In silico investigation of drugs for the treatment of dengue fever disease

Abstract

The availability of omics data, being transcriptomics, proteomics or pathogen-host interactomics, is being explored for in silico testing of drugs. This a priori testing gives useful insights, avoiding wasting of time and money in the functional evaluation of a high amount of drugs. In this work, we applied such a strategy to the dengue fever disease, which is caused by a virus transmitted to humans by mosquitoes. Published omics in dengue patient samples are available for total blood or specific blood cells, but no information was obtained for other tissues, which display symptoms in dengue disease and/or where the virus multiplies, such as liver, spleen and encephalon. Our reasoning was that an effective treatment of dengue disease should take into account these important tissues. So, we began by obtaining the complete human protein-coding gene expression profiles in 22 samples from liver, spleen and encephalon tissues from five Cuban patients that died due to dengue disease and from three deceased controls due to other causes. We applied a workflow to process the FASTAQ files, tested between local and global alignment, and after quality control, ended up with 18 samples (three dengue patients versus three controls for each tissue). We then estimated the differentially expressed genes, used gene set enrichment analysis to investigate which biological pathways were altered in the disease, and inputted the 150 upregulated and 150 downregulated genes into the CMap tool to investigate possible effective drugs in the three tissues and when comparing with published blood datasets. As expected, due to tissue specialization, different pathways were altered in the different tissues: in blood, pathways related with the immune system, response to pathogens and cell cycle/repair mechanisms; in liver and spleen, the biggest differences were in metabolism, especially of lipids; in brain, alterations were mainly response to infection and changes related with neurotransmitters/cerebral diseases. CMap results, accordingly, indicated mainly antineoplastic drugs as potentially active in blood, anti-inflammatory and related with metabolism in liver and spleen, and anti-inflammatory and interfering with receptors in encephalon. Although these mechanisms seem to be dissimilar, there are several drugs that overlap in different parts of the complex networks and should be careful evaluated in treating dengue disease. The workflow used in this work is publicly available at GitHub (https://github.com/danielcarpsoares/Drug-Repurposing-Dengue) so that it can be used in other tissues or other diseases.

A vasta quantidade de dados omic disponíveis, sejam de transcriptómica, proteómica ou interatómica agente patogénico-hospedeiro, tem vindo a ser explorada com o intuito de testar fármacos in silico. Este método permite reduzir, a priori, a quantidade de recursos despendidos no teste da eficácia de um fármaco numa determinada doença. Neste trabalho, aplicamos esta estratégia à Febre da Dengue, uma doença viral que é transmitida por mosquitos a humanos. Atualmente existem dados de transcriptómica disponíveis para esta doença em amostras de sangue, mas não para outros tecidos onde o vírus se replica e/ou apresentam sintomas, como é o caso do fígado, baço e encéfalo. A nossa motivação é a de que um tratamento eficaz desta doença deveria ter em conta todos estes tecidos. Desta forma, inicialmente foi obtida a expressão completa de todos os genes que codificam proteínas em 22 amostras de fígado, baço e encéfalo recolhidas de cinco Cubanos que morreram devido à Dengue e de três controlos que morreram por outras causas. Uma pipeline foi aplicada aos dados da sequenciação destes tecidos, nomeadamente aos ficheiros FASTAQ obtidos, seguida de comparação da qualidade entre alinhamento local ou global e controlo de qualidade das amostras. No final, 18 amostras (três pacientes de Dengue e três controlos para cada tecido) foram analisadas quanto aos genes diferencialmente expressos, vias biológicas significativamente alteradas, e potenciais fármacos eficazes a contrariar a Dengue (pela inserção dos 150 genes mais sobre- e sub-expressos na ferramenta CMap) em cada tecido e por comparação com o sangue. Tal como esperado, devido à especialização dos tecidos, as vias alteradas nos vários tecidos eram variáveis: em sangue verificou-se que estavam mais relacionadas com o sistema imune, resposta a agente patogénicos e ciclo celular; em fígado e baço, as maiores diferenças verificaram-se naquelas relacionadas com o metabolismo, principalmente de lípidos; em encéfalo, verificou-se maioritariamente resposta à infeção, e relacionados com neurotransmissores e doenças neurológicas. Em concordância, os resultados do CMap, indicaram diferentes potenciais fármacos benéficos: antineoplásicos em sangue; anti-inflamatórios e relacionados com metabolismo em fígado e baço; e anti-inflamatório e relacionados com recetores em encéfalo. Embora estes mecanismos de ação aparentem ser muito diferentes, alguns fármacos podem ser simultaneamente efetivos em diversos pontos das complexas redes biológicas e deveriam, por isso, ser avaliados como potencialmente interessantes no tratamento da Dengue. A pipeline, assim como todo o código utilizado está publicamente disponível na plataforma GitHub (https://github.com/danielcarpsoares/DrugRepurposing-Dengue).