Vibrio vulnificusによって引き起こされる多剤耐性感染症と戦うための新規マルチエピトープペプチドワクチンの免疫情報設計

多剤耐性vibrnificusは、ヒトの敗血症、敗血症、胃腸炎、致命的な壊死性筋膜炎などの疾患の原因となるグラム陰性菌です。V. vulnificus感染症の治療と予防は、抗生物質に対する耐性と認可されたワクチンの利用不能のために困難です。これを考慮して、下のプロテオミクス、免疫情報、分子ドッキング、およびダイナミクスシミュレーション研究を含むシリコベースのアプローチをここで適用して、上記の病原体の潜在的なエピトープワクチン候補を特定します。2つの潜在的なワクチン候補：VIBCとFLGLは、本質性、外膜の局在化、病原性、抗原性、経路マッピング、および細胞タンパク質 - タンパク質ネットワーク分析に基づいてろ過されます。免疫情報ツールを使用して、9-MER B細胞由来のT細胞抗原性エピトープが、ヒト集団における優位性のHLA対立遺伝子（DRB1*0101）に優れた親和性を実証している最終候補の2つのタンパク質について予測されます。スクリーニングされたペプチドは、設計されたコンストラクトの免疫原性特性を強化するために、アジュバントにリンクしたマルチエピトープペプチドでさらに使用されます。さらに、コンストラクトはTLR4免疫受容体に盲目的にドッキングされ、コンフォメーションダイナミクスシミュレーションで分析して、それぞれ複雑な親和性を解読し、時間依存行動を理解しました。これは、ワクチノ学者がin vivo動物モデルにおける免疫保護効果を評価するのに役立つと予想しています。

Multi-drug resistant Vibrio vulnificus is a Gram-negative bacillus responsible for diseases, such as: sepsis, septicemia, gastroenteritis, and fatal necrotizing fasciitis in humans. The treatment and prevention of V. vulnificus infections are challenging because of resistance to antibiotics and the non-availability of a licensed vaccine. Considering this, an in-silico based approach comprising subtractive proteomics, immunoinformatics, molecular docking, and dynamics simulation studies is applied herein to identify potential epitope vaccine candidates for the mentioned pathogen. Two potential vaccine candidates: vibC and flgL are filtered based on essentiality, outer membrane localization, virulence, antigenic, pathway mapping, and cellular protein-protein network analysis. Using immunoinformatic tools, 9-mer B-cell derived T-cell antigenic epitopes are predicted for the said shortlisted two proteins that are demonstrating excellent affinity for predominant HLA allele (DRB1*0101) in human population. Screened peptides are used further in multi-epitope peptide designing and linked to an adjuvant to enhance the immunogenic properties of the designed construct. Furthermore, the construct was docked blindly to TLR4 immune receptor, and analyzed in conformational dynamics simulation to decipher the complex affinity and understand time dependent behavior, respectively. We expect this designed in silico construct to be useful for vaccinologists to evaluate its immune protective efficacy in in vivo animal models.