O reconhecimento e interação intermoleculares são cruciais na patogênese de doenças desmielinizantes autoimunes, como a esclerose múltipla (EM). A EM é uma doença que acomete o sistema nervoso central (SNC) e leva à desmielinização e axonopatia. Os alvos da resposta não são claros, mas proteínas da mielina, como a glicoproteína oligodendrocítica da mielina (MOG) e a proteína básica da mielina (MBP), são potenciais candidatas ao reconhecimento por células e autoanticorpos durante o processo autoimune. Assim, métodos de modelagem e simulações de dinâmica molecular (MD) e steered molecular dynamics (SMD) foram empregados para detalhar o reconhecimento e ligação do domínio externo da MOG e do peptídeo imunogênico MBP85-99 por anticorpos específicos. Para a obtenção das estruturas 3D dos anticorpos, particularmente do anti-MBP, um protocolo computacional envolvendo mutações sequenciais da região determinante de complementaridade (CDR) de estruturas-molde foi proposto. Dados obtidos evidenciaram grande contribuição das ligações de hidrogênio na manutenção dos complexos antígeno-anticorpo. Treze resíduos da MOG foram identificados como âncoras da ligação com o anti-MOG, os quais se relacionaram a peptídeos importantes descritos na literatura, principalmente o MOG92-106. No caso da MBP, os resíduos do MBP85-99 com maior interação com o anti-MBP envolveram a Arginina 99, Lisina 93, Asparagina 94 e Histidina 90, corroborando achados na literatura acerca da resposta celular e análises do anti-MBP em casos postmortem. Dados de SMD envolvendo os sistemas moleculares foram confirmados por dados de microscópio de força atômica, sugerindo grande participação do peptídeo MOG92-106 na manutenção da ligação com o anti-MOG. Com relação à MBP, os estudos computacionais indicaram que o ponto de interação da região da Arginina 99 é muito importante para a ligação com o anti-MBP. A consonância entre dados computacionais e dados experimentais resultantes de décadas de pesquisas da MOG e a MBP, bem como com dos experimentos de AFM, ficou evidente. Desta forma, as aproximações teórico-experimentais aplicadas neste trabalho para a caracterização de moléculas ainda não estudadas é uma via em potencial para otimização de passos iniciais e pré-clínicos de investigações de doenças autoimunes, guiando experimentos, reduzindos custos e o uso de modelos animais.

Intermolecular recognition and interaction are crucial in autoimmune demyelinating diseases pathogenesis as multiple sclerosis (MS). MS causes demyelination and axonopathy in the central nervous system (CNS). The targets of immune cells and autoantibodies are not clear, but myelin proteins, such as myelin oligodendrocyte glycoprotein (MOG) and myelin basic protein (MBP), are potential candidates. Thus, methods of molecular modeling, molecular dynamics (MD), and steered molecular dynamics (SMD) simulation were applied to detail the recognition and binding of MOG external domain and the immunogenic MBP85-99 peptide by specific antibodies. A computational protocol based on mutations of complement determinant regions (CDR) in template structures was proposed to obtain antibodies 3D structures, especially the anti-MBP. The obtained data evidenced a significant contribution of hydrogen bonds in the maintenance of antigen-antibody complexes. Thirteen anchor residues were found in the MOG structure. These residues were related to three well-known epitopes recognized by immunologic components, mainly MOG92-106. In the case of MBP, the most interactive residues of the MBP85-99 with the anti-MBP were Arginine 99, Lysine 93, Asparagine 94, and Histidine 90. These data complied with several studies concern cellular recognition of MBP and postmortem cases involving anti-MBP. SMD information of both molecular systems was confirmed by atomic force microscopy and suggested the MOG92-106 acting as an anchor for the complex with the anti-MOG. Regarding MBP, the computational force study evidenced the importance of Arginine 99 interaction region for the antigen-antibody binding. The agreement between the obtained computational data and experimental information resulted of decades of MOG and MBP research was evident. In this context, theoretical and experimental approaches application as described here for characterizing novel molecules in autoimmune disease is a potential pathway to optimize early-stage and pre-clinical steps of investigations, guiding experiments, reducing costs, and animal model usage.