11. HTL 에피토프 — IC50 과 %Rank 는 다른 자다 · Prof. Jeong's mRNA Vaccine Design, First Steps I

도움 T세포용 조각은 NetMHCIIpan 4.0 으로 찾습니다. 길이는 15잔기이고, MHC II 에 실립니다.

이 도구는 결과를 두 가지 자로 냅니다.

IC50 (nM)

절대적인 세기. 작을수록 세다. 논문 문턱 500 미만

%Rank

같은 HLA 에 붙는 다른 조각들과 견준 등수. 작을수록 상위

왜 자가 둘인가

HLA 마다 성질이 다릅니다. 어떤 HLA 는 웬만한 조각에 다 잘 붙고, 어떤 HLA 는 까다롭습니다.

까다로운 HLA 에서 IC50 400 nM 이면 상당히 잘 붙는 축입니다. 헐렁한 HLA 에서 400 nM 이면 평범한 축입니다.

같은 400 nM 이 HLA 에 따라 다른 뜻이다

%Rank 는 이 차이를 보정합니다. 그래서 도구를 만든 사람들은 %Rank 로 판정하라고 권합니다.

Table 2 — 일곱 개 전부

에피토프	시작	HLA II	%Rank	IC50 (nM)	항원성
`TTARIKKIYPAFVLG`	134	DRB1_0101	1.72	70.79	0.6896
`TIVISPTTTARIKKI`	127	DRB1_0401	0.07	82.72	0.7988
`YFHNINYYSVIPRSP`	281	DRB1_1501	0.66	91.21	0.4245
`ISPTTTARIKKIYPA`	130	DRB1_0701	1.09	121.48	1.0021
`WTAGLASFAAIPFAQ`	942	DRB1_1501	2.22	174.42	0.6589
`LYFFHVGYQPTALIN`	1116	DPA10103-DPB10201	3.70	316.83	1.0424
`RYVAMDVKFENITTK`	1190	DRB1_0405	3.58	449.56	1.5141

굵게 표시한 셋을 보십시오. 다음 강의 주제입니다.

IC50 자와 %Rank 자를 번갈아 대어 보세요. 순위가 뒤집힙니다.

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이 표에서는 순서가 아니라 합격선이 문제가 됩니다.

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# 두 자로 순위를 매기고 견준다.
htl = [
    ("TTARIKKIYPAFVLG", 1.72, 70.79),
    ("TIVISPTTTARIKKI", 0.07, 82.72),
    ("YFHNINYYSVIPRSP", 0.66, 91.21),
    ("ISPTTTARIKKIYPA", 1.09, 121.48),
    ("WTAGLASFAAIPFAQ", 2.22, 174.42),
    ("LYFFHVGYQPTALIN", 3.70, 316.83),
    ("RYVAMDVKFENITTK", 3.58, 449.56),
]
by_ic = sorted(htl, key=lambda r: r[2])
by_rk = sorted(htl, key=lambda r: r[1])
print("%-18s %8s %8s" % ("에피토프", "IC50순위", "Rank순위"))
for pep, rk, ic in htl:
    a = by_ic.index((pep, rk, ic)) + 1
    b = by_rk.index((pep, rk, ic)) + 1
    mark = "  <- 다름" if a != b else ""
    print("%-18s %8d %8d%s" % (pep, a, b, mark))
print()
print("두 자의 순위가 거의 같다 — 이 표에서는 자를 바꿔도 순서가 크게 안 변한다.")
print("바뀌는 것은 순서가 아니라 '합격선' 이다. 다음 강에서 본다.")

사이토카인 세 가지도 함께 본다

HTL 에피토프는 체를 하나 더 지납니다. 도움 T세포가 깨어나면 신호물질을 내놓는데, 그 가운데 셋을 예측합니다.

도구	무엇을 예측하나	무슨 뜻인가
IFNepitope	인터페론 감마	세포 쪽 면역을 밀어 준다
IL2Pred	인터루킨-2	T세포를 불린다
IL4Pred	인터루킨-4	항체 쪽 면역을 밀어 준다

Table 2 에서 일곱 개가 전부 + 입니다. 셋 다 낸다고 예측된 것입니다.

DRB1_1501 이 두 번 나온다

Table 2 를 다시 보면 DRB1_1501 이 두 줄에 나옵니다 — YFHNINYYSVIPRSP 와 WTAGLASFAAIPFAQ 입니다.

한 HLA 가 두 조각을 싣는 것은 좋은 일입니다. 그 HLA 를 가진 사람은 도움 T세포 반응을 두 갈래로 받으니까요.

반대로 보면, 일곱 조각이 덮는 서로 다른 HLA 는 여섯뿐입니다. 적용범위 계산에서 이 여섯이 얼마나 넓게 퍼져 있느냐가 전부를 정합니다.

일곱 조각이 덮는 HLA 는 여섯 가지입니다.

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# 일곱 HTL 이 덮는 서로 다른 HLA 를 센다.
alleles = ["DRB1_0101", "DRB1_0401", "DRB1_1501", "DRB1_0701",
           "DRB1_1501", "DPA10103-DPB10201", "DRB1_0405"]
uniq = sorted(set(alleles))
print("에피토프", len(alleles), "개")
print("서로 다른 HLA II", len(uniq), "개")
for a in uniq:
    n = alleles.count(a)
    print("   %-22s %d 개 조각" % (a, n))
print()
print("DRB1_1501 만 두 조각을 싣는다.")
print("나머지 다섯은 조각 하나씩이다 — 그 HLA 가 없으면 그 조각은 못 쓴다.")
print("(우리가 Table 2 에서 센 것 — 논문에 없다. 인용하지 말 것)")

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일곱 HTL 에피토프가 덮는 서로 다른 HLA II 는 몇 가지인가?

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%Rank 가 IC50 보다 나은 자로 여겨지는 까닭은?

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Table 2 에서 일곱 개 전부가 IFN-γ·IL-2·IL-4 를 낸다고 예측된 것을 어떻게 읽어야 하나?