo Gutiérrez". Laboratorio de Virología; ArgentinaFil: Álvarez, María Laura. Gobierno de la Provincia de Río Negro. Hospital Zonal Doctor Ramón Carrillo; ArgentinaFil: Angeleri, Patricia. Gobierno de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Ministerio de Salud; ArgentinaFil: Angelletti, Andrés. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Laboratorio de Salud Pública; Argentina. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital Interzonal Especializado de Agudos y Crónicos San Juan de Dios; ArgentinaFil: Arca, Manuel. Municipalidad de Concepción del Uruguay (Entre Ríos). Hospital Justo José de Urquiza; ArgentinaFil: Ayala, Natalia A.. Gobierno de la Provincia de Chaco. Ministerio de Salud Publica; ArgentinaFil: Barbas, Maria Gabriela. Gobierno de la Provincia de Córdoba. Ministerio de Salud. Secretaría de Prevención y Promoción; ArgentinaFil: Bertone, Ana. Gobierno de la Provincia de La Pampa. Laboratorio de la Dirección de Epidemiología. Santa Rosa; ArgentinaFil: Bonnet, Maria Agustina. Municipalidad de Concepción del Uruguay (Entre Ríos). Hospital Justo José de Urquiza; ArgentinaFil: Bourlot, Ignacio. Gobierno de la Provincia de Entre Ríos. Laboratorio de Biología Molecular del Hospital Centenario. Gualeguaychú; ArgentinaFil: Cabassi, María Victoria. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Laboratorio de Salud Pública; ArgentinaFil: Castello, Alejandro. Universidad Nacional de Quilmes; ArgentinaFil: Castro, Gonzalo. Gobierno de la Provincia de Córdoba. Ministerio de Salud. Laboratorio Central de la Provincia; ArgentinaFil: Cavatorta, Ana Laura. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Ceriani, Maria Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Cimmino, Carlos José. Instituto Nacional de Epidemiología Dr. Jara. Mar del Plata; ArgentinaFil: Cipelli, Julián. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Niños "Ricardo Gutiérrez". Laboratorio de Virología; ArgentinaFil: Colmeiro, María. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital Interzonal Especializado de Agudos y Crónicos San Juan de Dios; ArgentinaFil: Cordero, Andrés. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Laboratorio de Salud Pública; ArgentinaFil: Cristina, Silvia Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones y Transferencia del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones y Transferencia del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires; ArgentinaFil: Di Bella, Sofia. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital Interzonal Especializado de Agudos y Crónicos San Juan de Dios; ArgentinaFil: Dolcini, Guillermina Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Ercole, Regina. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital Interzonal Especializado de Agudos y Crónicos San Juan de Dios; ArgentinaFil: Espasandin, Yesica Romina. Gobierno de la Provincia de Río Negro. Hospital Zonal Doctor Ramón Carrillo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Espul, Carlos. Gobierno de la Provincia de Mendoza. Ministerio de Salud Desarrollo Social y Deportes; ArgentinaFil: Falaschi, Andrea. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital Interzonal Especializado de Agudos y Crónicos San Juan de Dios; ArgentinaFil: Fernández Moll, Facundo Lucio. