[論文レビュー] Quantitative Prediction of Linear B-Cell Epitopes

Raúl Isea|arXiv (Cornell University)|Dec 26, 2016

vaccines and immunoinformatics approaches被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、デングウイルス血清型4の糖体タンパク質Eの線形B細胞エピトープを、5つの予測ツール（BepiPred、EPMLR、BCPred、ABCPred、Emini）から優先順位を付けるための定量的コンSENSUS手法、<C>と表記される手法を提案する。少なくとも3つのプログラムで重複するエピトープを同定し、アミノ酸頻度に基づいてスコア付けすることで、高信頼性のエピトープを特定する。<C> ≥ 3.6 の17個のエピトープが同定され、そのうち7つは<C> > 4 を示しており、IEDBデータベースに実験的に検証済みのエピトープと強く重複している。

ABSTRACT

In scientific literature, there are many programs that predict linear B-cell epitopes from a protein sequence. Each program generates multiple B-cell epitopes that can be individually studied. This paper defines a function called <C> that combines results from five different prediction programs concerning the linear B-cell epitopes (ie., BebiPred, EPMLR, BCPred, ABCPred and Emini Prediction) for selecting the best B-cell epitopes. We obtained 17 potential linear B cells consensus epitopes from Glycoprotein E from serotype IV of the dengue virus for exploring new possibilities in vaccine development. The direct implication of the results obtained is to open the way to experimentally validate more epitopes to increase the efficiency of the available treatments against dengue and to explore the methodology in other diseases.

研究の動機と目的

• 複数のインシリコツールからの予測線形B細胞エピトープの数を減らし、実験的検証に適した優先順位付けされたセットに統合すること。
• 5つの異なるB細胞エピトープ予測プログラムの結果を統合することで、予測精度を向上させる定量的コンセンサスアプローチを開発すること。
• ワクチン設計への応用を想定し、デングウイルス血清型4の糖体タンパク質Eに存在する高信頼性エピトープを同定すること。
• IEDBデータベースに実験的に確認済みのエピトープと照合することで、提案手法の妥当性を検証すること。

提案手法

• 糖体タンパク質E配列全体にわたる予測領域をアラインメントすることで、5つの予測ツール（BepiPred、EPMLR、BCPred、ABCPred、Emini）からの重複するB細胞エピトープを同定した。
• 少なくとも3つの予測プログラムで重複するエピトープをコンセンサス領域として選択した。
• コンセンサス領域内の各アミノ酸について、すべての予測結果における出現頻度に基づいてスコア付けを行った。
• <C>スコアは、アミノ酸頻度の合計をエピトープ長で割った値として計算され、値が大きいほど信頼性が高いことを示す。
• <C> ≥ 3.6 のエピトープをさらに分析の対象とした。より厳密な基準（例： <C> ≥ 4）を用いて、最良候補を特定した。
• 最終的な予測結果を、IEDBデータベースの実験的に検証済みエピトープと照合し、一致度を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 コンセンサススコアリング手法は、デングウイルス血清型4のインシリコ予測線形B細胞エピトープの信頼性を向上させることができるか？
• RQ2 デングウイルス血清型4の糖体タンパク質Eから、複数の計算ツールで一貫して予測されるエピトープはどれか？
• RQ3 予測されたエピトープは、IEDBデータベースの実験的に確認済みB細胞エピトープとどの程度重複しているか？
• RQ4 <C>スコア指標は、その後続の実験的検証に適したエピトープの優先順位付けに効果的に機能するか？
• RQ5 B細胞エピトープ同定における誤検出を低減するために、計算予測パイプラインをどのように最適化できるか？

主な発見

• デングウイルス血清型4の糖体タンパク質Eから、<C>スコアが3.6以上である線形B細胞エピトープが17個同定され、コンセンサスの高さと信頼性の高さを示した。
• そのうち7つのエピトープは<C>スコアが4.0を超えており、特に残基909–924のIDGPDTSECPNERRAWは<C> = 4.25を示した。
• エピトープIDGPDTSECPNERRAW（残基909–924）は、本手法とIEDBデータベースの両方で同定されており、生物学的関連性を裏付けた。
• 残基1811–1820のREIPERSWNTエピトープ（C = 4.20）もIEDBに存在しており、本手法の予測精度を支持する結果となった。
• 1つのデングウイルス血清型4配列（ACH61691）から、初期に合計636個の線形B細胞エピトープが予測された。
• 本手法により、31個のデングウイルス血清型4配列から予測された1,800個以上のエピトープを、17個の高信頼性候補に著しく削減し、データの圧縮と優先順位付けの有効性を示した。