《Frontiers in Immunology》：Multi-epitope vaccine targeting SARS-CoV-2 omicron S and N proteins promotes enhanced immunity: a computational approach
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背景：严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）的出现导致了COVID-19大流行，造成全球数百万人死亡，并产生了深远的社会、经济和政治影响。尽管有效的疫苗和抗病毒疗法已大幅减轻了COVID-19的全球负担，但病毒变种的持续出现凸显了需要能够提供更
背景：严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）的出现导致了COVID-19大流行，造成全球数百万人死亡，并产生了深远的社会、经济和政治影响。尽管有效的疫苗和抗病毒疗法已大幅减轻了COVID-19的全球负担，但病毒变种的持续出现凸显了需要能够提供更广泛、更持久免疫反应的下一代有效疫苗策略。
方法：在本研究中，研究人员提供了一种用于多表位疫苗（MEV）设计和预测的免疫信息学方法。基于SARS-CoV-2的刺突（S）蛋白和核衣壳（N）蛋白，使用免疫信息学方法鉴定B细胞、细胞毒性T淋巴细胞（CTL）和辅助性T淋巴细胞（HTL）的表位。B细胞、CTL和HTL表位通过柔性连接子GSG、GSGG连接，并将Gb-1肽偶联至MEV候选物的C末端。
结果：最终MEV候选物表现出良好的预测特性，分子量约为55.47 kDa，长度为498个氨基酸残基。计算分析表明，所设计的构建体具有抗原性、无毒、非致敏性，并具有合适的理化特性和预测溶解度，支持其作为疫苗候选物进一步研究的潜力。分子对接分析表明MEV构建体与选定的Toll样受体（TLRs）之间存在良好的相互作用，而分子动力学（MD）模拟提示疫苗-受体复合物在整个模拟期间具有稳定性。此外，基于C-ImmSim的免疫模拟预测了在所提出的免疫方案后诱导体液和细胞免疫反应。总的来说，这些发现突出了所设计的MEV构建体作为计算优化疫苗候选物的潜力，并为未来的实验评估提供了框架。
结论：本研究通过整合免疫信息学方法、结构建模、分子对接、分子动力学模拟和免疫反应预测，提出了一种针对SARS-CoV-2的计算设计MEV候选物。研究结果表明，所提出的MEV构建体可能具有良好的免疫原性和结构特性；然而，通过体外和体内研究进行实验验证对于确认其安全性、免疫原性和保护效力仍然至关重要。所提出的方法为加速合理疫苗设计提供了一种有价值的策略，并可能为未来开发经实验验证的疫苗候选物奠定基础。
研究背景
自2019年底以来，严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, SARS-CoV-2）引发的COVID-19大流行已造成全球超过600万人死亡，并带来深远的社会、经济和政治影响。尽管现有疫苗和抗病毒疗法显著减轻了疾病负担，但病毒变异株的持续出现，尤其是Omicron亚型，因其刺突（spike, S）蛋白的广泛突变导致免疫逃逸和疫苗效力下降。S蛋白是中和抗体的主要靶点，但其高变异性限制了单一S蛋白疫苗的长期有效性。相比之下，核衣壳（nucleocapsid, N）蛋白在不同变异株中高度保守，富含T细胞表位，可诱导持久的细胞免疫应答。因此，将S蛋白的中和抗体表位与N蛋白的保守T细胞表位整合为多表位疫苗（multi-epitope vaccine, MEV），有望提供更广谱、更持久的保护性免疫。该研究旨在利用免疫信息学方法，设计并计算评估一种靶向Omicron S和N蛋白的MEV候选物，论文发表在《Frontiers in Immunology》。
主要技术方法
研究人员从NCBI数据库检索了超过100条Omicron S和N蛋白完整序列（代表序列GenBank号：WAW22208.1和WAW22215.1），经多序列比对生成共有序列。使用IEDB、BepiPred-2.0、NetMHC等工具预测B细胞、CTL和HTL表位，并利用VaxiJen、AllergenFP、ToxinPred等评估抗原性、过敏原性和毒性。筛选出的表位通过GSG和GSGG连接子组装，并在C末端连接Gb-1肽。随后采用RoseTTAFold预测三级结构，GalaxyRefine优化，ClusPro和HADDOCK进行分子对接，iMODS进行分子动力学相关分析，C-ImmSim进行免疫模拟，JCat进行密码子优化，SnapGene进行克隆模拟。
研究结果
序列检索与表位筛选：通过比对获得共有序列，并利用VaxiJen评估其抗原性，确定了用于下游分析的S和N蛋白。
免疫原性线性及构象B细胞表位预测：联合BepiPred-2.0、IEDB和iBCE-EL预测，经Emini表面可及性等筛选获得12个线性B细胞表位；ElliPro基于MEV三维结构预测出15个构象B细胞表位，评分0.500–0.773。
CTL表位预测选择及免疫原性评估：利用IEDB预测MHC-I结合表位，筛选出21个S蛋白和18个N蛋白CTL表位，长度8–12个氨基酸，且具有低IC50值和强抗原性。
HTL表位预测选择：通过IEDB预测MHC-II表位，并结合IFN-γ诱导能力筛选，得到7个S蛋白和22个N蛋白HTL表位，均能激活辅助性T细胞。
高免疫原性表位选择：综合B、CTL、HTL表位，经抗原性、毒性、过敏原性严格筛选后，确定10个B细胞、14个CTL和11个HTL表位用于构建MEV。
蛋白酶体切割/TAP转运：NetCTL1.2预测显示，所选CTL表位均具有有效的蛋白酶体切割和TAP转运能力，确保
