計算免疫学

学術界では、計算免疫学は、免疫学に対するハイスループットのゲノムおよびバイオインフォマティクスのアプローチを網羅する科学分野です。この分野の主な目的は、免疫学的データを計算上の問題に変換し、数学的および計算的アプローチを使用してこれらの問題を解決し、その結果を免疫学的に意味のある解釈に変換することです。

導入

免疫システムは人体の複雑なシステムであり、それを理解することは生物学で最も困難なテーマの 1 つです。免疫学の研究は、人体の防御の根底にあるメカニズムを理解し、免疫疾患の治療薬を開発して健康を維持するために重要です。ゲノム技術とプロテオーム技術の最近の発見は、免疫学の研究を劇的に変えました。ヒトやその他のモデル生物のゲノムの配列決定により、免疫学の研究に関連するデータがますます大量に生成され、同時に膨大な量の機能データと臨床データが科学文献で報告され、臨床記録に保存されています。バイオインフォマティクスまたは計算生物学の最近の進歩は、これらの大規模データを理解および整理するのに役立ち、計算免疫学または免疫インフォマティクスと呼ばれる新しい分野を生み出しました。

計算免疫学はバイオインフォマティクスの一分野であり、配列アライメントやタンパク質構造予測ツールなどの同様の概念とツールに基づいています。イムノミクスはゲノミクスやプロテオミクスのような学問分野です。免疫学とコンピューターサイエンス、数学、化学、生化学を具体的に組み合わせて、免疫システム機能の大規模な分析を行う科学です。複雑なタンパク質間相互作用とネットワークを研究し、正常、病気、再構成状態における免疫応答とその役割をより深く理解することを目指しています。計算免疫学はイムノミクスの一部であり、大規模な実験データの分析に重点を置いています。^[1]^[2]

歴史

計算免疫学は、90年以上前にマラリア疫学の理論的モデリングから始まりました。当時は、病気の伝染の研究を導くために数学を使用することに重点が置かれていました。それ以来、この分野は免疫システムのプロセスと病気の他のすべての側面をカバーするように拡大しました。^[3]

免疫学データベース

近年のシーケンシングとプロテオミクス技術の進歩により、分子データと免疫データの生成が何倍にも増加しています。データは非常に多様であるため、研究での使用に応じてさまざまなデータベースに分類できます。現在までに、核酸研究 (NAR) データベースコレクションには合計 31 の異なる免疫データベースが記載されており、免疫関連のデータベースとともに次の表に示されています。^[4]表の情報は、NAR データベースコレクションのデータベースの説明から取得されています。

アレルギー情報のオンラインリソースも http://www.allergen.org で入手できます。このようなデータは、既知のアレルゲン間の交差反応の調査や、タンパク質の潜在的なアレルギー性の分析に役立ちます。アレルゲンタンパク質構造データベース(SDAP) には、アレルギー性タンパク質の情報が格納されています。食品アレルギー研究リソースプログラム (FARRP) のタンパク質アレルゲン- オンラインデータベースには、科学文献や公開データベースから得られた既知および推定アレルゲンの配列が含まれています。Allergomeでは、 IgE 媒介疾患を引き起こすアレルゲンの注釈に重点を置いています。

ツール

さまざまな計算的、数学的、統計的方法が利用可能であり、報告されています。これらのツールは、免疫学的データの収集、分析、解釈に役立ちます。これらには、テキストマイニング、 ^[33]情報管理、^[34]^[35]配列分析、分子相互作用の分析、免疫システムと免疫学的プロセスの高度なシミュレーションを可能にする数学モデルが含まれます。^[36]^[37] アレルゲン交差反応性の情報の分類、^[33]がん関連遺伝子変異の特定、免疫エピトープの分類など、免疫学領域における非構造化テキスト文書から興味深く複雑なパターンを抽出する試みが行われています。

