Pilier 4
Génomique fonctionnelle et structure-fonction des variants préoccupants

Des vaccins de nouvelle génération contre la COVID-19, axés sur les lymphocytes T, se concentrent sur l’amélioration de la protection immunitaire à long terme en ciblant les lymphocytes T, qui jouent un rôle clé dans la lutte contre les infections. L’un des défis de la conception de ces vaccins consiste à identifier les parties du virus qui sont reconnues par les lymphocytes T (appelées épitopes de lymphocytes T) et qui sont les plus susceptibles de déclencher une forte réponse immunitaire. Cette étude présente une nouvelle méthode de calcul permettant d’identifier avec plus de précision ces épitopes essentiels pour les lymphocytes T.

Les chercheurs ont mis au point un outil appelé MHCvalidator, qui utilise l’apprentissage automatique pour améliorer la capacité à identifier les épitopes des lymphocytes T qui reconnaissent les protéines virales. Cet outil a été testé sur un vaste ensemble de données de cellules JY (une lignée de globules blancs immortalisés) et d’échantillons de sang de patients COVID-19, montrant que certaines protéines virales, y compris une partie unique de la protéine du spicule, sont présentes dans des proportions faibles, mais notables, de cas. Cette découverte a mis en évidence le fait que le système immunitaire de certaines personnes est exposé à des versions « décalée » de la protéine de spicule, ce qui pourrait être important pour la conception de futurs vaccins.

L’étude a également présenté un outil appelé EpiTrack, qui suit les changements dans les épitopes des lymphocytes T viraux au fil du temps, à mesure que de nouveaux variants du virus, tels que Delta et Omicron, apparaissent. La plupart des épitopes des lymphocytes T identifiés par le vaccin restent stables et reconnaissables par le système immunitaire, mais les chercheurs ont constaté qu’un épitope particulièrement important (lié au gène HLA-A1) subit une mutation dans les nouveaux variants. Cela suggère que, bien que de nombreuses parties du virus restent inchangées, certaines mutations évoluent d’une manière qui pourrait avoir un impact sur la façon dont le système immunitaire reconnaît le virus et y répond.

Ces résultats soulignent la nécessité de poursuivre les recherches afin d’adapter les vaccins à ces changements viraux évolutifs. Cette étude fournit des indications précieuses pour la mise au point de vaccins à base de lymphocytes T, qui pourraient offrir une meilleure protection non seulement contre les variants actuels, mais aussi contre les variants futurs, en se concentrant sur les parties du virus qui sont moins susceptibles d’évoluer.

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Machine learning-enhanced immunopeptidomics applied to T-cell epitope discovery for COVID-19 vaccines. Kevin A. Kovalchik, David J. Hamelin, Peter Kubiniok, Benoîte Bourdin1, Fatima Mostefai, Raphaël Poujol, Bastien Paré, Shawn M. Simpson, John Sidney, Éric Bonneil, Mathieu Courcelles, Sunil Kumar Saini, Mohammad Shahbazy, Saketh Kapoor, Vigneshwar Rajesh, Maya Weitzen, Jean-Christophe Grenier, Bayrem Gharsallaoui, Loïze Maréchal, Zhaoguan, Christopher Savoie, Alessandro Sette, Pierre Thibault, Isabelle Sirois, Martin A. Smith, Hélène Decaluwe, Julie G. Hussin, Mathieu Lavallée-Adam et Etienne Caron. Nature Communications. 2024.11.28.54734-9; https://www.nature.com/articles/s41467-024-54734-9