Чешские ученые разработали биоинформатический метод, который может предсказывать, какие белки патогена будут вызывать иммунный ответ у человека. Такой подход поможет повысить эффективность вакцин. Исследование опубликовано в журнале Biology Methods and Protocols.
Иммунная система человека, как и других позвоночных, способна распознавать «свое» и «чужое» и уничтожать патогены. Т-лимфоциты — это часть иммунной системы, ответственная за узнавание потенциально опасных частиц. Т-клетки способны узнавать присутствующие в «чужих», но отсутствующие в «своих» белках пептиды — короткие последовательности аминокислот. Однако, чтобы избежать распознавание Т-клетками, патогены способны «прятать» пептиды: когда в них вносятся мутации, иммунная система больше их не видит.
В новой работе ученые попытались предсказать, могут ли белки патогенов вызывать иммунный ответ в зависимости от наличия в них пептидов, отсутствующих в теле носителя. Для этого они использовали созданные ранее модели Т-клеток, распознающих коронавирус SARS-CoV-2. Компьютерное моделирование показало, что в мишенях, которые распознают Т-клетки, значительно преобладают пента- и гексапептиды (пептиды из пяти и шести аминокислот), отсутствующие в белках человека. При этом новый биоинформатический метод в четыре раза эффективнее предсказывал мишени распознавания Т-клеток по сравнению с текущими моделями, основанными на экспериментальных наблюдениях.
Ученые считают, что предложенный ими метод в будущем поможет в разработке более эффективных вакцин. В них смогут содержаться те белки патогенов, которые будут вызывать наиболее сильный и стойкий иммунный ответ.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
