Immunomforschung
Offener Zugang

Abstrakt

Ein integrierter genomischer und immuninformatischer Ansatz zur Entwicklung eines H. pylori-Impfstoffs

Matthew Ardito, Joanna Fueyo, Ryan Tassone, Frances Terry, Kristen DaSilva, Songhua Zhang, Wil-liam Martin, Anne S. De Groot, Steven F. Moss und Leonard Moise

Hintergrund Eine nützliche Anwendung von Mustervergleichsalgorithmen ist die Identifizierung von Liganden des Haupthistokompatibilitätskomplexes (MHC) und T-Zell-Epitopen. Peptide, die an MHC-Moleküle binden und mit T-Zell-Rezeptoren interagieren, um das Immunsystem zu stimulieren, sind wichtige Antigene zum Schutz vor infektiösen Krankheitserregern. Wir beschreiben einen Genom-zu-Impfstoff-Ansatz für die Entwicklung eines H. pylori-Impfstoffs, der immuninformatische Algorithmen nutzt, um T-Zell-Epitopsequenzen aus großen genomischen Datensätzen schnell zu identifizieren. Ergebnisse Um einen weltweit relevanten Impfstoff zu entwickeln, haben wir mithilfe von Computermethoden ein Kerngenom identifiziert, das aus 676 offenen Leserahmen (ORFs) aus sieben genetisch und phänotypisch unterschiedlichen H. pylori-Stämmen aus der ganzen Welt besteht. Von den 1.241.153 9-Mer-Sequenzen, die durch diese ORFs kodiert wurden, waren 106.791 in allen sieben Genomen identisch und 23.654 erreichten bei der Auswertung durch EpiMatrix die oberen 5 % der vorhergesagten HLA-Liganden für mindestens eines der acht archetypischen HLA-Allele der Klasse II. Um die Anzahl der Epitope zu maximieren, die experimentell bewertet werden können, verwendeten wir einen Computeralgorithmus, um die Epitopdichte in 20-25 Aminosäureabschnitten zu erhöhen, indem wir potenziell immunogene 9-Mere so zusammensetzten, dass sie an identischer Stelle wie im nativen Proteinantigen positioniert waren. Es wurden 1.805 immunogene Konsensussequenzen (ICS) generiert. 79 % der ausgewählten ICS-Epitope banden an ein Panel von 6 HLA-Haplotypen der Klasse II, was >90 % der weltweiten menschlichen Bevölkerung entspricht.

Schlussfolgerungen: Die Breite der H. pylori-Genomdatensätze wurde computergestützt ausgewertet, um schnell und sorgfältig einen Kernsatz von Genen zu bestimmen. Die Anwendung immuninformatischer Werkzeuge auf diesen Gensatz ermöglichte die genaue Vorhersage von Epitopen mit vielversprechenden Eigenschaften für die Entwicklung von T-Zell-basierten Impfstoffen.