Determinación de interleucina-10 (IL-10) en pacientes con cáncer en estadios III y IV tratados con dexametasona

La utilización de la dexametasona está asociada con la supresión de la respuesta inmune en pacientes con cáncer en estadíos III y IV, debido posiblemente a una acción inhibidora sobre las células dendríticas presentadoras de antígenos. Bajo la acción de la dexametasona, las células dendríticas secretan niveles muy bajos de IL-10, lo que a su vez disminuye, tanto la respuesta mediada por los linfocitos Th2 como la inducida por las células NK. La IL-10 tiene pues un efecto dual, si se tiene en cuenta que, en la mayoría de los modelos experimentales, aumenta en pacientes tratados con glucocorticoides tipo dexametasona e inhibe la respuesta mediada por los linfocitos Th1, con una consecuente exacerbación del proceso. Metodología: Se utilizó la prueba de ELISA para determinar IL-10 en pacientes con diferentes tipos de tumor en estadíos III y IV, sometidos a quimioterapia y tratados con dexametasona-metoclopramida como antiemético y en un grupo control de personas sanas. Resultados: En este modelo experimental, todos los pacientes con cáncer en estadíos III y IV presentaron niveles séricos de IL-10 muy bajos, comparados con los del grupo control. Además, IL-10 no aumentó su concentración en los pacientes tratados con dexametasona. Conclusión: IL-10 no provoca anergia de las células dendríticas ni disminución de la respuesta citotóxica mediada por Th1. Por tanto, se sospecha que es la dexametasona y no la IL-10 la responsable de la supresión en la respuesta inmune en pacientes con cáncer en estadíos III y IV, lo que podrá ser demostrado en posteriores estudios que complementen los resultados obtenidos.

Identification of plasmodium vivax proteins with potential role in invasion using sequence redundancy reduction and profile hidden markov models

Background: This study describes a bioinformatics approach designed to identify Plasmodium vivax proteins potentially involved in reticulocyte invasion. Specifically, different protein training sets were built and tuned based on different biological parameters, such as experimental evidence of secretion and/or involvement in invasion-related processes. A profile-based sequence method supported by hidden Markov models (HMMs) was then used to build classifiers to search for biologically-related proteins. The transcriptional profile of the P. vivax intra-erythrocyte developmental cycle was then screened using these classifiers. Results: A bioinformatics methodology for identifying potentially secreted P. vivax proteins was designed using sequence redundancy reduction and probabilistic profiles. This methodology led to identifying a set of 45 proteins that are potentially secreted during the P. vivax intra-erythrocyte development cycle and could be involved in cell invasion. Thirteen of the 45 proteins have already been described as vaccine candidates; there is experimental evidence of protein expression for 7 of the 32 remaining ones, while no previous studies of expression, function or immunology have been carried out for the additional 25. Conclusions: The results support the idea that probabilistic techniques like profile HMMs improve similarity searches. Also, different adjustments such as sequence redundancy reduction using Pisces or Cd-Hit allowed data clustering based on rational reproducible measurements. This kind of approach for selecting proteins with specific functions is highly important for supporting large-scale analyses that could aid in the identification of genes encoding potential new target antigens for vaccine development and drug design. The present study has led to targeting 32 proteins for further testing regarding their ability to induce protective immune responses against P. vivax malaria.