stringtranslate.com

Эпитоп

Эпитоп , также известный как антигенная детерминанта , представляет собой часть антигена , которая распознается иммунной системой , в частности , антителами , В -клетками или Т-клетками . Часть антитела, которая связывается с эпитопом, называется паратопом . Хотя эпитопы обычно не являются собственными белками , последовательности, полученные от хозяина, которые можно распознать (как в случае аутоиммунных заболеваний), также являются эпитопами. [1]

Эпитопы белковых антигенов делятся на две категории: конформационные эпитопы и линейные эпитопы , в зависимости от их структуры и взаимодействия с паратопом. [2] Конформационные и линейные эпитопы взаимодействуют с паратопом на основе трехмерной конформации, принятой эпитопом, которая определяется поверхностными особенностями задействованных остатков эпитопа и формой или третичной структурой других сегментов антигена. Конформационный эпитоп образуется в результате трехмерной конформации, возникающей в результате взаимодействия несмежных аминокислотных остатков. Напротив, линейный эпитоп образуется за счет трехмерной конформации, возникающей в результате взаимодействия смежных аминокислотных остатков. Линейный эпитоп не определяется исключительно первичной структурой участвующих аминокислот. Остатки, фланкирующие такие аминокислотные остатки, а также более отдаленные аминокислотные остатки антигена влияют на способность остатков первичной структуры принимать трехмерную конформацию эпитопа. [3] [4] [5] [6] [7] 90% эпитопов являются конформационными. [8]

Функция

Эпитопы Т-клеток

Эпитопы Т-клеток [9] представлены на поверхности антигенпрезентирующей клетки , где они связываются с молекулами главного комплекса гистосовместимости (MHC). У людей профессиональные антигенпрезентирующие клетки специализируются на представлении пептидов MHC класса II , тогда как большинство ядросодержащих соматических клеток представляют пептиды MHC класса I. Эпитопы Т-клеток, представленные молекулами MHC класса I , обычно представляют собой пептиды длиной от 8 до 11 аминокислот, тогда как молекулы MHC класса II представляют собой более длинные пептиды, длиной 13–17 аминокислот [10] , а неклассические молекулы MHC также представляют собой неклассические молекулы MHC. -пептидные эпитопы, такие как гликолипиды .

Эпитопы В-клеток

Часть антигена, с которой связываются иммуноглобулин или антитела, называется эпитопом В-клеток. [11] Эпитопы В-клеток можно разделить на две группы: конформационные и линейные. [11] Эпитопы В-клеток в основном конформационные. [12] [13] Если рассматривать четвертичную структуру, существуют дополнительные типы эпитопов. [13] Эпитопы, которые маскируются при агрегации белковых субъединиц, называются криптотопами . [13] Неотопы — это эпитопы, которые распознаются только в определенной четвертичной структуре, а остатки эпитопа могут охватывать несколько белковых субъединиц. [13] Неотопы не распознаются после диссоциации субъединиц. [13]

Перекрестная активность

Эпитопы иногда перекрестно реагируют. Это свойство используется иммунной системой при регуляции антиидиотипических антител (первоначально предложенных нобелевским лауреатом Нильсом Каем Йерне ). Если антитело связывается с эпитопом антигена, паратоп может стать эпитопом для другого антитела, которое затем свяжется с ним. Если это второе антитело относится к классу IgM, его связывание может усилить иммунный ответ; если второе антитело относится к классу IgG, его связывание может подавлять иммунный ответ. [ нужна цитата ]

Картирование эпитопов

Эпитопы Т-клеток

Эпитопы MHC классов I и II можно надежно предсказать только с помощью вычислительных средств [14] , хотя не все алгоритмы предсказания эпитопов Т-клеток in silico эквивалентны по своей точности. [15] Существует два основных метода прогнозирования связывания пептида с MHC: на основе данных и на основе структуры. [11] Структурные методы моделируют структуру пептида-MHC и требуют большой вычислительной мощности. [11] Методы, основанные на данных, имеют более высокую прогностическую эффективность, чем методы, основанные на структуре. [11] Методы, основанные на данных, прогнозируют связывание пептида с MHC на основе пептидных последовательностей, которые связывают молекулы MHC. [11] Идентифицируя эпитопы Т-клеток, ученые могут отслеживать, фенотипировать и стимулировать Т-клетки. [16] [17]

