پیش‌بینی بهترین نواحی تحریک‌کننده سیستم ایمنی پروتئین Vif ویروس HIV در بیماران ایرانی مبتلابه ایدز

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان

1 مرکز تحقیقات ایدز شیراز، پژوهشکده سلامت، دانشگاه علوم پزشکی شیراز، شیراز، ایران

2 1. مرکز تحقیقات ایدز شیراز، پژوهشکده سلامت، دانشگاه علوم پزشکی شیراز، شیراز، ایران

چکیده
ویروس HIV دارای حداقل شش ژن تنظیمی است که از بین آن‌ها پروتئین Vif می‌تواند تکثیر ویروس را کنترل کند . این مطالعه برای اولین بار به بررسی جهش‌های مهم در پروتئین VIF در توالی‌های مربوط به بیماران ایرانی پرداخته است و با استفاده از دانش ایمونوانفورماتیک ، مناطق ثابت این پروتئین و توالی‌های اپیتوپی B-Cell ، T-CELL و CTL تعیین گردید .

مواد و روش‌ها :

توالی‌های VIF از بانک ژنی NCBI جمع‌آوری گردید و از طریق نرم‌افزارهای بیوانفورماتیک، ساختار سوم و جایگاه‌های اپیتوپی B-Cell ، T-CELL و CTLآن‌ها پیش‌بینی شد و خواص آنتی ژنیک و حساسیت‌زایی آن‌ها موردمطالعه قرار گرفت .

یافته‌ها :

بیشترین شیوع جهش‌ها به ترتیب مربوط به جایگاه‌های S 49 P ( 90% ) و S 140 N و N 186 S ( 80% ) بود. هم‌چنین دو جابه‌جایی باقابلیت تأثیر در قدرت اتصال پروتئین VIF به فاکتور میزبان در جایگاه‌های 41 و42 در این مطالعه معرفی شدند. سه منطقه به‌عنوان توالی‌های اپیتوپی با تحریک‌کنندگی بالا و حساسیت‌زایی کم تعیین شد که از میان آن‌ها ناحیه 5-32 به‌عنوان بهترین ناحیه برای طراحی واکسن پیشنهاد شد.

نتیجه‌گیری:

این مطالعه به عنوان اولین مطالعه از ایران با به کاربردن ابزارهای بیوانفورماتیکی یک ناحیه باقابلیت بالای تحریک سیستم‌های ایمنی همورال و سلولی و هم‌چنین کمترین خواص حساسیت‌زایی معرفی شد، که می‌تواند در مطالعات آتی در زمینه واکسن‌های ضد HIV مورداستفاده قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


