NetCTLpan : prédictions d'épitope de la voie des MHC de classe I pan-spécifiques

Des prédictions fiables de peptides immunogènes sont essentielles dans la conception rationnelle de vaccins et peuvent minimiser l'effort expérimental nécessaire pour identifier les épitopes. Dans ce travail, nous décrivons un prédicteur d'épitope pan-spécifique du complexe majeur d'histocompatibilité (MHC) de classe I, NetCTLpan. La méthode intègre des prédictions de clivage protéasomal, d'efficacité de transport associée au traitement des antigènes (TAP) et de l'affinité de liaison aux MHC de classe I dans un score de probabilité de voie du MHC de classe I, et est une version améliorée et étendue de NetCTL. La méthode NetCTLpan effectue des prédictions pour toutes les molécules de MHC de classe I avec une séquence de protéine connue et permet des prédictions pour des peptides de 8, 9, 10 et 11 acides aminés. Afin de répondre au besoin d'un faible taux de faux positifs, la méthode est optimisée pour atteindre une haute spécificité. La méthode a été entraînée et validée sur de grands ensembles de données de ligands de MHC de classe I identifiés expérimentalement et d'épitopes de lymphocytes T cytotoxiques (CTL). Il a été rapporté que les molécules de MHC dépendent différemment du transport TAP et du clivage protéasomal. Ici, nous n'avons trouvé aucun signe cohérent de telles dépendances MHC, et la méthode NetCTLpan est mise en œuvre avec des poids fixes pour le clivage protéasomal et le transport TAP pour toutes les molécules de MHC. La performance prédictive de la méthode NetCTLpan a montré une supériorité par rapport à d'autres méthodes d'état de l'art de prédiction d'épitopes CTL. Nos résultats confirment en outre l'importance d'utiliser les informations de restriction d'antigène leucocytaire humain de type complet lors de l'identification des épitopes de MHC de classe I. En utilisant la méthode NetCTLpan, l'effort expérimental pour identifier 90 % des nouveaux épitopes peut être réduit de 15 % et 40 %, respectivement, par rapport aux méthodes NetMHCpan et NetCTL. La méthode et les ensembles de données de référence sont disponibles sur http://www.cbs.dtu.dk/services/NetCTLpan/.