A Combined Computer-Aided Approach to Drive the Identification of Potential Epitopes in Protein Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The identification of fragment sequences, or motifs, within a therapeutic protein that may elicit an immune response when processed by T-cells can be provided by computer-aided approaches. Immunogenicity is a significant problem associated with protein therapeutics and should be investigated in the early stage of protein-based drug development to avoid treatment resistance and potentially life-threatening immune responses. PURPOSE: To provide a combined computer-aided protocol for investigating the immunogenic profile of a recombinant Kunitz-type inhibitor, which has been reported as promising antitumor agent by our research group. METHODS: The combination of databases searching (IEDB and SYFPEITHI) and molecular docking simulations was exploited, herein. This combined protocol has allowed the identification of potential epitopes before in vitro/in vivo evaluation. Predictors of human proteasome cleavage transport and major histocompatibility complex (MHC) binding were considered as overall score assigning the corresponding intrinsic potential of being a T cell epitope to each fragment sequence. The peptides or motifs better classified in the two databases were docked into the three-dimensional (3D) structure of MHC (class I and II) complex to verify the calculated binding affinity. The binding interactions regarding the molecular recognition process by T-cells were also exploited through the MHC:ligand:T-cell complexes. RESULTS: Regarding the Kunitz-type sequence, four motifs were identified as potentially epitopes for MHC-I and three motifs were found for MHC-II. But, those motifs were classified as moderately immunogenic. Final remarks: The combined computer-aided protocol has significantly reduced the number of potential epitopes to be considered for further analysis and could be useful to identify immunogenic fragments (high, moderate and low) in protein pharmaceutics before in vitro/in vivo experimentation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».