[연구 소개] 클래스 I 융합 단백질의 에피토프 예측

 

 

 

안녕하세요!

오늘은 2022년 bioRxiv에 발표된 **"Computational epitope mapping of class I fusion proteins using Bayes classification"**라는 연구를 소개하려 합니다. 이 연구는 바이러스 면역 반응에 대한 이해를 높이고, 새로운 백신 개발에 중요한 전략을 제시하는 내용을 담고 있습니다.

바이러스 융합 단백질과 중화 항체 에피토프

 

바이러스가 숙주 세포에 침투하고 감염을 일으키는 과정에서 클래스 I 융합 단백질은 핵심적인 역할을 하며, 바이러스 표면에 위치해 숙주 세포와의 융합을 유도합니다. 이를 막기 위해 면역 체계는 융합 단백질에 결합하는 중화 항체를 생성하며, 이러한 항체가 결합하는 부위를 중화 에피토프라고 부릅니다. 이 중화 에피토프 매핑은 바이러스에 대한 면역 반응을 이해하고, 새로운 백신 개발에 필수적인 과정입니다.

기존 에피토프 매핑 방법의 한계

기존 에피토프 매핑 방법은 단단한 단백질 구조에

 

기반한 방식으로, 유연성이 높은 바이러스 융합 단백질의 경우 정확도에 제한이 있습니다. 바이러스 융합 단백질은 침투와 감염 과정에서 다양한 구조적 변화를 겪으며, 중화 에피토프의 위치도 이에 따라 변할 수 있습니다. 따라서, 보다 유연성을 반영한 새로운 매핑 방법이 요구됩니다.

AxIEM: 혁신적인 에피토프 매핑 방법

 

이 연구에서는 **AxIEM(Accelerated class I fusion protein Epitope Mapping)**이라는 새로운 에피토프 매핑 방법을 제안합니다. AxIEM은 융합 단백질의 유연성을 고려해 불연속적인 항체 에피토프의 예측 정확성을 크게 향상시킵니다. 또한, 이전의 실험 데이터를 활용하여 예측의 신뢰도를 높이며, 다양한 클래스 I 융합 단백질의 중화 에피토프를 더 잘 구별해냅니다.

AxIEM의 주요 성과

• AxIEM은 기존 방법보다 샘플 외 예측 정확도가 뛰어납니다.
• AxIEM은 공통 에피토프를 식별하여 백신 개발 및 구조 설계에 중요한 통찰력을 제공합니다.
• AxIEM은 부단위 백신 설계에 필수적인 구조별 에피토프를 효과적으로 구분하는 방법을 제공합니다.

AxIEM의 의의와 전망

 

AxIEM은 빠르게 진화하는 바이러스에 대한 항체 기반 치료제 개발에 중요한 중화 에피토프를 효율적으로 결정하는 데 큰 기여를 할 것입니다. 또한, 백신 설계에 대한 새로운 전략을 제시함으로써, 감염 질환 예방에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

 

출처: https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1010230