Questão FC701094
A utilização de algoritmos de bioinformática e aprendizado de máquina tem contribuído para acelerar o desenvolvimento vacinal. Essa contribuição
Sem classificação
VUNESP · 2025
A utilização de algoritmos de bioinformática e aprendizado de máquina tem contribuído para acelerar o desenvolvimento vacinal. Essa contribuição
- reduz a complexidade do desenvolvimento vacinal ao prever apenas os epítopos linearmente conservados.
- é limitada a genomas virais compactos, não sendo aplicável a patógenos com genomas complexos ou segmentados.
- exige dados de cristalografia de raios X do antígeno- -alvo como pré-requisito para a modelagem imunoinformática.
- está restrita à formulação de vacinas de subunidade, sem aplicabilidade em plataformas como mRNA ou vetores virais.
- permite a identificação de epítopos imunogênicos com base em bancos de dados genômicos e estruturais, auxiliando no design racional de imunógenos.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
A alternativa aponta que a combinação de bancos de dados genômicos e estruturais com algoritmos de bioinformática e aprendizado de máquina permite identificar epítopos imunogênicos, o que é fato: essas fontes reúnem sequências, variantes e modelos 3D úteis para análise.
Na prática, ferramentas in silico fazem análise de conservação, mapeamento de regiões expostas e predição de afinidade com moléculas do sistema imune, como a predição de ligação ao MHC, e também avaliam epítopos conformacionais a partir de estruturas ou modelos. Modelos de aprendizado de máquina, treinados em dados experimentais, melhoram sensibilidade e especificidade dessas predições.
O resultado é a priorização de candidatos com maior probabilidade de gerar resposta protetora, reduzindo tempo e custos experimentais e permitindo um design racional de imunógenos fundamentado em evidências computacionais.
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