B-vac：一款革新性细菌疫苗设计软件——解决抗生素耐药性挑战的逆向疫苗学新工具

面对全球抗生素耐药性(AMR)危机，巴基斯坦研究团队开发了B-vac软件包，通过逆向疫苗学(RV)技术实现细菌疫苗靶点的高效预测。该工具整合定位分析、毒力因子筛选和表位映射等模块，以字符串匹配算法在20分钟内完成100个蛋白分析，成功鉴定幽门螺杆菌2个候选靶点(WP_000418838.1/WP_000347746.1)及434个表位，为资源有限地区提供离线解决方案。

　　

背景与挑战

21世纪抗生素耐药性(AMR)已成为全球健康头号威胁之一。美国CDC数据显示，每年超200万人感染耐药菌，导致2.3万人死亡。细菌通过基因突变、耐药基因获取等进化出"超级耐药"能力，而传统疫苗开发依赖病原体培养，耗时费力。以脑膜炎球菌疫苗4CMenB为代表的逆向疫苗学(RV)技术虽取得突破，但现有工具如NERVE、Vaxign2存在预测准确率低、依赖网络、计算资源要求高等痛点。

技术方法

研究团队开发了基于Python 3.10.8的B-vac软件，集成LocTree3定位数据库(含分泌/膜蛋白)、VFDB毒力因子库(27,502条目)和IEDB表位数据(67,297个B细胞表位)。采用字符串相似性匹配算法，在Windows/Ubuntu系统实现本地化运行，用户可调参数包括可靠性分数(默认50)、同源性阈值(70%)等。测试使用幽门螺杆菌100个蛋白数据集。

研究结果

B-vac算法设计

软件架构包含四大过滤模块：

1. 1.

   定位筛选：通过预存分泌蛋白/外膜蛋白数据库，以97-98%相似度从幽门螺杆菌中初筛5个靶点

2. 2.

   非宿主同源筛选：排除与人类蛋白相似度>30%的序列，保留4个靶点

3. 3.

   毒力因子验证：鉴定出2个高毒力蛋白(WP_000418838.1/WP_000347746.1)

4. 4.

   表位映射：发现17个B细胞表位(HLA-B07:02)和417个T细胞表位(CD4⁺/CD8⁺)

性能比较

与主流工具相比，B-vac优势显著：

• •

  处理速度：100个蛋白仅需20分钟，快于Vaxign2(3-4小时)

• •

  离线运行：无需网络连接或命令行操作

• •

  资源占用：内存<1GB，适配低配计算机

讨论与意义

该研究首次实现"全流程本地化"的RV分析，特别适合医疗资源匮乏地区。筛选出的幽门螺杆菌靶点与已知毒力因子CagA/VacA具有相似定位特征，表位预测覆盖50-66%相似度范围。软件局限性在于未整合机器学习算法，未来可扩展免疫原性评分等模块。发表于《Scientific Reports》的这项工作，为应对AMR威胁提供了计算疫苗学新范式。