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Bioinvestigaciones (Sede Junín); ArgentinaFil: Foussal, María Delia. Gobierno de la Provincia de Chaco. Hospital Julio César Perrando; ArgentinaFil: Gatelli, Andrea. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital Interzonal Especializado de Agudos y Crónicos San Juan de Dios; ArgentinaFil: Goñi, Sandra Elizabeth. Universidad Nacional de Quilmes; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Jofré, María Estela. Laboratorio de Biología Molecular Bolívar; ArgentinaFil: Jaramillo Ortiz, José Manuel. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital Zonal General de Agudos Blas Dubarry; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Labarta, Natalia. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Niños "Ricardo Gutiérrez". Laboratorio de Virología; ArgentinaFil: Lacaze, María Agustina. Gobierno de la Provincia de San Luis. Ministerio de Salud; ArgentinaFil: Larreche Calahorrano, María Rocío. Laboratorio de Biología Molecular Bolívar; ArgentinaFil: Leiva, Viviana. Laboratorio de Salud Pública; ArgentinaFil: Levin, Gustavo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones y Transferencia de Entre Ríos. Universidad Nacional de Entre Ríos. Centro de Investigaciones y Transferencia de Entre Ríos; ArgentinaFil: Luczak, Erica Natalia. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital Interzonal de Agudos Evita; ArgentinaFil: Mandile, Marcelo Gastón. Universidad Nacional de Quilmes; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Marino, Gioia. Provincia de Chaco. Hospital Pediátrico Dr. Avelino Castelán; ArgentinaFil: Massone, Carla Antonella. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital Zonal General de Agudos Blas Dubarry; ArgentinaFil: Mazzeo, Melina. Gobierno de la Provincia del Neuquen. Ministerio de Salud; ArgentinaFil: Medina, Carla. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Niños "Ricardo Gutiérrez". Laboratorio de Virología; ArgentinaFil: Monaco, Belén. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital Zonal General de Agudos Blas Dubarry; ArgentinaFil: Montoto, Luciana. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Niños Pedro Elizalde (ex Casa Cuna); ArgentinaFil: Mugna, Viviana. Gobierno de la Provincia de Santa Fe. Ministerio de Salud. Laboratorio Central de la Provincia de Santa Fe; ArgentinaFil: Musto, Alejandra Beatriz. Laboratorio de Salud Pública; ArgentinaFil: Nadalich, Victoria. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Laboratorio de Salud Pública; ArgentinaFil: Nieto Farías, María Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Ojeda, Guillermo. Gobierno de la Provincia de Santa Fe. Ministerio de Salud. Laboratorio Central de la Provincia de Santa Fe; ArgentinaFil: Piedrabuena, Andrea C.. Servicio de Microbiología. Hospital 4 de junio. Roque Sáenz Peña; ArgentinaFil: Pintos, Carolina. Gobierno de la Provincia del Neuquen. Ministerio de Salud; ArgentinaFil: Pozzati, Marcia. Gobierno de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Hospital General de Agudos Doctor Cosme Argerich; ArgentinaFil: Rahhal, Marilina. Gobierno de la Provincia de Buenos Aires. Hospital El Cruce Doctor Néstor Carlos Kirchner. Centro de Medicina Traslacional; ArgentinaFil: Rechimont, Claudia. Laboratorio de la Dirección de Epidemiología; ArgentinaFil: Remes Lenicov, Federico. Consejo Nacional de Investigaci