^{免疫インフォマティクスでは、ClustalW、 [38]、} BLAST、^[39] 、TreeViewなどの基本的なバイオインフォマティクスツールと、IGおよびTR配列解析用のEpiMatrix、^[40]^[41] IMGT/V-QUEST、IG可変ドメイン構造解析用のIMGT/Collier-de-PerlesおよびIMGT/StructuralQuery ^[42]などの特殊な免疫インフォマティクスツールが使用されています。^[43]配列比較に依存する方法は多様であり、HLA配列保存の解析、ヒト免疫不全ウイルス（HIV）配列の起源の検証、およびラミブジンおよびエムトリシタビンに対するB型肝炎ウイルスポリメラーゼ耐性の解析のための相同性モデルの構築に適用されています。

タンパク質間相互作用とネットワークに焦点を当てた計算モデルもいくつかあります。T細胞とB細胞のエピトープマッピング、プロテアソーム切断部位の予測、TAPペプチドの予測に使用されるツールもあります。^[44]実験データは、さまざまな分子標的を予測するためのモデルを設計し正当化するために非常に重要です。計算免疫学ツールは、実験データと数学的に設計された計算ツールの間のゲームです。

アプリケーション

アレルギー

アレルギーは免疫学の重要なテーマである一方、個人間でも大きく異なり、遺伝的に類似した個人の間でも異なる場合があります。タンパク質のアレルギー誘発性の評価は、(i)免疫原性、(ii)交差反応性、(iii)臨床症状という3つの主な側面に焦点を当てています。^{[45]免疫原性は、}IgE 抗体産生B細胞および/またはT細胞の特定のアレルゲンに対する反応によるものです。したがって、免疫原性研究は主に、 B細胞とT細胞によるアレルゲンの認識部位の特定に焦点を当てています。アレルゲンの3次元構造特性が、そのアレルギー誘発性を制御します。

免疫情報科学ツールの使用は、タンパク質のアレルギー誘発性を予測するのに役立ち、ヒトへの使用のために大規模にリリースされる前の新規食品のスクリーニングにおいてますます重要になるだろう。したがって、信頼性の高い広範なアレルギーデータベースを作成し、これを十分に検証された予測ツールと組み合わせて、遺伝子組み換え医薬品および食品の潜在的なアレルギー誘発性を特定できるようにする大きな取り組みが進行中である。開発はまだ初期段階であるが、世界保健機関と国連食糧農業機関は、遺伝子組み換え食品のアレルギー誘発性を評価するためのガイドラインを提案している。コーデックス食品規格^[46]によると、タンパク質が既知のアレルギー誘発性物質と6つ以上の連続アミノ酸の同一性、または80アミノ酸ウィンドウにわたる35％以上の配列類似性を有する場合、そのタンパク質は潜在的にアレルギー誘発性がある。ルールはあるものの、その固有の限界が明らかになり始めており、ルールの例外がよく報告されている^[47]。

感染症と宿主反応

感染症と宿主反応の研究では、数学モデルとコンピュータモデルが大きな助けとなります。これらのモデルは、宿主内での病原体の動態と病原体の持続を助ける宿主因子のメカニズムを理解することで、感染症の行動と拡散を特徴付けるのに非常に役立ちました。例としては、熱帯熱マラリア原虫^[48]や反芻動物の線虫感染症などがあります。^[49]

ゲノミクスとプロテオミクスをバイオインフォマティクス戦略と統合することで、さまざまな病原体に対する免疫応答の理解が進んでいます。病原体の大規模スクリーニングにおいて、現在多くの刺激的な開発が行われています。国立アレルギー感染症研究所 (NIAID) は、カテゴリー AC 病原体の B 細胞および T 細胞エピトープの体系的なマッピングの取り組みを開始しました。これらの病原体には、炭疽菌(炭疽菌)、ボツリヌス毒素 (ボツリヌス中毒)、天然痘(天然痘)、野兎病菌 (野兎病)、ウイルス性出血熱、ブルクホルデリア・シュードマレイ、ブドウ球菌エンテロトキシンB、黄熱病、インフルエンザ、狂犬病、チクングニアウイルスなどが含まれます。インフルエンザ A の記録の自動抽出とキュレーションのためのルールベースのシステムが報告されています。^[50]

