基于计算表位组学与AI驱动的蛋白质工程：结核分枝杆菌多表位疫苗的理性设计与免疫机制研究

为解决结核病疫苗保护效力不足的问题，研究人员通过计算表位组学筛选出17个高免疫原性表位，结合AI驱动的蛋白质工程技术设计出结构稳定的多表位抗原MtbEpi-17。该抗原能有效结合TLR2/TLR4，激发先天与适应性免疫应答，为结核疫苗开发提供了新策略。

　　

结核病（TB）至今仍是全球公共卫生的重大威胁，每年导致约150万人死亡。现有唯一获批的卡介苗（BCG）对成人保护效力波动大（0%-80%），且无法有效激活CD8⁺ T细胞。结核分枝杆菌（Mtb）的耐药性问题进一步加剧治疗困境，亟需开发新型高效疫苗。多表位疫苗通过整合多个抗原的关键免疫表位，可同时激发体液和细胞免疫，但传统设计方法面临表位筛选不精准、嵌合抗原结构不稳定等挑战。

为突破这些限制，武汉病毒研究所的研究团队在《Computational and Structural Biotechnology Journal》发表研究，提出了一种融合计算表位组学与人工智能（AI）蛋白质设计的创新策略。研究首先从8个关键Mtb抗原（如Ag85A、ESAT-6等）中筛选出17个经实验验证的高效表位，包括7个CTL（细胞毒性T细胞）表位、5个HTL（辅助T细胞）表位和5个B细胞表位。随后利用ProteinGenerator算法优化表位排列与侧翼序列，通过AlphaFold3预测和ModRefiner refinement获得结构稳定的嵌合抗原MtbEpi-17。分子对接与动力学模拟证实其能高亲和力结合TLR2/TLR4（Kd达10^-10 M级），免疫模拟显示可显著激活树突细胞、Th1细胞和抗体应答。

关键技术方法

1. 1.

   比较表位组学：基于IEDB数据库和BLASTp筛选实验验证表位；

2. 2.

   AI蛋白质设计：采用ProteinGenerator分模块优化表位排列，RFdiffusion设计连接肽；

3. 3.

   结构预测与验证：通过AlphaFold3建模，ModRefiner优化，PROCHECK/MolProbity评估；

4. 4.

   免疫相互作用分析：HDOCK进行TLR2/TLR4分子对接，GROMACS进行100 ns分子动力学模拟；

5. 5.

   免疫原性预测：C-ImmSim模拟三剂免疫后的细胞与体液免疫动态。

研究结果

3.1 高效表位筛选

通过比较表位组学从8个抗原中鉴定出21个CTL、21个HTL和19个B细胞候选表位，最终筛选的17个表位覆盖90%全球人群HLA-I等位基因（如A^?02:01、B^?07:02）。

3.2 AI驱动的抗原设计

随机连接的嵌合蛋白稳定性差（不稳定指数>40），而AI设计的MtbEpi-17结构完整性显著提升（PROCHECK评估96.3%残基位于拉氏图优势区）。

3.3 结构验证

ModRefiner优化后，MolProbity评估显示98.1%残基位于优势构象，ProSA-web Z-score（-11.37）接近天然蛋白水平。

3.4 免疫受体相互作用

MtbEpi-17通过8个氢键和3个盐桥与TLR2结合（ΔG=-13.6 kcal/mol），与TLR4结合亲和力更高（ΔG=-13.9 kcal/mol）。

3.5 动态稳定性

100 ns分子动力学模拟显示，复合物RMSD在30 ns后稳定于0.4 nm内，关键界面残基（如Arg94、Val366）波动极小。

3.6 免疫应答预测

C-ImmSim模拟显示三剂免疫后IgG1/IgM滴度显著上升，IFN-γ分泌增加，记忆T细胞持续存在。

结论与意义

该研究首次将实验验证表位与AI蛋白质工程结合，解决了多表位疫苗稳定性差的难题。MtbEpi-17通过靶向TLR通路和广谱HLA覆盖，有望弥补BCG缺乏CD8⁺ T细胞应答的缺陷。未来实验需验证其在小鼠模型中的保护效力，但该设计框架已为结核病及其他病原体疫苗开发提供了新范式。