Diagram of CD56^bright NK cell dynamics in the in vitro culture.

<p>Five different NK subpopulations are described: resting (N₀), activated (N_a), activated and signaling through CD137 (N_s), activated, signaling and blocked by anti-CD137 mAb (N_{s_Ab}) and activated and blocked (N_Ab). Rows indicate possible mechanisms for each subpopulation. The loss of N₀ is modeled as NK activation (rate k_(N0,Na)A) and death (µN₀). N₀ activation (N_a) requires IL12 (indirectly modeled as activated APC), activated APC and <i>M.tb</i>. The model includes activation and signaling in two steps. Therefore, N_a dynamics includes CD137 signaling by APC or NK cells, natural death, TNF-α induced-apoptosis and proliferation. N_s dynamics includes IFN-γ/TNFα induction by CD137 (IγN, IαN). N_Ab is defined by equations similar to N_a, but with the receptor bound to anti-CD137 blocking mAb. N_{s_Ab} behaves as N_s, but the receptor is also blocked. We assume that all activated NK cells produce IFN-γ, but only a fraction produce TNF-α and expresse ligand/receptor pair.</p

Effect of CD137:CD137L pathway on the immune cell cytokine production in tuberculosis.

<p>Different curves represent the best fit of our mathematical model to the data, the median and the 50% of the predictive posterior interval are shown. The mean of the experimental data is shown by triangles. Experimental data were obtained from PBMC of tuberculosis patients stimulated with <i>M.tb</i> Ag in the presence or absence of blocking anti-CD137 mAb. A–B; After 16 and 120 h, the intracellular expression of TNF-α (A) and IFN-γ (B) was determined by flow cytometry, by first gating on monocytes by light scatterand then by gating on CD14⁺ cells. Each represents the mean ± SEM of the percentage of CD14⁺cytokine⁺ cells for each group (11 individuals). C–D; PBMC were stimulated with <i>M.tb</i> Ag for 24 h in the presence or absence of blocking anti-CD137 mAb and intracellular TNF-α (C) and IFN-γ (D) expression on CD56^bright NK cells was determined by flow cytometry by first gating on lymphocytes by light scatter, then by gating on CD3⁻ cells and finally gating on CD56^bright NK cells. Each triangle represents the mean ± SEM (10 individuals). E–F; PBMC were stimulated with <i>M.tb</i> Ag for 4 days in the presence or absence of anti-CD137 blocking mAb. Intracellular TNF-α (E) and IFN-γ (F) expression was determined by flow cytometry in T cells. Each triangles represents the mean ± SEM (16 individuals). Predictions were made according to the following equations (Supporting Information S1): A: R3, B: R2, C: R7, D: R6, E: R12, F: R11.</p

Diagram of APC dynamics in the in vitro culture.

<p>Five different APC subpopulations are described: resting (A₀); activated (A_a); activated and signaling through CD137 (A_s); activated and bound to anti-CD137 blocking mAb (A_bl); and activated, signaling through CD137L and bound to anti-CD137 blocking mAb (A_{s_Ab}). Rows indicate possible mechanisms for each subpopulation. Loss of A₀ is modeled with A₀ uptake of the Ag (in the presence or absence of proinflammatory cytokines (macrophages and DC, respectively)) and death at a rate of µ_A0. A small A₀ ratio expresses receptor and ligand and produces basal levels of cytokines. A_a dynamics show the balance between APC uptake of Ag, natural death (µ_Aa) and TNF-α-induced apoptosis (µα_A). Once A_a interacts with other APC, NK or TL expressing CD137, signaling is initiated (A_s). A_s dynamics includes proliferation, natural death and TNF-α induced apoptosis. A_Ab come from A_a receptor binding to blocking mAb. Although they have the receptor blocked, these cells can be reverse signalized by the antigen (A_{s_Ab}). A_{s_Ab} also comes from A_s that bind the antigen. As we focus on CD137 signaling, parameters (cytokine production, proliferation and apoptosis rates) define two types of activated cells, determined by signaling through CD137 (A_s,A_{s_Ab}) or not (A_a, A_Ab). We assume that all activated APC express ligands and receptors and produce TNF-α, but only a fraction produces IFN-γ. The initial estimation for the induction of apoptosis, proliferation and cytokine secretion by CD137 can be either positive or negative.</p

Predictions of the alternative model with indirect regulation over TL.

<p>A, CD137 expression on T cells; B, IFN-γ levels in media; C, TL intracelulIar IFN-γ expression. Curves represent the best fit of our mathematical model to the data. The median and the 50% of the predictive posterior interval are shown. Means of experimental data are shown by triangles ± SEM for each group (A, 7 individuals; B, 15 individuals; C, 16 individuals).</p

Reduction in the uncertainty of model parameters that describe the CD137 induction on cytokine production, proliferation and apoptosis rates.

