Fin décembre 2019, le coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2) est apparu à Wuhan, en Chine, et s’est ensuite propagé rapidement à travers le monde. Le 11 mars 2020, l’Organisation mondiale de la santé a annoncé l’épidémie mondiale de maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) comme une pandémie. Les scientifiques du monde entier travaillent intensivement à la mise au point de nouveaux vaccins, thérapeutiques et de nombreuses autres stratégies pour contenir la pandémie.
Le SRAS-CoV-2 est un virus à ARN simple brin de sens positif qui appartient au genre Betacoronavirus de la famille des Coronaviridae. Certains membres de cette famille affectent les humains en provoquant un rhume (HCoV-229E, HCoV-NL63 et HCoV-OC43), le SRAS (syndrome respiratoire aigu sévère) et le MERS (syndrome respiratoire du Moyen-Orient).
Parmi eux, le SRAS-CoV-2 est le plus contagieux, qui provoque des symptômes légers à sévères. SARS-CoV-2 code à la fois pour des protéines structurelles et non structurales. Les protéines structurelles comprennent la protéine Spike (S), la protéine d’enveloppe (E), la protéine membranaire (M) et la protéine nucléocapside (N).
Protéine N
Les scientifiques ont rapporté que toutes les protéines structurales peuvent être utilisées comme candidats vaccins. Par exemple, la protéine N est associée à des complexes réplicase-transcriptase et est impliquée dans l’encapsidation, la transcription et la réplication du virus. La protéine N stimule des anticorps puissants, qui à leur tour peuvent déclencher la production de cytokines.
ORF3a
Le cadre de lecture ouvert 3a (ORF3a) est également essentiel pour la réplication virale et la virulence du SRAS CoV. La fonction de l’ORF3a est de stimuler l’expression du gène pro-IL-1β et la sécrétion d’IL-1β qui affectent gravement les poumons.
Les chercheurs ont révélé que très peu d’informations sont disponibles sur la pathogenèse du virus. Par conséquent, des recherches supplémentaires, basées sur l’immuno-informatique, sont nécessaires pour identifier les épitopes immunogènes.
Étude actuelle
Une nouvelle étude a été publiée dans le Journal de la structure et de la dynamique biomoléculaires qui se concentre sur l’évaluation des protéines E, M, N, ORF10, ORF8, ORF3a et M à l’aide d’outils bioinformatiques pour développer un vaccin COVID-19 multi-épitopes. Les chercheurs ont utilisé des méthodes in-silico pour provoquer des réponses immunitaires humorales et cellulaires.
Des études phylogénétiques antérieures ont révélé que le SRAS-CoV et le SRAS-CoV-2 sont similaires à environ 80%. En outre, les chercheurs ont rapporté qu’une forte réponse des cellules T spécifiques du virus est essentielle pour éliminer les infections virales respiratoires, par exemple, le SRAS-CoV et la grippe A. En outre, l’immunité humorale et cellulaire joue un rôle crucial dans la protection contre ces maladies.
Le développement d’anticorps très efficaces contre la protéine N du SRAS-CoV a été observé au cours de cette infection. Cependant, l’une des principales limites de ce type d’anticorps est qu’il a une durée de vie plus courte chez les patients en convalescence. En plus de l’immunité humorale, les réponses cellulaires (p. Ex., CD4+ et CD8+) fournissent également une protection COVID-19 aux individus pour une durée plus longue.
Les chercheurs ont expliqué qu’un vaccin multi-épitopes pourrait reconnaître et assembler des épitopes de cellules B et T qui pourraient déclencher efficacement le système immunitaire et provoquer des réponses immunitaires plus puissantes. Récemment, des scientifiques ont développé avec succès des vaccins utilisant le CD8+ lymphocytes T cytolytiques (CTL), lymphocytes B et CD4+ epitopes des cellules T auxiliaires (HTL).
L’étude actuelle a conçu une nouvelle protéine de fusion multi-épitopes (protéine N, protéine M et ORF3a) qui contient des domaines riches en épitopes antigéniques.
L’activité biologique de cette protéine de fusion a été évaluée à l’aide d’outils bioinformatiques. L’interaction entre le candidat vaccin, le récepteur du système immunitaire inné (TLR4) et le récepteur du système immunitaire cellulaire (HLA-A * 11: 01) a été évaluée.
Cette étude a utilisé le serveur Rankpep qui a analysé les supertypes HLA pour prédire différents épitopes des séquences de protéines N, ORF3a et M selon les allèles HLA I et HLA II.
Pour la prédiction d’épitopes linéaires, les chercheurs ont utilisé le serveur Bepipred, qui a également prédit les épitopes des protéines N, ORF3a et M. Comme les réponses cellulaires et humorales sont obligatoires pour une protection efficace contre les infections à coronavirus, en utilisant l’analyse in-silico, cinq domaines riches en épitopes qui possédaient des scores élevés et des épitopes partagés entre les épitopes des lymphocytes T et B. ont été sélectionnés.
VaxiJen v2.0 a été utilisé pour déterminer l’antigénicité de la protéine modifiée. L’analyse de la protéine NOM a révélé une antigénicité puissante sans adjuvant. En outre, les chercheurs ont prédit la possibilité d’une réaction allergique de la protéine modifiée à l’aide d’iAllertop et ont signalé l’absence d’allergénicité de cette protéine.
Les chercheurs ont en outre analysé les paramètres physiochimiques (poids moléculaire, résidus chargés positifs et négatifs, points isoélectriques, etc.) et ont conclu que la protéine conçue pourrait être un candidat vaccin approprié. Ils ont ancré le NOM avec les récepteurs TLR4 (Toll-like Receptors) et HLA-A * 11: 01, et l’interaction a déclenché une réponse immunitaire. La simulation de dynamique moléculaire (MD) a assuré la stabilité des structures protéiques.
Les chercheurs de la présente étude ont utilisé les serveurs Web PatchDock et Firedock pour déterminer l’interaction optimale entre la protéine NOM et les récepteurs immunitaires. Ils ont utilisé l’énergie mondiale comme référence pour sélectionner les meilleurs complexes. Dans une analyse de la fluctuation quadratique moyenne (RMSF), les valeurs de la protéine recombinante NOM dans les simulations MD suggéraient une fluctuation de la forme monomère du vaccin dans de nombreuses régions.
Cela a indiqué que la protéine recombinante NOM était plus stable lorsqu’elle était complexe avec les deux récepteurs immunitaires. De plus, dans une étude comparative, les valeurs RMSF de la protéine recombinante NOM en complexe avec HLA-A * 11: 01 étaient inférieures à celles de la protéine recombinante NOM en complexe avec TLR4.
Comme les énergies de liaison sont également plus faibles, les chercheurs ont conclu que la protéine recombinante NOM pourrait se lier au HLA-A * 11: 01 mieux que l’autre récepteur immunitaire. Ce résultat a également été validé par une analyse structurelle.
