[3H6-OS-10d] 人工知能を駆使した疾患動態研究

[3H6-OS-10d-04] in silicoツールを駆使したワクチン抗原デザインの開発

〇伊苅 久裕¹、河野 誠也³、吉野 幸一郎³、渡辺 登喜子²、田上 俊輔⁴、吉岡 靖雄²、川上 英良¹ (1. 千葉大学大学院、2. 大阪大学微生物病研究所、3. 理化学研究所　情報統合本部、4. 理化学研究所　生命機能科学研究センター)

キーワード：ワクチン開発、エピトープ予測、インフルエンザウイルス

近年、バイオインフォマティクスの発達から、エピトープの予測が向上している。とくに、IEDBデータベースにより、抗原配列のみを用いて、Tcell epitope, 直鎖状Bcell epitopeともに配列データのみから一定の精度で予測することができる。また、そのエピトープの毒性やアレルギー性を評価するツールも充実している。
そのため、それらのツールを駆使して、エピトープを直列に並べたmulti-epitopeなワクチンがさまざまな抗原に対し開発されており、有効性を示している。インフルエンザに関してもin silicoレベルでは多数のデザインが公開されており、マウスに対する感染実験にてインフルエンザ四価ワクチン(QIV)と比較して優れた効果を示した研究もある。インフルエンザに関しても、multi-epitopeなデザインは有効な抗原デザイン手法であると考えられる。
本研究では、インフルエンザのうち、H5N1について、先述のin silicoツールを用いて抗原デザインを行い、検証した。その結果、妥当な抗原を1つデザインした。