5. 왜 스파이크인가 — P0DTC2 와 1273 아미노산 · 손박사의 mRNA백신 설계 첫걸음 I

바이러스 한 마리에 단백질이 여럿입니다. 그 가운데 하나를 골라야 합니다. 이 논문은 스파이크 단백질을 골랐습니다. 주소는 P0DTC2, 길이는 1273 아미노산입니다.

고른 까닭은 셋입니다. 그리고 그 셋이 표적을 고르는 일반 규칙입니다.

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바깥에 있다

에피토프는 표면 노출·세포외 영역에 많습니다. 면역 감시가 닿는 곳입니다

🔒

잘 안 바뀐다

보존된 자리를 노려야 변이가 생겨도 백신이 버팁니다 (13강)

🚨

면역이 반응한다

면역원성이 있어야 기억이 남습니다. Step 3 에서 점수로 잽니다

셋을 하나로 줄이면 이렇습니다.

보여야 하고 · 안 바뀌어야 하고 · 반응을 일으켜야 한다

표적 후보의 성질 셋을 밀어 보세요. 어느 성질이 모자랄 때 Step 2 에서 무엇이 먼저 무너지는지 보입니다.

불러오는 중…

1273 이라는 하나의 숫자가 뒤의 모든 계산량을 정합니다.

Python 브라우저에서 실행

# 1273 이라는 숫자의 크기를 먼저 감으로 잡는다.
aa = 1273

print("아미노산 개수      ", aa)
print("코돈 개수          ", aa, "(아미노산 하나에 코돈 하나)")
print("염기 개수(정지 제외)", aa * 3)
print("염기 개수(정지 포함)", aa * 3 + 3)
print()

# 에피토프 후보 자리의 개수 - 창문을 미끄러뜨리며 세면 된다.
for L, what in ((9, "MHC class I 용 9-mer"), (15, "MHC class II 용 15-mer")):
    n = aa - L + 1
    print("%-24s 겹치는 창문 %6d 개" % (what, n))
print()
print("두 갈래를 합치면 후보가", (aa - 9 + 1) + (aa - 15 + 1), "자리다.")
print("여기에 대립유전자마다 따로 점수를 매기므로 예측 건수는 더 크게 불어난다.")
print("III 권에서 실제 예측 수(class I 29620 개 · class II 5671 개)를 다룬다.")
print()
print("Step 1 에서 표적을 하나 더 넣으면 이 숫자가 통째로 한 벌 더 생긴다.")
print("표적을 고르는 일이 곧 계산량을 고르는 일이다.")

비유가 깨지는 자리

“바깥에 있는 것을 고른다” 는 좋은 비유지만 여기서 깨집니다.

비유가 맞는 데까지

항체가 붙는 B세포 에피토프는 정말로 표면에 있어야 합니다. 접혀서 바깥으로 나온 자리라야 항체가 닿습니다

깨지는 자리

T세포 에피토프는 다릅니다. 단백질이 잘게 잘린 뒤 MHC 에 실려 나오므로, 원래 안쪽에 묻혀 있던 자리도 보입니다

그래서 논문이 B세포 에피토프는 구조(PDB 6VXX) 위에서 찾고, T세포 에피토프는 서열 위에서 찾습니다. 같은 단백질을 두 가지 방식으로 봅니다. 11강에서 구조가 왜 따로 필요한지 봅니다.

🤔 확인 문제

에피토프가 주로 표면 노출·세포외 영역에 있는 까닭은?

🤔 확인 문제

MHC class I 과 class II 를 함께 고려해야 하는 까닭은?

🤔 확인 문제

표적을 하나 더 늘리면 무엇이 늘어나나요?