Эпитопы В-клеток

Существует два основных метода картирования эпитопов: структурные или функциональные исследования. [18] Методы структурного картирования эпитопов включают рентгеновскую кристаллографию , ядерный магнитный резонанс и электронную микроскопию . [18] Рентгеновская кристаллография комплексов Ag-Ab считается точным способом структурного картирования эпитопов. [18] Ядерный магнитный резонанс можно использовать для картирования эпитопов, используя данные о комплексе Ag-Ab. [18] Этот метод не требует образования кристаллов, но может работать только с небольшими пептидами и белками. [18] Электронная микроскопия — это метод с низким разрешением, который позволяет локализовать эпитопы на более крупных антигенах, таких как вирусные частицы. [18]

В методах функционального картирования эпитопов часто используются анализы связывания, такие как вестерн-блоттинг , дот-блоттинг и/или ELISA , для определения связывания антител. [18] Методы конкуренции призваны определить, могут ли два моноклональных антитела (мАТ) связываться с антигеном одновременно или конкурировать друг с другом за связывание в одном и том же сайте. [18] Другой метод включает высокопроизводительный мутагенез — стратегию картирования эпитопов, разработанную для улучшения быстрого картирования конформационных эпитопов на структурно сложных белках. [19] Мутагенез использует случайные/сайт-направленные мутации в отдельных остатках для картирования эпитопов. [18] Картирование эпитопов B-клеток можно использовать для разработки терапевтических средств на основе антител, вакцин на основе пептидов и инструментов иммунодиагностики. [18] [20]  

Эпитопные теги

Эпитопы часто используются в протеомике и изучении других генных продуктов. С помощью методов рекомбинантной ДНК генетические последовательности, кодирующие эпитопы, распознаваемые обычными антителами, могут быть слиты с геном. После синтеза полученная эпитопная метка позволяет антителу найти белок или другой генный продукт, что позволяет использовать лабораторные методы для локализации, очистки и дальнейшей молекулярной характеристики. Обычными эпитопами, используемыми для этой цели, являются Myc-тег , HA-тег , FLAG-тег , GST-тег , 6xHis , [21] V5-тег и OLLAS. [22] Пептиды также могут быть связаны с белками, которые образуют ковалентные связи с пептидом, обеспечивая необратимую иммобилизацию. [23] Эти стратегии также были успешно применены для разработки «эпитопно-ориентированной» вакцины. [24] [25]

Вакцины на основе эпитопа

Первая вакцина на основе эпитопа была разработана в 1985 году Джейкобом и соавт. [26] Вакцины на основе эпитопов стимулируют гуморальные и клеточные иммунные реакции с использованием изолированных В-клеточных или Т-клеточных эпитопов. [26] [20] [17] Эти вакцины могут использовать несколько эпитопов для повышения их эффективности. [26] Чтобы найти эпитопы для использования в вакцине, часто используется картирование in silico . [26] После обнаружения эпитопов-кандидатов конструкции разрабатываются и тестируются на эффективность вакцин. [26] Хотя вакцины на основе эпитопов в целом безопасны, одним из возможных побочных эффектов являются цитокиновые бури. [26]  

