Đề xuất bằng in silico để dự đoán cụm epitope của tế bào B và T nhằm thiết kế vắc xin từ các protein xâm nhập, độc lực và liên kết màng của C. jejuni

Tahirah Yasmin1, Salma Akter1, Mouly Debnath1, Akio Ebihara2, Tsutomu Nakagawa2, A.H.M. Nurun Nabi1
1Department of Biochemistry and Molecular Biology, University of Dhaka, Dhaka,1000, Bangladesh
2Laboratory of Applied Biochemistry, Faculty of Applied Biological Sciences, Gifu University, 1-1 Yanagido, Gifu 501-1193, Japan.

Tóm tắt

Tóm tắt Mục đích

Campylobacter jejuni là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây ra bệnh tiêu chảy do vi khuẩn trên toàn thế giới. Nghiên cứu này nhằm thiết kế các epitope cụ thể nhằm phục vụ cho việc thiết kế vắc xin peptid chống lại C. jejuni bằng cách nhắm đến các protein xâm nhập, độc lực và liên kết màng như FlaA, Cia, CadF, PEB1, PEB3 và MOMP.

Phương pháp

Trong nghiên cứu hiện tại, nhiều phương pháp miễn dịch thông tin đã được áp dụng để thiết kế một loại vắc xin dựa vào epitope tiềm năng chống lại C. jejuni. Các công cụ bao gồm Bepipred, ABCpred, cơ sở dữ liệu epitope miễn dịch (IEDB), Autodock vina, v.v.

Kết quả

Các peptit “EINKN”, “TGSRLN”, “KSNPDI”, “LDENGCE” lần lượt từ các protein FlaA, MOMP, PEB3, CadF được phát hiện là những epitope tế bào B tiềm năng nhất, trong khi các peptit “FRINTNVAA”, “NYFEGNLDM”, “YKYSPKLNF”, “YQDAIGLLV”, “FRNNIVAFV” và “LIMPVFHEL” lần lượt từ Fla, CadF, MOMP, PEB1A, PEB3 và Cia có thể kích thích miễn dịch tế bào và “IFYTTGSRL” từ protein MOMP có thể kích thích cả miễn dịch dịch thể và tế bào. Tất cả các epitope peptid tiềm năng này đều cho thấy sự bảo tồn gần như 80–100% ở các chủng khác nhau của C jejuni với tỷ lệ bao phủ dân số thay đổi từ 22–60%. Việc xác thực thêm các epitope peptid này như ứng viên vắc xin khả thi được thực hiện thông qua việc liên kết với các allele HLA cụ thể bằng cách sử dụng kỹ thuật dockin in silico.

Kết luận

Dựa trên nghiên cứu hiện tại, có thể kết luận rằng các epitope được dự đoán này có thể được sử dụng để thiết kế một loại vắc xin chống lại vi khuẩn C. jejuni và do đó, có thể được xác thực trên các vật chủ mô hình để xác nhận hiệu quả của chúng như một loại vắc xin.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Allos BM. Campylobacter jejuni Infections: update on emerging issues and trends. Clin Infect Dis. 2001;32(8):1201–6.

Blaser MJ, Engberg J. Clinical aspects of Campylobacter jejuni and Campylobacter coli infections. 2008: 99–121. In Nachamkin I, Szymanski CM, Blaser MJ, editors. (ed), Campylobacter. ASM Press, Washington, DC

Chou PY, Fasman GD. Prediction of the secondary structure of proteins from their amino acid sequence. Adv Enzymol Relat Areas Mol Biol. 1978;47:45–148.

Dang, H. X. and Lawrence, C. B. Allerdictor: Fast allergen prediction using text classification techniques.. Bioinformatics. 2014. btu004.

Day C. J., Tiralongo J., Hartnell R. D., Logue C. A., Wilson J. C., Von Itzstein M., Korolik V. Differential carbohydrate recognition by Campylobacter jejuni strain 11168: influences of temperature and growth conditions. PLoS ONE. 2009:4(3), e4927.

