یک رهیافت نوآورانه در طراحی واکسن In-Silico برعلیه ویروس دنگی نوع 2
الموضوعات : Biotechnological Journal of Environmental Microorganismsمهدیه صبح زاهدی 1 , محمد حسین یکتا کوشالی 2 , حجت اله زمانی 3
1 - گروه زیست شناسی ، دانشکده علوم پایه، دانشگاه گیلان ، رشت ، ایران
2 - مرکز تحقیقات بیوتکنولوژی، دانشکده پیراپزشکی ، دانشکده علوم پزشکی گیلان، رشت، ایران
3 - گروه زیست شناسی ، دانشکده علوم پایه، دانشگاه گیلان، رشت ، ایران
الکلمات المفتاحية: Dengue virus type 2, vaccine design, multiepitope vaccine, immunoinformatics,
ملخص المقالة :
مقدمه: ویروس دنگی نوع 2 (DENV-2) یک چالش مداوم و رو به رشد بهداشت عمومی است. این مطالعه با هدف توسعه یک نامزد واکسن با پتانسیل موثر DENV-2، با استفاده از سرورهای بیوانفورماتیک برای فرآیند طراحی انجام شد.
روش‌ها: یک رویکرد چند وجهی در سیلیکون برای طراحی واکسن جدید علیه DENV-2، با تمرکز بر شناسایی اپی توپ‌های ایمنی‌زا که برای برانگیختن پاسخ‌های ایمنی قوی حیاتی هستند، مورد استفاده قرار گرفت. ژنوم ویروسی برای شناسایی اپی توپ های موثر مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. اپی توپ های نامزدها برای طراحی واکسن بر اساس ویژگی های آنها مانند غیر سمی بودن، غیر حساسیت زا بودن و داشتن ایمنی زایی بالا انتخاب شدند. پس از آن، اپی توپ‌های پیش‌بینی‌شده با ادجوانت‌ها، پیوند دهنده‌ها و یک برچسب هیستیک برای فرمول‌بندی ساختار واکسن به هم پیوستند. پس از آن، ارزیابی جامع واکسن انجام شد.
یافته‌ها: پس از بررسی‌ها، یک پروتئین غیر سمی و غیر حساسیت‌زا با امتیاز آنتی ژنی 7776/0 به عنوان کاندید طراحی واکسن انتخاب شد. 4 اپی توپ برای سلول های B و 19 اپی توپ برای سلول های T پیش بینی شد و نامزد واکسن با ترکیب این اپی توپ ها تکمیل شد. ساختار واکسن غیرسمی، غیر حساسیت زا و دارای امتیاز ایمنی زایی مطلوب 0.7044 پیش بینی شد. علاوه بر این، واکسن طراحی شده با موفقیت تمام ارزیابی های مجازی را گذراند که شامل تجزیه و تحلیل خواص فیزیکی و شیمیایی آن و همچنین ارزیابی ساختارهای ثانویه و ثالث آن بود.
نتیجه‌گیری: بر اساس نتایج، این پپتید چند اپی توپی می‌تواند به عنوان یک کاندید واکسن امیدوارکننده استفاده شود که توسعه بیشتر را تضمین می‌کند. در نهایت، این مطالعه کمک قابل توجهی به هدف کلی کنترل و پیشگیری از تب دنگی می کند و راه هایی را برای استراتژی های واکسن نوآورانه باز می کند که می تواند تأثیر جهانی این بیماری را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. تحقیقات اضافی برای ارزیابی ویژگی‌های عملکردی، انجام آزمایش‌های in vitro و in vivo، کشف کاربردهای بالقوه، و انجام مطالعات مدل حیوانی برای تأیید ایمنی، کارایی و اثرات طولانی‌مدت فرمول واکسن ضروری است.
1. Sukupolvi-Petty, S., et al., Structure and function analysis of therapeutic monoclonal antibodies against dengue virus type 2. Journal of virology, 2010. 84(18): p. 9227-9239.
2. Zandi, K., et al., Antiviral activity of four types of bioflavonoid against dengue virus type-2. Virology journal, 2011. 8: p. 1-11.
3. Sirisena, P., et al., Concurrent dengue infections: Epidemiology & clinical implications. Indian Journal of Medical Research, 2021. 154(5): p. 669-679.
