[논문 리뷰] Quantitative Prediction of Linear B-Cell Epitopes

Raúl Isea|arXiv (Cornell University)|2016. 12. 26.

vaccines and immunoinformatics approaches인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 데인그어 바이러스 혈청형 4의 당단백질 E에서 5개의 예측 도구(BepiPred, EPMLR, BCPred, ABCPred, Emini)를 통해 선형 B세포 항원부위를 우선순위 정렬하기 위해 <C>로 표기된 정량적 공감 방법을 제안한다. 최소 3개의 프로그램에서 겹치는 항원부위를 식별하고 아미노산 빈도를 기반으로 점수를 매겨 높은 신뢰도를 가진 항원부위를 선별한다. <C> ≥ 3.6인 17개의 항원부위가 확인되었으며, 이 중 7개는 <C> > 4를 기록하여 IEDB 데이터베이스의 실험적으로 검증된 항원부위와 강한 겹침을 보였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 다양한 인 시코 도구로부터 예측된 선형 B세포 항원부위의 수를 줄여 실험적 검증을 위한 우선순위 목록으로 압축하는 것.
• 다섯 개의 서로 다른 B세포 항원부위 예측 프로그램의 결과를 통합하여 예측 정확도를 향상시키는 정량적 공감 접근법을 개발하는 것.
• 백신 설계에 활용 가능한 잠재적 고신뢰도 항원부위를 데인그어 바이러스 혈청형 4의 당단백질 E에서 식별하는 것.
• IEDB 데이터베이스에서 실험적으로 확인된 항원부위와의 비교를 통해 제안된 방법의 타당성을 검증하는 것.

제안 방법

• glycoprotein E 서열 전반에 걸쳐 예측된 영역를 정렬하여 다섯 개의 예측 도구(BepiPred, EPMLR, BCPred, ABCPred, Emini)에서 겹치는 B세포 항원부위를 식별하였다.
• 최소 세 개의 예측 프로그램에서 겹치는 항원부위를 공감 영역로 선별하였다.
• 공감 영역 내의 각 아미노산은 모든 예측에서의 출현 빈도를 기반으로 점수를 매겼다.
• <C> 점수는 아미노산 빈도의 합을 항원부위 길이로 나누어 계산되었으며, 높은 값일수록 더 높은 신뢰도를 의미한다.
• <C> ≥ 3.6인 항원부위를 추가 분석을 위해 선별하였으며, 상위 후보를 식별하기 위해 더 엄격한 기준(예: <C> ≥ 4)을 사용하였다.
• 최종 예측 결과는 IEDB 데이터베이스의 실험적으로 검증된 항원부위와 비교하여 일치 정도를 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공감 점수 방법을 통해 데인그어 바이러스 혈청형 4의 인 시코 예측 선형 B세포 항원부위의 신뢰도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 데인그어 바이러스 혈청형 4의 당단백질 E에서 어떤 항원부위가 여러 계산 도구에서 가장 일관되게 예측되는가?
• RQ3 예측된 항원부위가 IEDB 데이터베이스의 실험적으로 검증된 B세포 항원부위와 어느 정도 겹치는가?
• RQ4 <C> 점수 지표가 후속 실험적 검증을 위한 항원부위 우선순위 정렬에 효과적으로 기능하는가?
• RQ5 B세포 항원부위 탐색에서 임의의 양성 결과를 줄이기 위해 계산 예측 파이프라인을 어떻게 최적화할 수 있는가?

주요 결과

• 데인그어 바이러스 혈청형 4의 당단백질 E에서 <C> 점수가 3.6 이상인 17개의 선형 B세포 항원부위가 식별되었으며, 이는 높은 공감도와 높은 신뢰도를 의미한다.
• 이 중 7개의 항원부위는 <C> 점수가 4.0을 초과하였으며, 특히 <C>가 4.25인 IDGPDTSECPNERRAW(잔기 909–924)가 포함되어 있었다.
• 항원부위 IDGPDTSECPNERRAW(잔기 909–924)는 제안된 방법과 IEDB 데이터베이스 양쪽 모두에서 발견되어 생물학적 관련성을 확인하였다.
• <C> 점수가 4.20인 항원부위 REIPERSWNT(잔기 1811–1820)도 IEDB에 존재하여 본 방법의 예측 정확도를 뒷받침하였다.
• 단일 데인그어 혈청형 4 서열(ACH61691)에서 처음으로 예측된 선형 B세포 항원부위는 총 636개였으며, 이는 공감 필터링 방법의 필요성을 시사한다.
• 본 방법은 31개의 데인그어 혈청형 4 서열에서 예측된 1,800개 이상의 항원부위를 17개의 고신뢰도 후보로 성공적으로 줄였으며, 상당한 데이터 감소와 우선순위 정렬 효과를 입증하였다.