1. Berger EA, Murphy PM, Farber JM. Chemokine receptors as HIV-1 coreceptors: roles in viral entry, tropism, and disease. Annual review of immunology. 1999;17(1):657-700.
2. Dehghani B, Hasanshahi Z, Hashempour T. HIV Capsid and Protease, New Targets of Melittin. International Journal of Peptide Research and Therapeutics. 2020.
3. Hasanshahi Z, Dehghani B, Hashempour T. Bioinformatics Study of HIV-1 Integrase Gene Sequences in Iranian Patients. Pathobiology Research. 2020;23(2):57-65.
4. Nielsen MH, Pedersen FS, Kjems J. Molecular strategies to inhibit HIV-1 replication. Retrovirology. 2005;2:10-.
5. Reddy K, Ooms M, Letko M, Garrett N, Simon V, Ndung'u T. Functional characterization of Vif proteins from HIV-1 infected patients with different APOBEC3G haplotypes. AIDS. 2016;30(11):1723-9.
6. da Costa KS, Leal E, dos Santos AM, Lima e Lima AH, Alves CN, Lameira J. Structural analysis of viral infectivity factor of HIV type 1 and its interaction with A3G, EloC and EloB. PLoS One. 2014;9(2):e89116-e.
7. Hashempour T, Dehghani B, Mousavi Z, Yahaghi M, Hasanshahi Z, Moayedi J, et al. Evaluating drug resistant mutations to HCV NS3 protease inhibitors in iranian Naïve patients. International Journal of Peptide Research and Therapeutics. 2019:1-12.
8. Tayebeh H, Behzad D, Zahra M, Tahereh A, Zahra H, Javad M, et al. Association of mutations in the NS5A-PKRBD region and IFNL4 genotypes genotypes with hepatitis C interferon responsiveness and its functional and structural analysis. Current Proteomics. 2020;17:1-.
9. Dehghani B, Hasanshahi Z, Hashempour T, Motamedifar M. The possible regions to design Human Papilloma Viruses vaccine in Iranian L1 protein. Biologia. 2019:1-11.
10. Iwamoto N, Takahashi N, Seki S, Nomura T, Yamamoto H, Inoue M, et al. Control of Simian Immunodeficiency Virus Replication by Vaccine-Induced Gag- and Vif-Specific CD8<sup>+</sup> T Cells. Journal of Virology. 2014;88(1):425-33.
11. Geourjon C, Deléage G. SOPMA: significant improvements in protein secondary structure prediction by consensus prediction from multiple alignments. Computer applications in the biosciences : CABIOS. 1995;11(6):681-4.
12. Dehghani B, Hashempour T, Hasanshahi Z. Interaction of human herpesvirus 8 viral interleukin-6 with human interleukin-6 receptor using in silico approach: the potential role in HHV-8 pathogenesis. Current Proteomics. 2020;17(2):107-16.
13. Roy A, Kucukural A, Zhang Y. I-TASSER: a unified platform for automated protein structure and function prediction. Nature Protocols. 2010;5(4):725-38.
14. Vita R, Mahajan S, Overton JA, Dhanda SK, Martini S, Cantrell JR, et al. The immune epitope database (IEDB): 2018 update. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D339-D43.
15. Saha S, Raghava GPS. Prediction of continuous B‐cell epitopes in an antigen using recurrent neural network. Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 2006;65(1):40-8.
16. Jespersen MC, Peters B, Nielsen M, Marcatili P. BepiPred-2.0: improving sequence-based B-cell epitope prediction using conformational epitopes. Nucleic Acids Res. 2017;45(W1):W24-w9.
17. Saha S, Raghava GPS, editors. BcePred: prediction of continuous B-cell epitopes in antigenic sequences using physico-chemical properties. International Conference on Artificial Immune Systems; 2004: Springer.
18. Jensen KK, Andreatta M, Marcatili P, Buus S, Greenbaum JA, Yan Z, et al. Improved methods for predicting peptide binding affinity to MHC class II molecules. Immunology. 2018;154(3):394-406.
19. Paul S, Sidney J, Sette A, Peters B. TepiTool: A Pipeline for Computational Prediction of T Cell Epitope Candidates. Current protocols in immunology. 2016;114:18.9.1-.9.24.
20. Guan P, Doytchinova IA, Zygouri C, Flower DR. MHCPred: A server for quantitative prediction of peptide-MHC binding. Nucleic Acids Res. 2003;31(13):3621-4.
21. Andreatta M, Nielsen M. Gapped sequence alignment using artificial neural networks: application to the MHC class I system. Bioinformatics. 2016;32(4):511-7.
22. Bhasin M, Raghava GP. Prediction of CTL epitopes using QM, SVM and ANN techniques. Vaccine. 2004;22(23-24):3195-204.
23. Doytchinova IA, Flower DR. VaxiJen: a server for prediction of protective antigens, tumour antigens and subunit vaccines. BMC bioinformatics. 2007;8(1):4.
24. Dimitrov I, Naneva L, Doytchinova I, Bangov I. AllergenFP: allergenicity prediction by descriptor fingerprints. Bioinformatics. 2014;30(6):846-51.
25. Saha S, Raghava G. AlgPred: prediction of allergenic proteins and mapping of IgE epitopes. Nucleic Acids Res. 2006;34(suppl_2):W202-W9.
26. Du J, Wu X, Long F, Wen J, Hao W, Chen R, et al. Improvement in efficacy of DNA vaccine encoding HIV-1 Vif by LIGHT gene adjuvant. Viral immunology. 2013;26(1):68-74.
27. WIELAND U, KRATSCHMANN H, KEHM R, KÜHN JE, NÄHER H, KRAMER MD, et al. Antigenic domains of the HIV-1 vif protein as recognized by human sera and murine monoclonal antibodies. AIDS research and human retroviruses. 1991;7(11):861-7.
28. Iwamoto N, Takahashi N, Seki S, Nomura T, Yamamoto H, Inoue M, et al. Control of simian immunodeficiency virus replication by vaccine-induced Gag-and Vif-specific CD8+ T cells. Journal of virology. 2014;88(1):425-33.
29. Martins MA, Wilson NA, Piaskowski SM, Weisgrau KL, Furlott JR, Bonaldo MC, et al. Vaccination with Gag, Vif, and Nef gene fragments affords partial control of viral replication after mucosal challenge with SIVmac239. Journal of virology. 2014;88(13):7493-516.
30. Pery E, Sheehy A, Nebane NM, Brazier AJ, Misra V, Rajendran KS, et al. Identification of a novel HIV-1 inhibitor targeting Vif-dependent degradation of human APOBEC3G protein. J Biol Chem. 2015;290(16):10504-17.