Advancing Tolerogenic Immunotherapy: A Multi-Epitope Vaccine Design Targeting the CYP2D6 Autoantigen in Autoimmune Hepatitis Through Immuno-Informatics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Juvenile autoimmune hepatitis (JAIH) is a rare autoimmune disorder affecting children, characterized by the immune system’s misguided attack on liver cells, primarily targeting the CYP2D6 autoantigen. This repeated attack leads to hepatic inflammation, fibrosis, and eventual liver failure. Current therapeutic strategies predominantly rely on immunosuppressive agents or whole B cell depletion antibodies, which render patients susceptible to infections and cancers. Hence, there is an urgent need for antigen-specific therapies to mitigate the severity of autoimmune hepatitis. Tolerogenic antigens represent a promising avenue in immunotherapy, capable of dampening autoimmunity. Here, we present a novel computationally designed multi-epitope tolerogenic vaccine tailored to target CYP2D6, aimed at inducing tolerogenic dendritic cells (DCs) and halting autoimmune progression in JAIH patients. To validate our approach, we have developed a similar vaccine for testing in mouse models of JAIH. The selected tolerogenic epitopes exhibit antigenicity without allergenicity or toxicity, and specifically induce IL-10 production (restricted to CD4+ T cell epitopes). In our vaccine design, tolerogenic poly-epitopes are linked with Toll-like receptor (TLR)-4-agonist, the 50S ribosomal unit, and IL-10, effectively programming DCs towards a tolerogenic state. Molecular docking and dynamic simulations have confirmed strong binding affinities and stable complexes between the vaccine structures, TLR4 and IL-10 receptor alpha (IL-10RA), indicating their potential for in vivo DC interaction and programming. Consequently, this innovative vaccine approach demands further exploration through wet lab experiments to assess its tolerogenicity, safety, and efficacy, thereby laying the groundwork for potential application in clinical settings.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».