De Groot AS, Sbai H, Aubin CS, McMurry J, Martin W. Immuno-informatics: Mining genomes for vaccine components. Immunol Cell Biol. 2002;80(3):255–69.

Doytchinova IA, Flower DR. VaxiJen: a server for prediction of protective antigens, tumour antigens and subunit vaccines. BMC Bioinformatics. 2007;8:4.

Emini EA, Hughes JV, Perlow DS, Boger J. Induction of hepatitis A virus-neutralizing antibody by a virus-specific synthetic peptide. J Virol. 1985;55(3):836–9.

Fieser TM, Tainer JA, Geysen HM, Houghten RA, Lerner RA. Influence of protein flexibility and peptide conformation on reactivity of monoclonal anti-peptide antibodies with a protein alpha-helix. Proc Natl Acad Sci U S A. 1987;84(23):8568–72.

Garcia-Boronat M, Diez-Rivero CM, Reinherz EL, Reche PA. PVS: a web server for protein sequence variability analysis tuned to facilitate conserved epitope discovery. Nucleic Acids Res. 2008;36:W35–41.

Gblossi Bernadette, G., Eric Essoh, A., Elise Solange, K. N., Natalie, G., Souleymane, B., Lamine Sebastien, N. and Mireille, D. Prevalence and Antimicrobial Resistance of Thermophilic Campylobacter Isolated from Chicken in Cote d'Ivoire. Int J Microbiol. 2012;2012:1-5.150612.

Gomara MJ, Haro I. Synthetic peptides for the immunodiagnosis of human diseases. Curr Med Chem. 2007;14(5):531–46.

Hahn AF. Guillain-Barre syndrome. Lancet. 1998;352(9128):635–41.

Hülsmeyer M, Hillig RC, Volz A, Rühl M, Schröder W, Saenger W, Ziegler A, Uchanska-Ziegler B. HLA-B27 subtypes differentially associated with disease exhibit subtle structural alterations. J Biol Chem. 2002;277:47844–53.

Ingale AG, Goto S. Prediction of CTL epitope, in silico modeling and functional analysis of cytolethal distending toxin (CDT) protein of Campylobacter jejuni. BMC Res Notes. 2014;7:92.

Karplus P, Schulz G. Prediction of Chain Flexibility in Proteins - A tool for the Selection of Peptide Antigens. Naturwissenschafren. 1985;72:212–3.

Krogh A, Larsson B, von Heijne G, Sonnhammer EL. Predicting transmembrane protein topology with a hidden Markov model: application to complete genomes. J Mol Biol. 2001;305(3):567–80.

Larsen JE, Lund O, Nielsen M. Improved method for predicting linear B-cell epitopes. Immunome Res. 2006;2:2.

Mahdavi J, Pirinccioglu N, Oldfield NJ, Carlsohn E, Stoof J, Aslam A, Self T, Cawthraw SA, Petrovska L, Colborne N, Sihlbom C, Boren T, Wooldridge KG, Ala'Aldeen DA. A novel O-linked glycan modulates Campylobacter jejuni major outer membrane protein-mediated adhesion to human histo-blood group antigens and chicken colonization. Open Biol. 2014;4:130202.

Maupetit J, Derreumaux P, Tuffery P. PEP-FOLD: an online resource for de novo peptide structure prediction. Nucleic Acids Res. 2009;37(Web Server issue):W498–503.

Mishu B, Blaser MJ. Role of infection due to Campylobacter jejuni in the initiation of Guillain-Barre syndrome. Clin Infect Dis. 1993;17(1):104–8.

Morris GM, Goodsell D, Halliday R, Huey R, Hart W, Belew RK, Olson AJ. Automated docking using a Lamarckian genetic algorithm and an empirical binding free energy function. J Comput Chem. 1998;19(14):1639–62.

Morris GM, Huey R, Lindstrom W, Sanner MF, Belew RK, Goodsell DS, Olson AJ. AutoDock4 and AutoDockTools4: Automated docking with selective receptor flexibility. J Comput Chem. 2009;30(16):2785–91.

