免疫原性とは、 抗原 などの異物が、ヒトやその他の動物の体内で免疫反応を 引き起こす能力のことである。免疫原性は、望ましい場合もあれば、望ましくない場合もある。
望ましい免疫原性は通常ワクチン に関連しており、抗原(ワクチン)の注射によって病原体 に対する免疫反応が引き起こされ、将来の曝露から生体が保護されます。免疫原性はワクチン開発の中心的な側面です。[ 1 ] 望ましくない免疫原性とは、治療用抗原に対する生体の免疫反応のことである。この反応は抗薬物抗体(ADA)の産生につながり、治療の効果を不活性化し、副作用を 引き起こす可能性がある。[ 2 ] バイオセラピーにおける課題の一つは、新規タンパク質治療薬の免疫原性を予測することである。[ 3 ] 例えば、高所得国からの免疫原性データは、必ずしも低所得国や中所得国に適用できるとは限らない。[ 4 ] また、ワクチンの免疫原性が年齢とともにどのように変化するかを考慮することも課題の一つである。[ 5 ] [ 6 ] したがって、世界保健機関 が述べているように、動物実験やin vitro モデルではヒトの免疫応答を正確に予測できないため、免疫原性は対象集団で調査する必要がある。[ 7 ]
抗原性 とは、化学構造(抗原または ハプテン)が、 適応免疫を 持つ特定の物質群(T細胞受容体 または抗体 (別名B細胞受容体 ))と特異的に結合する能力のことです。抗原性は、かつては免疫原性を指す言葉としてよく使われており、現在でもこの2つの用語はしばしば混同して使われています。しかし、厳密に言えば、免疫原性とは、抗原が適応免疫応答 を誘導する能力を指します。したがって、抗原はT細胞受容体またはB細胞受容体に特異的に結合するかもしれませんが、適応免疫応答を誘導しない可能性があります。抗原が応答を誘導する場合、それは「免疫原性抗原」と呼ばれ、免疫原 と呼ばれます。
抗原免疫原性 多くの脂質 や核酸は 比較的小さな分子であり、かつ/または免疫原性を持たない。そのため、免疫応答を誘発できるように免疫原性を高めるには、タンパク質や多糖類などのエピトープ との結合が 必要となる場合がある。[ 8 ]
抗原特性 免疫原性は、抗原の複数の特性によって影響を受ける。
T細胞エピトープ T細胞エピトープの内容は、 抗原性 に寄与する要因の1つです。同様に、T細胞エピトープは、ADAの発生を含む望ましくない免疫原性を引き起こす可能性があります。T細胞エピトープの免疫原性における重要な決定要因は、T細胞エピトープと主要組織適合性複合体 (MHCまたはHLA )分子との結合強度です。結合親和性が高いエピトープは、細胞表面に提示される可能性が高くなります。T細胞受容体は 特定のエピトープを認識するため、特定のT細胞のみが、細胞表面のMHCに結合した特定のペプチドに反応することができます。[ 11 ]
タンパク質製剤(酵素、モノクローナル抗体、代替タンパク質など)やワクチンが投与されると、B細胞や樹状細胞などの 抗原提示細胞 (APC)がこれらの物質をペプチドとして提示し、T細胞がそれを認識する可能性がある。これにより、抗薬物抗体(ADA)や自己免疫疾患(組換えトロンボポエチンへの曝露後の自己免疫性血小板減少症(ITP)や、特定の エリスロポエチン 製剤(Eprex)に関連した純粋赤芽球癆など)といった望ましくない免疫原性が生じる可能性がある。[ 11 ]
評価方法
インシリコスクリーニング 免疫原性のリスクに寄与する要因の 1 つですが、T 細胞エピトープ含有量は、現在ではインシリコ ツールを使用して比較的正確に測定できます。T 細胞エピトープを特定するための免疫情報アルゴリズムは、タンパク質治療薬を高リスクと低リスクのカテゴリーに分類するために現在適用されています。これらのカテゴリーは、免疫療法またはワクチンが望ましくない免疫原性を引き起こすかどうかを評価および分析することを意味します。[ 18 ]
一つのアプローチは、タンパク質配列を重複するノナマー(つまり9アミノ酸)のペプチドフレームに解析し、それぞれのフレームを、世界中のほとんどの人間の遺伝的背景を「網羅」する6つの一般的なクラスI HLAアレルそれぞれへの結合能について評価することです。[ 11 ] タンパク質内の高スコアフレームの密度を計算することで、タンパク質の全体的な「免疫原性スコア」を推定することが可能です。さらに、高密度に詰まった高スコアフレームのサブ領域、つまり潜在的な免疫原性の「クラスター」を特定し、クラスタースコアを計算してまとめることができます。
