Иммуноинформатика в разработке вакцины против COVID-19: роль системы HLA
Анна Ю. Анисенкова1, Александр С. Голота1, Дмитрий А. Вологжанин1, Татьяна А. Камилова1, Станислав В. Макаренко1,2, Ольга В. Шнейдер1, Олег С. Глотов1,3, Юрий А. Серов4, Сергей В. Мосенко1, Сергей В. Азаренко1, Константин В. Сманцерев1, Дмитрий Н. Хоботников1, Татьяна В. Гладышева1, Сергей Г. Щербак1,2
1 СПб ГБУЗ «Городская больница №40 Курортного района», Сестрорецк, Россия
2 Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия
3 НИИ акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д. О. Отта, Санкт-Петербург, Россия
4 Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И. П. Павлова, Санкт-Петербург, Россия
Одобрено 12 Марта 2021
Резюме
Индивидуальные генетические вариации могут объяснить различные иммунные реакции на инфекцию коронавируса SARS-CoV-2 в популяции. Методология компьютерного моделирования in silico предоставляет экспериментальному сообществу список иммуногенных пептидов SARS-CoV-2, презентируемых антигенами HLA-системы. В этом обзоре представлен профиль предсказанных in silico иммуногенных пептидов вируса SARS-CoV-2 для функциональной валидации и разработки вакцин. Исследования, проводимые независимо друг от друга, дают высокую степень уверенности в воспроизводимости результатов. Вычислительное прогнозирование является инструментом быстрого и экономичного решения для предотвращения распространения и, в конечном итоге, устранения инфекции. Большая часть усилий по разработке вакцин и лекарств против SARS-CoV-2 направлена на гликопротеин шипа (S-белок), главный индуктор нейтрализующих антител. Несколько вакцин-кандидатов продемонстрировали эффективность в исследованиях in vitro и перешли в рандомизированные испытания на животных или людях для противодействия инфекции COVID-19. В этой статье освещаются текущие достижения в разработке субъединичных вакцин для борьбы с COVID-19, которые сокращают время и затраты при разработке вакцин.
Ключевые слова
Коронавирус, SARS-CoV-2, COVID-19, HLA, иммуногенный пептид, антиген, эпитоп, вакцина, компьютерное прогнозирование, компьютерное моделирование in silico, иммуноинформатика.
Одобрено 12 Марта 2021