通过人工智能识别的免疫性SARS-CoV-2T细胞表位体的实验验证
Lorenzo Federico1,2, Brandon Malone3, Simen Tennøe3
1Department of Immunology, Oslo University Hospital, Oslo, Norway.
Frontiers in immunology
|December 4, 2023
概括
人工智能从SARS-CoV-2蛋白质组中确定了潜在的通用T细胞疫苗标. 验证证实了新型表位,特别是在非尖端地区,加强了疫苗开发战略.
科学领域:
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 病毒学 病毒学
- 人工智能在医学中的应用
- 疫苗开发 疫苗开发
背景情况:
- COVID-19大流行凸显了针对T细胞反应的有效疫苗的需要.
- 在SARS-CoV-2蛋白质组内识别免疫原性区域 (热点) 对于通用疫苗设计至关重要.
- 人工智能 (AI) 工具可以加快T细胞表位的预测.
研究的目的:
- 使用一个人工智能工具,NEC免疫分析仪 (NIP),预测来自SARS-CoV-2蛋白质组的免疫性T细胞表位.
- 为了验证和描述T细胞对这些人工智能识别的表位的反应.
- 探索这些表位的潜力,以开发具有普遍保护性的T细胞疫苗候选人.
主要方法:
- 应用人工智能驱动的NEC免疫分析仪 (NIP) 来预测T细胞免疫热点在整个SARS-CoV-2蛋白质组.
- 使用基于流细胞计的T细胞激活诱导标记物 (AIM) 试验,对预测的最小表位的验证.
- 从接种过疫苗的捐赠者获得的外周血液单核细胞 (PBMC) 的ex vivo刺激,使用NIP预测的.
主要成果:
- 确定了59个验证的查结果,其中56% (33个) 是新的,未报告的表位.
- 这些新型表位的很大一部分来自非尖端SARS-CoV-2区域 (Orf1ab,Orf3a和E).
- 在大多数接种疫苗的个体中,用NIP预测的尖端蛋白诱导PBMC中的CD8+T细胞反应.
结论:
- 这项研究验证了像NIP这样的AI平台的预测准确性,用于识别真正的T细胞免疫性.
- 已经确定了新的T细胞表位,特别是来自非尖端病毒区域,为疫苗设计提供了新的途径.
- 为评估人工智能驱动的表位预测和疫苗诱导的T细胞反应提供了一个框架.
