Comparative analysis of the conservation of nucleoprotein immunogenic T-cell epitopes of master donor viruses for live and inactivated influenza vaccines

封面

如何引用文章

全文:

详细

Antigen-specific T cells are an important part of antiviral responses, and modern influenza vaccines are designed to induce this mode of immunity. Live attenuated influenza vaccine (LAIV) is a potent inducer of T-cell immunity because of its ability to cause productive infection in the upper respiratory tract. Inactivated influenza vaccines (IIV) and novel vaccine candidates can also induce virus-specific T-cells when appropriate adjuvants are used. In this case, non-structural and intrinsic antigens of the master donor viruses, particularly nucleoprotein (NP), are the main targets for the development of T-cell immunity. The most commonly used donor strains for LAIVs and IIVs worldwide were derived from viruses isolated between 1933 and 1960. In this regard, the question of conservation of epitopes immunogenic for CD8⁺ T-lymphocytes (CTL-epitopes) in donor-derived NPs, i.e., the ability of cytotoxic T cells specific to the donor’s NP to recognize modern influenza A virus nucleoproteins, is relevant. The aim of the study was to evaluate the conservation of CTL-immunogenic NP epitopes of donors traditionally used to create LAIVs and IIVs. Materials and methods. Epitope NP analysis was performed for 1614 and 1767 strains of influenza A virus subtypes H1N1 and H3N2, respectively, which circulated in 2009–2023 (data from the NCBI Influenza Virus Database). Immune Epitope Database (IEDB, www.iedb.org), NetCTL’s built-in CTL-epitope prediction algorithm and NetChop proteolysis site predictor were used. CTL-epitopes were mapped to NPs of master donor viruses A/Leningrad/134/17/57 (H2N2), A/Ann Arbor/6/60 (H2N2), A/PR/8/34 (H1N1), and A/WSN/1933 (H1N1) using the CrustalO alignment algorithm in JalView 2.8.1 Software. The immunogenicity and conservation of selected epitopes were further evaluated using IEDB T-cell Immunogenicity Predictor and Epitope Conservancy Assay, respectively. Results. The majority of immunogenic CTL-epitopes of donor viruses proved to be non-conserved, i.e., not found in NPs of circulating influenza strains. Conversely, most CTL-immunogenic NP epitopes of modern viruses are absent in donor viruses and cannot be induced by vaccination with conventional vaccines. The data obtained indicate the need to actualize NP in vaccine composition by directed mutagenesis of the donor-derived NP gene or by introduction of the gene encoding NP of circulating influenza viruses into vaccine strains.

作者简介

Alexandra Rak

Institute of Experimental Medicine

编辑信件的主要联系方式.
Email: rak.ay@iemspb.ru

PhD (Biology), Senior Researcher, Laboratory of Immunology and Prophylaxis of Viral Infections, A.A. Smorodintsev Department of Virology

俄罗斯联邦, 197376, St. Petersburg, Akademika Pavlova str., 12

L. Rudenkо

Institute of Experimental Medicine

Email: rak.ay@iemspb.ru

DSc (Medicine), Professor, Head of A.A. Smorodintsev Department of Virology

俄罗斯联邦, 197376, St. Petersburg, Akademika Pavlova str., 12

I. Isakova-Sivak

Institute of Experimental Medicine

Email: rak.ay@iemspb.ru

RAS Corresponding Member, DSc (Biology), Head of the Laboratory of Immunology and Prophylaxis of Viral Infections, A.A. Smorodintsev Department of Virology

俄罗斯联邦, 197376, St. Petersburg, Akademika Pavlova str., 12

参考

  1. Bui H.H., Sidney J., Li W., Fusseder N., Sette A. Development of an epitope conservancy analysis tool to facilitate the design of epitope-based diagnostics and vaccines. BMC Bioinformatics, 2007, vol. 8, pp. 1–6. doi: 10.1186/1471-210⁵-8-361
  2. Calis J.J.A., Maybeno M., Greenbaum J.A., Weiskopf D., De Silva A.D., Sette A., Keşmir C., Peters B. Properties of MHC class I presented peptides that enhance immunogenicity. PLoS Computational Biology, 2013, vol. 9, no. 10: e1003266. doi: 10.1371/journal.pcbi.1003266
  3. Grant E., Wu C., Chan K.F., Eckle S., Bharadwaj M., Zou Q.M., Kedzierska K., Chen W. Nucleoprotein of influenza A virus is a major target of immunodominant CD8⁺ Т-cell responses. Immunology and Cell Biology, 2013, vol. 91, no. 2, pp. 184–194. doi: 10.1038/icb.2012.78
  4. Influenza. World Health Organization (3 october 2023). World Health Organization fact sheet. Access date: March 23, 2024. [Electr. resource]
  5. Larsen M.V., Lundegaard C., Lamberth K., Buus S., Lund O., Nielsen M. Large-scale validation of methods for cytotoxic T-lymphocyte epitope prediction. BMC Bioinformatics, 2007, vol. 8, pp. 1–12. doi: 10.1186/1471-210⁵-8-424
  6. Nielsen M., Lundegaard C., Lund O., Keşmir C. The role of the proteasome in generating cytotoxic T-cell epitopes: insights obtained from improved predictions of proteasomal cleavage. Immunogenetics, 2005, vol. 57, pp. 33-41. doi: 10.1007/s00251-005-0781-7
  7. Rudenko L., Yeolekar L., Kiseleva I., Isakova-Sivak I.N. Development and approval of live attenuated influenza vaccines based on Russian master donor viruses: process challenges and success stories. Vaccine, 2016, vol. 34, no. 45, pp. 5436–5441. doi: 10.1016/j.vaccine.2016.08.018
  8. Sievers F., Wilm A., Dineen D., Gibson T.J., Karplus K., Li W., Lopez R., McWilliam H., Remmert M., Söding J., Thompson J.D., Higgins D.G. Fast, scalable generation of high-quality protein multiple sequence alignments using Clustal Omega. Molecular Systems Biology, 2011, vol. 7, no. 1: 539. doi: 10.1038/msb.2011.75
  9. Sridhar S., Brokstad K.A., Cox R.J. Influenza Vaccination Strategies: Comparing Inactivated and Live Attenuated Influenza Vaccines. Vaccines (Basel), 2015, vol. 3, no. 2, pp. 373–389. doi: 10.3390/vaccines3020373
  10. Tamura K., Peterson D., Peterson N., Stecher G., Nei M., Kumar S. MEGA5: molecular evolutionary genetics analysis using maximum likelihood, evolutionary distance, and maximum parsimony methods. Mol. Biol. Evol., 2011, vol. 28, no. 10, pp. 2731–2739. doi: 10.1093/molbev/msr121
  11. Vita R., Overton J.A., Greenbaum J.A., Ponomarenko J., Clark J.D., Cantrell J.R., Wheeler D.K., Gabbard J.L., Hix D., Sette A., Peters B. The immune epitope database (IEDB) 3.0. Nucleic Acids Res., 2015, vol. 43, no. D1, pp. D405–D412. doi: 10.1093/nar/gku938
  12. Weaver S., Shank S.D., Spielman S.J., Li M., Muse S.V., Kosakovsky Pond S.L. Datamonkey 2.0: a modern web application for characterizing selective and other evolutionary processes. Mol. Biol. Evol., 2018, vol. 35, no. 3, pp. 773–777. doi: 10.1093/molbev/msx335

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Rak A.Y., Rudenkо L.G., Isakova-Sivak I.N., 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».