A sequência de 35 aminoácidos da alça V3 da gp120 do gene env do HIV-1 é o principal determinante do tropismo viral pelos correceptores CCR5 ou CXCR4, utilizados pelo HIV-1 para a entrada na célula. O desenvolvimento de estratégias antirretrovirais baseadas no uso dos correceptores representa um avanço importante para o controle da progressão da infecção. Entretando, o uso clínico dos antagonistas de CCR5 implica na determinação do tropismo das cepas virais do indivíduo infectado e os programas preditores de bioinformática para a determinação do tropismo poderiam ser uma alternativa mais acessível para a triagem dos candidatos ao uso dos antagonistas de CCR5. Este estudo teve como objetivo utilizar ferramentas de bioinformática para a predição de tropismo e avaliar sua aplicabilidade na prática clínica. Foram coletadas amostras de sangue periférico de 101 indivíduos infectados pelo HIV-1 e sob acompanhamento clínico, dos quais foram extraídas amostras de DNA proveniente de PBMCs. As amostras de DNA foram amplificadas por PCR para a região da alça V3, das quais foram obtidas 94 sequências. Os sistemas preditivos foram avaliados utilizando 185 sequências com tropismo conhecido provenientes de banco de dados. Com base nesta análise foi possível elaborar um algoritmo para a predição do tropismo com 94% de confiabilidade. Assim, a predição das 94 amostras demonstrou uma prevalência de 80% (n=75) de cepas R5 e 20% (n=19) de cepas X4. Os sistemas preditivos de tropismo podem representar uma importante estratégia para a triagem dos candidatos ao uso dos antagonistas de coreceptor, porém, não são capazes de substituir completamente os ensaios padrão-ouro para a determinação do tropismo.

The 35 amino acids of the V3-gp120 of HIV-1 env gene is the main determinant of viral tropism by the coreceptors CCR5 and CXCR4 used for HIV-1 cell entry. The development of antiretroviral strategies based on the coreceptor usage represents an important step to control the infection progression. However, the clinical application of CCR5 antagonists involves the coreceptor usage determination of viral strains in the infected individual. The bioinformatics predictive programs for coreceptor usage determination could be a more available alternative for screening candidates to receive CCR5 antagonists. This study aimed to employ bioinformatics tools to predict tropism and assess its applicability in clinical practice. Peripheral blood samples were collected from 101 individuals infected with HIV-1 and under clinical follow-up. DNA samples were extracted from PBMCs. The DNA samples were amplified by PCR and 94 V3 sequences were obtained. The predictive systems were evaluated using 185 sequences of known tropism from a database. This analysis provides the construction of an algorithm showing 94% of reliability. Thus, the 94 sample prediction showed a prevalence of 80% (n=75) of R5 strain and 20% (n=19) of X4 strain. The predictive systems could be an important strategy in the screening of the tropism. Nonetheless, they are not able to fully replace the coreceptor usage gold-standard assays.