免疫调节作为疫苗辅助剂和抗菌剂

科学领域:

• 免疫学和疫苗学 免疫学和疫苗学
• 计算生物学 计算生物学
• 药物发现 药物发现 药物发现

背景情况:

• 辅助剂的发现落后于疫苗技术,阻碍了有效的免疫疗法.
• 抗生素耐药性构成了全球重大健康挑战.
• 来自关节动物的是一种新型免疫调节剂的有希望的来源.

研究的目的:

• 识别和表征来自关节动物的安全,有效的免疫调节.
• 探索这些的潜力作为疫苗辅助剂和癌症免疫治疗.
• 利用机器学习和系统生物学来加速的发现.

主要方法:

• 支持矢量机器 (SVM) 机器学习分类器用于选643种抗微生物.
• 分子对接和模拟研究,以确定人体细胞表面Toll-like受体 (TLRs) 上的标.
• 路径丰富分析用于定义免疫学特征.

主要成果:

• 确定了76种安全的免疫调节剂,包括SPalf2-453 (抗病毒,TLR1/2连接体),SBsib-711 (癌症疫苗辅助剂,TLR4/MD2,CD47/PD-L1抑制剂) 和MRh4-679 (通用辅助剂,Th1/Th2平衡).
• SPalf2-453表现出细胞透和抗病毒特性.
• 通过向瘤细胞标记物,SBsib-711显示出在癌症免疫治疗中的潜力.

结论:

• 整合机器学习,分子建模和系统生物学的组合方法使得多功能治疗的发现成为可能.
• 来自关节动物的代表了开发下一代预防和治疗剂的宝贵资源.
• 这些发现为应对传染病和癌症开辟了新的途径.