この開発により、病原体配列の保存領域を特定するのに役立つアルゴリズムが開発され、ワクチン開発に役立つでしょう。これは感染症の蔓延を抑えるのに役立ちます。例としては、保存されたHLA結合のタンパク質領域からワクチンターゲットを特定する方法^[51]や、ウイルス病原体に対する広域中和抗体の交差反応性の計算評価などがあります。^{[52]これらの例は、公衆衛生における複雑な問題の解決に役立つ免疫情報学アプリケーションの威力を示しています。免疫情報学は発見プロセスを劇的に加速し、ワクチン開発に必要な時間を短縮する可能性があります。免疫情報学ツールは、SARS-CoV-2、}^[53]、デングウイルス^{[54] 、リーシュマニア}^[55]に対するワクチンの設計に使用されています。

免疫システムの機能

この技術を使用すると、免疫システムの背後にあるモデルを知ることができます。この技術は、T細胞を介した抑制、^[56]、末梢リンパ球の移動、^[57]、 T細胞記憶、^[58]、寛容、^[59]、胸腺機能、^[60]、抗体ネットワーク^[61]のモデル化に使用されています。モデルは、さまざまな刺激に対する病原体の毒性とT細胞記憶の動態を予測するのに役立ちます。免疫ネットワークと免疫原性の特異性の性質を理解するのに役立つモデルもいくつかあります。

例えば、TAPペプチド輸送とHLAクラスI抗原提示との間の機能的関係を調べることは有用であった。^[62] TAPは、抗原ペプチドを小胞体へ輸送する役割を担う膜貫通タンパク質であり、そこでMHCクラスI分子が抗原ペプチドに結合し、T細胞に提示される。TAPはすべてのペプチドに等しく結合するわけではないため、TAP結合親和性は、特定のペプチドがMHCクラスI経路にアクセスする能力に影響を与える可能性がある。人工ニューラルネットワーク（ANN）というコンピュータモデルを使用して、ヒトTAPへのペプチド結合とMHCクラスI結合との関係を研究した。この方法を使用すると、HLA結合ペプチドのTAPに対する親和性は、関係するHLAスーパータイプによって異なることがわかった。この研究は、ペプチドベースの免疫治療薬やワクチンの設計に重要な意味を持つ可能性がある。これは、複雑な免疫相互作用を理解するためのモデリングアプローチの威力を示している。^[62]

ペプチド予測ツールとコンピュータシミュレーションを統合した方法もあり、特定の病原体のペプチドに特有の免疫応答ダイナミクスに関する詳細な情報を提供することができます。^[63]

がん情報学

がんは、がん細胞に選択的な成長上の利点を与える体細胞変異の結果です。最近では、新しい変異を特定することが非常に重要になっています。ゲノミクスとプロテオミクスの技術は、それぞれの特定のがんとその治療に関連する変異を特定するために世界中で使用されています。計算ツールは、がん細胞の成長と表面抗原を予測するために使用されます。変異とがんリスクを評価するためのターゲットアプローチを説明する出版物があります。アルゴリズムCanPredictは、特定の遺伝子が既知のがん原因遺伝子にどれだけ似ているかを示すために使用されました。^[64]がん免疫学は非常に重要視されているため、それに関連するデータは急速に増加しています。タンパク質間相互作用ネットワークは、ヒトの腫瘍形成に関する貴重な情報を提供します。がんタンパク質は、ヒトインタラクトームの通常のタンパク質とは異なるネットワークトポロジーを示します。^[65]^[66]免疫インフォマティクスは、腫瘍ワクチンの成功率を高めるのに役立っています。最近、ワクチン戦略によって誘発された人工免疫に対する宿主免疫システムのダイナミクスを分析するための先駆的な研究が行われています。^[67]^[68]^[69]他のシミュレーションツールでは、予測された癌ペプチドを使用して、指定されたHLAに依存する免疫特異的抗癌反応を予測します。^[37] これらのリソースは近い将来大幅に増加する可能性があり、免疫インフォマティクスはこの領域の主要な成長分野となるでしょう。

参照

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