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Le potentiel des vaccins d'ARNm pour un large éventail de maladies

La vaccination est une stratégie importante pour éviter la boîte de vitesses des maladies infectieuses variées telles que la rubéole, variole, rougeole, oreillons, et récent, la maladie 2019 de coronavirus (COVID-19).

Les vaccins contiennent type les souches virales mortes ou affaiblies, ou une petite partie de ce virus, tel qu'une protéine ou l'acide nucléique. Quand vous obtenez un vaccin, votre système immunitaire le recense comme étranger. Dans la réaction, il produit les cellules et les anticorps de mémoire qui gardent contre la future infection.

Les chercheurs ont expliqué que les vaccins de l'ARN messager (ARNm) peuvent coder les antigènes préférés d'une séquence d'ARNm.  Quand l'ARNm est inoculé, il offre à l'information spécifique aux cellules tels qu'elles peuvent produire les protéines spécifiques dans le cytoplasme. Ces protéines déclenchent des réactions immunitaires liées aux cellules ou (APCs) aux anticorps de antigène-présentation/immunoglobuline. Ces cellules immunitaires protègent le fuselage contre les maladies.

Un article synoptique neuf publié dans les briefings de tourillon aux orientations génomiques fonctionnelles sur les caractéristiques et les mécanismes généraux des vaccins d'ARNm. De plus, cette révision a récapitulé le progrès actuel des vaccins d'ARNm qui ont été développés pour les maladies étendues, y compris la maladie COVID-19.

Les raisons principales que le vaccin d'ARNm a été considéré un candidat vaccinique intense pour éviter la maladie COVID-19 sont son rendement, rentabilité, et vitesse rapide de développement.

De plus, par rapport à d'autres types de vaccins, les vaccins d'ARNm ont gagné la popularité dû à leurs caractéristiques, qui sont les plus favorables pour viser des maladies infectieuses avec l'instabilité génétique.

En outre, les principaux avantages d'employer l'ARNm comme source d'antigène sont sa capacité d'induire l'exposé de MHC-I et réactions stimulantes de lymphocyte T cytotoxique.

Ces caractéristiques fournissent la souplesse d'utilisation énorme dans les types et le nombre de déterminants antigéniques. Deux des types principaux d'ARNm qui sont évalués car les candidats vacciniques sont (a) ARNm non-reproduisant et (b) ARNm auto-amplifiant viral dérivé.

Une des éditions de persistance dans le développement des vaccins d'ARNm est thermostabilité. Deux vaccins COVID-19 basés sur ARNm développés récemment exigent une température régulière de -70°C pendant leur stockage et transport. Une telle caractéristique limite leur disponibilité dans les zones rurales et les pays à faibles revenus. Cependant, récent les chercheurs ont développé les vaccins thermostables d'ARNm avec un protocole de lyophilisation. Les scientifiques croient que plus de recherche sur l'optimisation de la formulation vaccinique peut aider à améliorer la thermostabilité des vaccins d'ARNm.

Les scientifiques ont déclaré que les épitopes sont une caractéristique importante qui est souvent ignorée pour améliorer l'efficacité des vaccins d'ARNm. Ces déterminants antigéniques sont identifiés par le système immunitaire et déterminent le type de réaction immunitaire à déclencher. Des épitopes sont divisés en épitopes de lymphocyte T et de lymphocyte B. Les épitopes à cellule T sont présents sur la surface d'un VBTT et sont fixés à l'histocompatibilité principale. Les épitopes de lymphocyte B sont liés par l'immunoglobuline ou les anticorps. Pour les vaccins basés sur peptide, le modèle vaccinique épitope épitope a été employé. Deux exemples des vaccins épitope épitope pour SARS-CoV-2 sont UB-612 et NVX-CoV2373.

Les scientifiques ont développé plusieurs modèles de prévision d'épitope, qui peuvent être classés par catégorie dans des méthodes séquence séquence et basées sur structure. Bien que les méthodes séquence séquence soient devenues périmées, leur concept est encore employé dans la recherche de motif. Le réseau neuronal offre une approche adaptée pour étudier les relations et décrire des caractéristiques non linéaires.

Pour la prévision d'épitope, une machine de vecteur de support est très utilisée et a été expliquée dans les modèles tels que COBEPRO (modèle linéaire de prévision d'épitope de lymphocyte B) et Pcleavage (le clivage situe le modèle de prévision). Pour les modèles structurels, les modèles de calcul normaux tels que l'arrimage des peptides, algorithmes de filetage basés sur la connaissance, etc., sont employés. Ces prévisions d'épitope aident des chercheurs à recenser les épitopes qui peuvent fournir l'immunogénicité et l'activité hétérospécifique pour un agent pathogène d'objectif. Pour beaucoup de virus, des épitopes peuvent être trouvés dans les bases de données en ligne, telles que la base de données immunisée d'épitope (IEDB).

Deux des vaccins COVID-19 basés sur ARNm ont utilisé le modèle et les systèmes de distribution assimilés d'immunogène. Ils obtiennent les réactions immunitaires qui sont comparables au viral infection naturel. Quoique chacun des deux vaccins aient montré l'efficacité prometteuse dans les tests cliniques, l'optimisation liée aux épitopes peut aider à développer des vaccins plus stables et plus efficaces. Par exemple, la conformation de prefusion a besoin de plus de facteurs pour être mis à jour après inoculation, car les macromolécules pourraient obtenir modifiées par des paramètres environnementaux. De plus, comporter un autre immunogène (par exemple, protéine de N) pourrait fournir un objectif complémentaire pour la réaction immunitaire. Ceci a pu amplifier le rendement vaccinique et abaisser le risque d'évasion de mutation.

Quoique l'utilisation de la protéine de S dans le vaccin pourrait imiter un viral infection naturel, les anticorps et les lymphocytes T de neutralisation peuvent seulement obtenir fixés aux peptides spécifiques. Par conséquent, les épitopes spécifiques de codage ont pu améliorer la stabilité du vaccin d'ARNm. En outre, dans le cas de la mutation extrême en protéine de SARS-CoV-2 S, le virus a pu échapper à l'immunité obtenue par les vaccins actuellement disponibles. Il pourrait être plus facile de s'adapter aux mutations neuves en rajustant les épitopes au lieu de remodeler le vaccin. Pour le modèle vaccinique, l'utilisation des modèles de calcul est hautement avantageuse à cause de leur souplesse.

des vaccins d'ARNm avaient été précédemment appliqués pour éviter une gamme des maladies infectieuses ainsi que non contagieuses telles que la grippe et le cancer. Basé sur les modèles humains de prévision d'épitope, cet article illustre comment le modèle vaccinique d'ARNm peut être amélioré par des progrès récents en bio-informatique.

Journal reference:
Dr. Priyom Bose

Written by

Dr. Priyom Bose

Priyom holds a Ph.D. in Plant Biology and Biotechnology from the University of Madras, India. She is an active researcher and an experienced science writer. Priyom has also co-authored several original research articles that have been published in reputed peer-reviewed journals. She is also an avid reader and an amateur photographer.

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