<p>Bayesian analysis on the experimental data reduced the uncertainty of the BCM parameter values. Light gray areas represent the prior parameter distribution. Black areas represent the posterior parameter distribution. γIA (Induction factor of IFN-γ production by CD137::CD137L of APC), αIA (Induction factor of TNF-α production by CD137::CD137L of APC), µIA (Induction of death by CD137::CD137L of APC), γIN (Induction factor of IFN-γ production by CD137::CD137L of NK), αIN (Induction factor of TNF-α production by CD137::CD137L of NK), γIT (Induction of IFN-γ production by CD137), αIT (Induction of TNF-α production by CD137), µIT (Induction of apoptosis rate by CD137), κIT (Induction of proliferation rate by CD137).</p

Diagram of TL dynamics in the in vitro culture.

<p>Four different TL subpopulations are described: non-specific-antigen-T cells (T_ns), specific-antigen naïve T cells (T₀), activated and CD137 co-stimulated cells (T_s); and activated T cells with blocked CD137 (T_b). Rows indicate possible mechanisms for each subpopulation. T_n population only proliferates and dies. T₀ dynamics also includes proliferation and natural death at the same rate as T_n, and can undergo activation/differentiation (and became T_s or T_b) dependent on the presence of activated APC (A_a, A_s, A_{s_Ab} and A_Ab). During activation, T cells express the receptor and, depending on the concentration of anti-CD137 mAb in the media, a portion of them can become blocked. Prior estimates indicate that CD137 signals delivered by agonistic antibodies or by overexpressed ligands can augment T-cell activation or survival. CD137 is not expressed on resting T cells, but rather is induced with antigen (Ag)-receptor signaling. T_s dynamics account for the differentiation of naïve LT₀, proliferation, natural death and TNF-α induced apoptosis. T_bl dynamics incorporates apoptosis induced by CD137 blockage, inhibition and proliferation of IFN-γ and TNF-α production. The model assumes that all activated TL express the receptor.</p

Role of CD137:CD137L pathway in the cytokine microenvironment during human tuberculosis.

<p>A,B; Fitting of the data model (cytokines in media). Curves represent the best fit of our mathematical model to the data. The median and the 50% of the predictive posterior interval are shown. Means of experimental data are shown by triangles ± SEM from each group (7 individuals). Experimental data were obtained from PBMC of tuberculosis patients stimulated with or without <i>M.tb</i> Ag in the presence or absence of CD137 blocking mAb. After 16 h (ON), 2 days or 5 days, cell-free supernatants were collected and assayed for TNF-α (A) and IFN-γ (B) production by ELISA. The mean ± SEM (15 individuals) of IFN-γ and TNF-α secretion levels is shown for each time. C, Predicted kinetic profile of instantaneous TNF-α production rate by total APC according to the BCM; the median and the 50% of the predictive posterior interval are shown. D, Simulation kinetics profile of instantaneous IFN-γ production rate by total NK and total TL; the median and the 50% of the predictive posterior interval are shown. Predictions were made according to the following equations (Supporting Information S1): A: S16 in Supporting Information S1, B: S15 in Supporting Information S1, C: S15′ in Supporting Information S1, D: S16′′ in Supporting Information S1 and S16′′′ in Supporting Information S1. New experimental data was included to validate the model. Levels of TNF-α and IFN-γ produced by PBMC stimulated with <i>M.tb</i> ± α-CD137 for 16 and 24 hours <a href="http://were%20measured%20by%20ELISA.%20IFN-%20and%20TNF-%CE%B1%20levels%20of%20the%20new%20data%20was%20normalized%20as%20following:%20Normalized%20data=new%20data%20old%20mean%20of%20M.tb%20treatment%20at%2016%20h/new%20mean%20of%20M.%20tb%20treatment%20at%2016%20h.%20Normalized%20data%20is%20shown%20by%20bold%20triangles" target="_blank">were measured by ELISA. IFN- and TNF-α levels of the new data was normalized as following: Normalized data=new data old mean of M.tb treatment at 16 h/new mean of M. tb treatment at 16 h. Normalized data is shown by bold triangles</a>.</p