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《4月14日_利用反向疫苗学方法，识别针对SARS-CoV-2的潜在候选疫苗》

  • 来源专题：COVID-19科研动态监测
  • 编译者： zhangmin
  • 发布时间：2020-04-16

  • 1.时间：2020年4月14日

    2.机构或团队：Dr. B. Lal生物技术研究所、印度阿米提大学

    3.事件概要：

    Dr. B. Lal生物技术研究所和印度阿米提大学的科研人员在bioRxiv预印本平台发表题为“Identification of potential vaccine candidates against SARS-CoV-2, A step forward to fight novel coronavirus 2019-nCoV: A Reverse Vaccinology Approach”的文章。

    文章指出，研究人员从印度的地理起源中收集了针对人类宿主的SARS-CoV-2基因组，进一步使用反向疫苗学和免疫信息学工具，发现了可以对抗COVID-19的有效候选疫苗。该研究从SARS-CoV-2的表面糖蛋白（蛋白保藏号为QIA98583.1和QHS34546.1）中发现了两个很有前途的抗原肽GVYFASTEK和NFRVQPTESIV，它们被认为与I类和II类MHC等位基因相互作用，显示出高达90％的保守性和高抗原值。随后，分子对接研究验证了这些主要抗原肽与MHC I类的HLA-A*11-01等位基因和MHC II类的HLA DRB1*04-01等位基因残基的分子相互作用。经分析，这些肽被预测为合适的表位，能够引发针对SARS-CoV-2的强烈细胞介导的免疫反应。研究结果可能有助于在不久的将来为疫苗生产选择SARS-CoV-2表位。文章称，其研究将为建立一个快速、可靠和良好的平台铺平道路，以便为对抗COVID-19提供及时的对策。

    *注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。

    4.附件：

    原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.04.13.039198v1

  • 原文来源：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.04.13.039198v1
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    • 3月23日_使用反向疫苗学和机器学习的COVID-19冠状病毒疫苗设计 1.时间：2020年3月23日 2.机构或团队：密西根大学 3. 事件概要： bioRxiv预印平台于3月23日发表了密西根大学的题为“COVID-19 coronavirus vaccine design using reverse vaccinology and machine learning”的文章。 文章显示，为了最终与正在出现的COVID-19大流行作斗争，需要开发一种有效且安全的疫苗，以应对由SARS-CoV-2冠状病毒引起的这种高度传染性疾病。该团队经过文献和临床试验调查表明，整个病毒以及刺突（S）蛋白，核衣壳（N）蛋白和膜（M）蛋白均已针对SARS和MERS疫苗开发进行了测试。但是，这些候选疫苗可能缺乏诱导完全保护的功能，并且存在安全隐患。然后，该团队应用了Vaxign反向疫苗学工具和新开发的Vaxign-ML机器学习工具来预测COVID-19候选疫苗。通过研究SARS-CoV-2的整个蛋白质组，预测包括S蛋白和5个非结构蛋白（nsp3、3CL-pro和nsp8-10）在内的6种蛋白是粘附素，它们对病毒的粘附和宿主入侵至关重要。Vaxign-ML还预测了S，nsp3和nsp8蛋白会诱导高保护性抗原性。除了常用的S蛋白外，还没有在任何冠状病毒疫苗研究中对nsp3蛋白进行过测试，因此被选择作进一步研究。研究人员发现nsp3在SARS-CoV-2，SARS-CoV和MERS-CoV中比在15种感染人类和其他动物的冠状病毒中更保守。还预测该蛋白质包含混杂的MHC-I和MHC-II T细胞表位，以及位于该蛋白特定位置和功能域中的线性B细胞表位。通过应用反向疫苗学和机器学习，该团队预测了有效和安全的COVID-19疫苗开发的潜在疫苗目标。 然后，提出包含结构蛋白（Sp）和非结构蛋白（Nsp）的“ Sp / Nsp鸡尾酒疫苗”将刺激有效的互补免疫应答。 *注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。 4.附件：  原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.03.20.000141v2
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