この手法を用いることで、新規タンパク質治療薬の臨床免疫原性を算出することができる。そのため、多くのバイオテクノロジー企業が、新規タンパク質医薬品の開発において、インシリコ免疫原性評価を前臨床プロセスに組み込んでいる。
予測方法
配列に基づく方法 Prime [ 19 ] 、NetMHCpan [ 20 ] 、MHCnuggets [ 21 ] 、MHCflurry [ 22 ] 、DeepNeo [ 23 ] 、およびBigMHC [ 24 ] は、タンパク質のアミノ酸配列からペプチド-MHC免疫原性を予測する最も一般的な方法のいくつかです。これらは基本的に、1次元畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、またはTransformerモデルを使用して、タンパク質配列をテキストデータとして解析します。
構造に基づく手法 NeoaPred [ 25 ] は、構造情報から免疫原性を予測する構造ベースのアプローチです。免疫原性の予測には変異体と野生型のペアが必要なため、主に癌のネオアンチゲンに焦点を当てています。
マルチモーダル手法 ImmunoStruct [ 26 ] は、ペプチド-MHC配列、構造、生化学的特性からの情報を融合した、免疫原性予測のためのマルチモーダル深層学習アプローチです。タンパク質配列を単なるテキストとして扱うのではなく、データの相補的な表現を組み合わせて、抗原提示とT細胞認識に関連する相互作用をモデル化します。ImmunoStructは、感染症エピトープ(IEDBデータセット[ 27 ] )およびヒト癌ネオエピトープ(CEDARデータセット[ 28 ] )において高い予測性能を示しており、SARS-CoV-2エピトープおよび癌生存予測にも一般化可能です。そのマルチモーダル注意機構により、モデルは個々のペプチドに対して配列、構造、生化学的特徴に異なる重み付けを行うことができ、免疫原性に関連する構造決定因子とペプチド-MHC相互作用の分析が可能になります。
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さらに読む 免疫学者のツールボックス:予防接種。Charles Janeway 、Paul Travers、Mark Walport、Mark Shlomchik編:免疫生物学。健康と疾患における免疫システム。 第6版。Garland Science、ニューヨーク、2004年、ISBN 0-8153-4101-6 、 683~684ページDescotes, Jacques (2009年3月). 「モノクローナル抗体の免疫毒性」 . mAbs . 1 (2): 104–111 . doi : 10.4161/mabs.1.2.7909 . PMC 2725414. PMID 20061816 . 欧州免疫原性プラットフォームhttp://www.eip.eu 2023年12月6日にWayback Machine に アーカイブされました De Groot, Anne S.; Martin, William (2009年5月)「リスクの低減、アウトカムの改善:免疫原性の低いタンパク質治療薬のバイオエンジニアリング」Clinical Immunology . 131 (2): 189–201 . doi : 10.1016/j.clim.2009.01.009 . PMID 19269256 . Porcelli, Steven A.; Modlin, Robert L. (1999年4月)「CD1システム:脂質および糖脂質のT細胞認識のための抗原提示分子」Annual Review of Immunology . 17 (1): 297–329 . doi : 10.1146/annurev.immunol.17.1.297 . PMID 10358761 . クルーズ、ジュリアス・M.、ルイス、ロバート・E. (1998).免疫学アトラス . ボカラトン: CRC Press. ISBN 978-0-8493-9489-8 。