Кіріспе
Иммунологияға биоинформатикалық тәсілдер
In academia, computational immunology is a field of science that encompasses high throughput genomic and bioinformatics approaches to immunology. The field's main aim is to convert immunological data into computational problems, solve these problems using mathematical and computational approaches and then convert these results into immunologically meaningful interpretations.
Академиялық ортада есептеу иммунологиясы – иммунологияға жоғары өнімді геномдық және биоинформатикалық тәсілдерді қолданатын ғылым саласы. Бұл саланың негізгі мақсаты – иммунологиялық деректерді есептеу мәселелеріне түрлендіру, осы мәселелерді математикалық және есептеу әдістерімен шешу, содан кейін алынған нәтижелерді иммунологиялық тұрғыдан мағыналы түсіндіру болып табылады.
In academia, computational immunology is a field of science that encompasses high throughput genomic and bioinformatics approaches to immunology. The field's main aim is to convert immunological data into computational problems, solve these problems using mathematical and computational approaches and then convert these results into immunologically meaningful interpretations.
Кіріспе
Иммундық жүйе – адам организмінің күрделі жүйесі, оны түсіну биологиядағы ең қиын мәселелердің бірі. Иммунологиялық зерттеулер адам организмінің қорғанысын қамтамасыз ететін механизмдерді түсіну үшін, иммундық ауруларға қарсы дәрілерді әзірлеу және денсаулықты сақтау үшін маңызды. Геномдық және протеомдық технологиялардың соңғы жетістіктері иммунологияны түбегейлі өзгертіп жіберді. Адам және басқа модельдік организмдердің геномдарының секвенирленуі иммунологиялық зерттеулерге қатысты үлкен көлемдегі деректерді қамтамасыз етті, сонымен қатар ғылыми әдебиетте және клиникалық жазбаларда функционалдық және клиникалық деректердің көп мөлшері жарияланды. Биоинформатика немесе есептеу биологиясының соңғы жетістіктері осы үлкен деректерді түсінуге және ұйымдастыруға көмектесті, соның нәтижесінде есептеу иммунологиясы немесе иммуноинформатика деп аталатын жаңа сала пайда болды. Есептеу иммунологиясы – биоинформатиканың бір саласы, ол ұқсас ұғымдар мен құралдарға, мысалы, тізбектерді салыстыру және белок құрылымын болжау құралдарына негізделген. Иммуномика – геномика және протеомика сияқты ғылым. Бұл иммунологияны компьютерлік ғылыммен, математикамен, химиямен және биохимиямен біріктіре отырып, иммундық жүйе функцияларын кең ауқымды талдауды жүзеге асыратын ғылым. Оның мақсаты – күрделі белок-белок өзара әрекеттесулерін және желілерін зерттеу, иммундық жауаптарды және олардың қалыпты, ауру және қалпына келтіру кезеңдеріндегі рөлін жақсырақ түсінуге мүмкіндік беру. Есептеу иммунологиясы – иммуномиканың бір бөлігі, ол үлкен көлемдегі тәжірибелік деректерді талдауға бағытталған.
Тарих
Компьютерлік иммунология 90 жылдан астам бұрын малярия эпидемиологиясының теориялық модельдеуімен басталды. Ол кезде, аурудың таралуын зерттеуге математиканы қолдануға баса назар аударылды. Содан бері, бұл сала иммундық жүйе процестері мен ауруларының барлық саласын қамтиды.
Иммунологиялық деректер қоры
Соңғы уақытта секвенирлеу және протеомика технологиясының жетістіктері молекулалық және иммунологиялық деректерді алуда көп есеге артты. Деректер өте әртүрлі, оларды зерттеуде қолданылуына байланысты әртүрлі деректер қорына жіктеуге болады. Қазіргі уақытта нуклеин қышқылдарын зерттеу (NAR) деректер жиынтығында 31 түрлі иммунологиялық деректер қоры бар, олар келесі кестеде берілген, сонымен қатар иммунологиялық байланысты деректер қоры бар. Кестеде берілген ақпарат NAR Database Collection деректер қорының сипаттамаларынан алынған.