Nagpal S, Benstead T, Shumak K, Rock G, Brown M, Anderson DR. Treatment of Guillain-Barre syndrome: a cost-effectiveness analysis. J Clin Apher. 1999;14(3):107–13.

NIH. Guillain-Barré Syndrome Fact Sheet. National Institute of Neurological Disorders and Stroke, National Institutes of Health. 2015.

Nyati, K. and Nyati, R. Role of Campylobacter jejuni Infection in the Pathogenesis of Guillain-Barré Syndrome: An Update. BioMed Research International. 2013;2013:1-13. Article ID 852195.

Parker JM, Guo D, Hodges RS. New hydrophilicity scale derived from high-performance liquid chromatography peptide retention data: correlation of predicted surface residues with antigenicity and X-ray-derived accessible sites. Biochemistry. 1986;25(19):5425–32.

Parkhill J, Wren BW, Mungall K, Ketley JM, Churcher C, Basham D, Chillingworth T, Davies RM, Feltwell T, Holroyd S, Jagels K, Karlyshev AV, Moule S, Pallen MJ, Penn CW, Quail MA, Rajandream MA, Rutherford KM, van Vliet AH, Whitehead S, Barrell BG. The genome sequence of the food-borne pathogen Campylobacter jejuni reveals hypervariable sequences. Nature. 2000;403(6770):665–8.

Peters B, Sidney J, Bourne P, Bui HH, Buus S, Doh G, Fleri W, Kronenberg M, Kubo R, Lund O, Nemazee D, Ponomarenko JV, Sathiamurthy M, Schoenberger SP, Stewart S, Surko P, Way S, Wilson S, Sette A. The design and implementation of the immune epitope database and analysis resource. Immunogenetics. 2005;57(5):326–36.

Saha S, Raghava GP. Prediction of continuous B-cell epitopes in an antigen using recurrent neural network. Proteins. 2006;65(1):40–8.

Sakib MS, Islam MR, Hasan AK, Nabi AH. Prediction of epitope-based peptides for the utility of vaccine development from fusion and glycoprotein of nipah virus using in silico approach. Adv Bioinformatics. 2014;2014:402492.

Sejvar JJ, Baughman AL, Wise M, Morgan OW. Population incidence of Guillain-Barre syndrome: a systematic review and meta-analysis. Neuroepidemiology. 2011;36(2):123–33.

Sette A, Chesnut R, Fikes J. HLA expression in cancer: implications for T cell-based immunotherapy. Immunogenetics. 2001;53(4):255–63.

Sun P, Ju H, Liu Z, Ning Q, Zhang J, Zhao X, Huang Y, Ma Z, Li Y. Bioinformatics resources and tools for conformational B-cell epitope prediction. Comput Math Methods Med. 2013;2013:943636.

Thevenet P, Shen Y, Maupetit J, Guyon F, Derreumaux P, Tuffery P. PEP-FOLD: an updated de novo structure prediction server for both linear and disulfide bonded cyclic peptides. Nucleic Acids Res. 2012;40(Web Server issue):W288–93.

Vita R, Zarebski L, Greenbaum JA, Emami H, Hoof I, Salimi N, Damle R, Sette A, Peters B. The immune epitope database 2.0. Nucleic Acids Res. 2010;38(Database issue):D854–62.

Winer JB. Guillain Barre syndrome. Mol Pathol. 2001;54(6):381–5.

Yewdell JW, Bennink JR. Immunodominance in major histocompatibility complex class I-restricted T lymphocyte responses. Annu Rev Immunol. 1999;17:51–88.

Yuki N. Guillain-Barre syndrome and anti-ganglioside antibodies: a clinician-scientist's journey. Proc Jpn Acad Ser B Phys Biol Sci. 2012;88(7):299–326.

Zhang Q, Wang P, Kim Y, Haste-Andersen P, Beaver J, Bourne PE, Bui HH, Buus S, Frankild S, Greenbaum J, Lund O, Lundegaard C, Nielsen M, Ponomarenko J, Sette A, Zhu Z, Peters B. Immune epitope database analysis resource (IEDB-AR). Nucleic Acids Res. 2008;36(Web Server issue):W513–8.