Неоантигенная детерминанта

Неоантигенная детерминанта — это эпитоп неоантигена , который представляет собой новообразованный антиген , ранее не распознаваемый иммунной системой. [27] Неоантигены часто связаны с опухолевыми антигенами и обнаруживаются в онкогенных клетках. [28] Неоантигены и, в более широком смысле, неоантигенные детерминанты могут образовываться, когда белок подвергается дальнейшей модификации в рамках биохимического пути, такого как гликозилирование , фосфорилирование или протеолиз . Это, изменяя структуру белка, может привести к образованию новых эпитопов, которые называются неоантигенными детерминантами, поскольку они приводят к появлению новых антигенных детерминант . Распознавание требует отдельных специфических антител . [ нужна цитата ]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Махмуди Гомари, Мохаммед; Сарайгорд-Афшари, Неда; Фарсимадан, Марзие; Ростами, Неда; Агамири, Шахин; Фарахоллахи, Мохаммад М. (1 декабря 2020 г.). «Возможности и проблемы методов очистки белков с помощью меток: применение в фармацевтической промышленности». Достижения биотехнологии . 45 : 107653. doi : 10.1016/j.biotechadv.2020.107653. PMID  33157154. S2CID  226276355.
  2. ^ Хуан Дж, Хонда W (апрель 2006 г.). «CED: база данных конформационных эпитопов». БМК Иммунология . 7 :7. дои : 10.1186/1471-2172-7-7 . ПМЦ 1513601 . ПМИД  16603068. 
  3. ^ Анфинсен CB (июль 1973 г.). «Принципы, управляющие сворачиванием белковых цепей». Наука . 181 (4096): 223–230. Бибкод : 1973Sci...181..223A. дои : 10.1126/science.181.4096.223. ПМИД  4124164.
  4. ^ Бергманн CC, Тонг Л., Куа Р., Сенсинтаффар Дж., Столман С. (август 1994 г.). «Дифференциальные эффекты фланкирующих остатков на презентацию эпитопов химерных пептидов». Журнал вирусологии . 68 (8): 5306–5310. doi :10.1128/JVI.68.8.5306-5310.1994. ПМК 236480 . ПМИД  7518534. 
  5. ^ Бергманн CC, Яо Q, Хо CK, Бакволд С.Л. (октябрь 1996 г.). «Фланкирующие остатки изменяют антигенность и иммуногенность многоединичных эпитопов CTL». Журнал иммунологии . 157 (8): 3242–3249. дои : 10.4049/jimmunol.157.8.3242 . PMID  8871618. S2CID  24717835.
  6. ^ Бриггс С., Прайс М.Р., Тендлер С.Дж. (1993). «Тонкая специфичность распознавания антителами эпителиальных муцинов, связанных с карциномой: связывание антител с синтетическими пептидными эпитопами». Европейский журнал рака . 29А (2): 230–237. дои : 10.1016/0959-8049(93)90181-E. ПМИД  7678496.
  7. ^ Крейг Л., Саншагрин ПК, Розек А., Лэки С., Кун Л.А., Скотт Дж.К. (август 1998 г.). «Роль структуры в перекрестной реактивности антител между пептидами и свернутыми белками». Журнал молекулярной биологии . 281 (1): 183–201. дои : 10.1006/jmbi.1998.1907. ПМИД  9680484.
  8. ^ Фердоус, Саба; Кельм, Себастьян; Бейкер, Терри С.; Ши, Джие; Мартин, Эндрю ЧР (1 октября 2019 г.). «Эпитопы B-клеток: разрывы и конформационный анализ». Молекулярная иммунология . 114 : 643–650. doi :10.1016/j.molimm.2019.09.014. PMID  31546099. S2CID  202747810.
  9. ^ Стирс Н.Дж., Карриер Дж.Р., Джоб О., Тованабутра С., Ратто-Ким С., Марович М.А. и др. (июнь 2014 г.). «Разработка областей, фланкирующих эпитоп, для оптимальной генерации эпитопов CTL». Вакцина . 32 (28): 3509–3516. doi :10.1016/j.vaccine.2014.04.039. ПМИД  24795226.
  10. ^ Альбертс Б., Джонсон А., Льюис Дж., Рафф М., Робертс К., Уолтер П. (2002). Молекулярная биология клетки (4-е изд.). Нью-Йорк: Garland Science. п. 1401. ИСБН 978-0815332183.
  11. ^ abcdef Санчес-Тринкадо, Хосе Л.; Гомес-Перосанц, Марта; Рече, Педро А. (2017). «Основы и методы прогнозирования эпитопов Т- и В-клеток». Журнал иммунологических исследований . 2017 : 1–14. дои : 10.1155/2017/2680160 . ПМЦ 5763123 . ПМИД  29445754. 
  12. ^ Эль-Мансалави Ю, Хонавар В (ноябрь 2010 г.). «Последние достижения в методах прогнозирования эпитопов B-клеток». Иммунные исследования . 6 (Приложение 2): S2. дои : 10.1186/1745-7580-6-S2-S2 . ПМК 2981878 . ПМИД  21067544. 