4. Guzman, M.G., et al., Dengue infection. Nature reviews Disease primers, 2016. 2(1): p. 1-25.
5. Guzman, M.G. and E. Harris, Dengue. The Lancet, 2015. 385(9966): p. 453-465.
6. Deng, S.-Q., et al., A review on dengue vaccine development. Vaccines, 2020. 8(1): p. 63.
7. Sridhar, S., et al., Effect of dengue serostatus on dengue vaccine safety and efficacy. New England Journal of Medicine, 2018. 379(4): p. 327-340.
8. Fadaka, A.O., et al., Immunoinformatics design of a novel epitope-based vaccine candidate against dengue virus. Scientific reports, 2021. 11(1): p. 19707.
9. Ali, M., et al., Exploring dengue genome to construct a multi-epitope based subunit vaccine by utilizing immunoinformatics approach to battle against dengue infection. Scientific reports, 2017. 7(1): p. 9232.
10. Fahimi, H., M. Sadeghizadeh, and M. Mohammadipour, In silico analysis of an envelope domain III-based multivalent fusion protein as a potential dengue vaccine candidate. Clinical and Experimental Vaccine Research, 2016. 5(1): p. 41-49.
11. Rombel, I.T., et al., ORF-FINDER: a vector for high-throughput gene identification. Gene, 2002. 282(1-2): p. 33-41.
12. Xiao, X., Z.-C. Wu, and K.-C. Chou, iLoc-Virus: A multi-label learning classifier for identifying the subcellular localization of virus proteins with both single and multiple sites. Journal of theoretical biology, 2011. 284(1): p. 42-51.
13. Petersen, T.N., et al., SignalP 4.0: discriminating signal peptides from transmembrane regions. Nature methods, 2011. 8(10): p. 785-786.
14. Käll, L., A. Krogh, and E.L. Sonnhammer, Advantages of combined transmembrane topology and signal peptide prediction—the Phobius web server. Nucleic acids research, 2007. 35(suppl_2): p. W429-W432.
15. Zaharieva, N., et al., Immunogenicity prediction by VaxiJen: a ten year overview. J. Proteom. Bioinform, 2017. 10(11): p. 10.4172.
16. Nasar, S., Z. Nasar, and S. Iftikhar, A novel strategy for developing a tetravalent vaccine (dvac) against dengue utilizing conserved regions from all DENV proteins. Microbial Pathogenesis, 2022. 164: p. 105447.
17. Vita, R., et al., The immune epitope database (IEDB) 3.0. Nucleic acids research, 2015. 43(D1): p. D405-D412.
18. Gupta, S., et al., In silico approach for predicting toxicity of peptides and proteins. PloS one, 2013. 8(9): p. e73957.
19. Garg, V.K., et al., MFPPI–multi FASTA ProtParam interface. Bioinformation, 2016. 12(2): p. 74.
20. Roohparvar Basmenj, E., et al., A novel approach to design a multiepitope peptide as a vaccine candidate for Bordetella pertussis. Journal of Biomolecular Structure and Dynamics, 2023: p. 1-13.
21. Kelley, L.A. and M.J. Sternberg, Protein structure prediction on the Web: a case study using the Phyre server. Nature protocols, 2009. 4(3): p. 363-371.
22. Davis, I.W., et al., MolProbity: all-atom contacts and structure validation for proteins and nucleic acids. Nucleic acids research, 2007. 35(suppl_2): p. W375-W383.
23. Yan, Y., et al., The HDOCK server for integrated protein–protein docking. Nature protocols, 2020. 15(5): p. 1829-1852.
24. Yenamandra, S.P., et al., Evolution, heterogeneity and global dispersal of cosmopolitan genotype of Dengue virus type 2. Scientific Reports, 2021. 11(1): p. 13496.
25. Roy, S.K. and S. Bhattacharjee, Dengue virus: epidemiology, biology, and disease aetiology. Canadian journal of microbiology, 2021. 67(10): p. 687-702.
26. Prompetchara, E., et al., Dengue vaccine: Global development update. Asian Pac J Allergy Immunol, 2020. 38(3): p. 178-185.
27. Martinelli, D.D., In silico vaccine design: A tutorial in immunoinformatics. Healthcare Analytics, 2022. 2: p. 100044.