  13. ^ abcde Regenmortel, Марк Х.В. (2009). «Что такое эпитоп B-клеток?». Протоколы картирования эпитопов . Методы молекулярной биологии. Том. 524. стр. 3–20. дои : 10.1007/978-1-59745-450-6_1. ISBN 978-1934115176. ПМИД  19377933.
  14. ^ Корен, Э.; Грут, Энн Де; Ява, В.; Бек, К.; Бун, Т.; Ривера, Д.; Ли, Л.; Мытыч, Д.; Кошец, М.; Вираратне, Д.; Суонсон, С.; Мартин, В. (1 января 2007 г.). «Клиническая проверка предсказания иммуногенности рекомбинантного терапевтического белка человека in silico». Издания факультета Института иммунологии и информатики . 124 (1): 26–32. дои : 10.1016/j.clim.2007.03.544. PMID  17490912. S2CID  12867280.
  15. ^ Де Гроот, Энн С.; Мартин, Уильям (май 2009 г.). «Снижение риска, улучшение результатов: биоинженерия менее иммуногенной белковой терапии». Клиническая иммунология . 131 (2): 189–201. дои : 10.1016/j.clim.2009.01.009. ПМИД  19269256.
  16. ^ Петерс, Бьорн; Нильсен, Мортен; Сетте, Алессандро (26 апреля 2020 г.). «Прогнозирование эпитопа Т-клеток». Ежегодный обзор иммунологии . 38 (1): 123–145. doi : 10.1146/annurev-immunol-082119-124838. PMID  32045313. S2CID  211085860.
  17. ^ аб Ахмад, Тарек А.; Эвейда, Амру Э.; Эль-Сайед, Лейла Х. (декабрь 2016 г.). «Картирование эпитопов Т-клеток для разработки мощных вакцин». Отчеты о вакцинах . 6 : 13–22. doi :10.1016/j.vacrep.2016.07.002.
  18. ^ abcdefghij Поточнакова, Ленка; Бхиде, Мангеш; Пульзова, Люсия Борщекова (2016). «Введение в картирование эпитопов B-клеток и предсказание эпитопов in silico». Журнал иммунологических исследований . 2016 : 1–11. дои : 10.1155/2016/6760830 . ПМК 5227168 . ПМИД  28127568. 
  19. ^ Дэвидсон, Эдгар; Доранц, Бенджамин Дж. (сентябрь 2014 г.). «Высокопроизводительный подход к мутагенезу дробовика для картирования эпитопов антител к B-клеткам». Иммунология . 143 (1): 13–20. дои : 10.1111/imm.12323. ПМК 4137951 . ПМИД  24854488. 
  20. ^ аб Ахмад, Тарек А.; Эвейда, Амру Э.; Шевейта, Салах А. (2016). «Картирование эпитопов В-клеток для разработки вакцин и эффективной диагностики». Исследования в вакцинологии . 5 : 71–83. дои : 10.1016/j.trivac.2016.04.003 .
  21. ^ Уокер Дж., Рэпли Р. (2008). Справочник по молекулярным биометодам . Хумана Пресс. п. 467. ИСБН 978-1603273749.
  22. ^ Novus, Биологические препараты. «Эпитопная метка OLLAS». Новус Биологикс . Проверено 23 ноября 2011 г.
  23. ^ Закери Б., Фирер Дж.О., Челик Э., Читток ЕС, Шварц-Линек У., Мой В.Т., Ховарт М. (март 2012 г.). «Пептидная метка, образующая быструю ковалентную связь с белком посредством создания бактериального адгезина». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 109 (12): E690–697. Бибкод : 2012PNAS..109E.690Z. дои : 10.1073/pnas.1115485109 . ПМК 3311370 . ПМИД  22366317. 
  24. ^ Коррейя Б.Е., Бейтс Дж.Т., Лумис Р.Дж., Бэнейкс Г., Каррико С., Джардин Дж.Г. и др. (март 2014 г.). «Подтверждение принципа разработки вакцины, ориентированной на эпитоп». Природа . 507 (7491): 201–206. Бибкод : 2014Natur.507..201C. дои : 10.1038/nature12966. ПМК 4260937 . ПМИД  24499818. 
  25. ^ Макберни С.П., Саншайн Дж.Э., Габриэль С., Хьюн Дж.П., Саттон В.Ф., Фуллер Д.Х. и др. (июнь 2016 г.). «Оценка защиты, индуцированной белковым каркасом домена III оболочки вируса денге серотипа 2 / ДНК-вакциной у приматов, не являющихся человеком». Вакцина . 34 (30): 3500–3507. doi :10.1016/j.vaccine.2016.03.108. ПМЦ 4959041 . ПМИД  27085173. 
  26. ^ abcdef Парвизпур, Сепиде; Пурсейф, Мохаммад М.; Размара, Джафар; Рафи, Мохаммед А.; Омиди, Ядолла (июнь 2020 г.). «Разработка вакцины на основе эпитопов: всесторонний обзор подходов биоинформатики». Открытие наркотиков сегодня . 25 (6): 1034–1042. doi :10.1016/j.drudis.2020.03.006. PMID  32205198. S2CID  214629963.
  27. ^ Ханс-Вернер V (2005). «Неоантигенобразующие химические вещества». Энциклопедический справочник по иммунотоксикологии . п. 475. дои : 10.1007/3-540-27806-0_1063. ISBN 978-3540441724.
  28. ^ Неоантиген. (nd) Медицинский словарь Мосби, 8-е издание. (2009). Получено 9 февраля 2015 г. из медицинского онлайн-словаря.

Внешние ссылки

Методы прогнозирования эпитопов

Базы данных эпитопов