Деректер қорының сипаттамасы
ALPSbase Автоиммундық лимфопролиферативтік синдромның дерекқоры
AntigenDB Патоген антигендерінің реттілігі, құрылымы және басқа да деректері.
AntiJen Иммунологиялық қызығушылық тудыратын пептидтер мен белоктарға байланысты сандық байлау деректері.
BCIpep Бұл деректер базасында антигенді ақуыздардың эксперименттік түрде анықталған барлық В-клетка эпитоптары туралы ақпарат сақталады. Бұл - эпитоптар туралы егжей-тегжейлі ақпарат жинақталған және жарияланған әдебиеттер мен қолданыстағы деректер қорларынан жинақталған дерекқор. Ол вирустар, бактериялар, протозоалар және саңырауқұлақтар сияқты патогендік организмдердің кең ауқымын қамтиды. Деректер қорындағы әрбір жазбада амин қышқылдарының тізбектері, антигенді ақуыздың көзі, иммуногенділік, үлгілік организм және антиденелер өндіру/нейтрализация сынағы туралы толық ақпарат беріледі.
dbMHC dbMHC HLA тізбектеріне, HLA локустарын, HLA аллельін және әлемдегі 90-дан астам халықтың гаплотиптік жиілігін генетикалық тестілеуді қолдау үшін құралдарға, сондай-ақ гематопоэтикалық дің жасушаларын трансплантациялау және инсулинге тәуелді қант диабеті (IDDM), ревматоидты артрит (RA), нарколепсия және спондилоартропатия бойынша клиникалық деректер жиынтығына қол жетімділікті қамтамасыз етеді. Қосымша ақпарат алу үшін http://www.oxfordjournals.org/nar/database/summary/604 сілтемесіне өтіңіз.
DIGIT Иммуноглобулиндер тізбектері мен интеграцияланған құралдар дерекқоры.
FIMM FIMM – бұл функционалдық молекулалық иммунологияның интеграцияланған дерекқоры, ол Т-клеткалардың ауруға тән антигендерге жауап беруіне бағытталған. FIMM HLA, пептидтер, Т-клетка эпитоптары, антигендер, аурулар туралы деректерді алу және реттілік талдау құралдарымен біріктірілген толық сілтемелі ақпаратты ұсынады және болашақ компьютерлік иммунология зерттеулерінің арқауы болып табылады. Антигенді ақуыз деректері консервацияланған немесе өзгермелі Т-клетка эпитоптарын жан-жақты талдауды жеңілдету үшін әртүрлі түрлердегі ұқсас немесе туысқан FIMM антигендерінің SwissProt TREMBL TREMBL NEW (SPTR) артық емес дерекқорынан алынған 27 000-нан астам реттілікпен байытылды.
GPX Macrophage Expression Atlas GPX макрофаг экспрессиясы атласы (GPX MEA) – патогендер мен иммундық модуляторлармен емделгеннен кейін макрофаг жасушаларының түрлерін экспрессияға негізделген зерттеулер үшін онлайн ресурс. GPX макрофаг экспрессиясы атласы (GPX MEA) MIAME стандартына сәйкес келеді және әрбір тәжірибеде объективті сапа баллын қамтиды. Ол эксперименттік дизайнды қатаң түрде түсіруге ерекше мән береді және әртүрлі микромассивтік эксперименттерден алынған экспрессия деректерін статистикалық талдауды қамтамасыз етеді. Бұл макрофагтың гендік экспрессиясы туралы деректер базасының бірінші мысалы, ол осы жасуша жүйесінің биологиясына жаңа түсінік беретін транскрипциялық үлгілерді тиімді анықтауға мүмкіндік береді.
HaptenDB – гаптен молекулаларының толық дерекқоры. Бұл – ақпарат жинақталған және жарияланған әдебиеттер мен веб-ресурстардан жиналған, жинақталған деректер қоры. Қазіргі уақытта деректер базасында 1700-ден астам жазба бар, әр жазбада гаптен молекуласы туралы толық мәліметтер беріледі, олар: i) гаптеннің табиғаты; ii) гаптенге қарсы антиденелер өндірісінің әдістері; iii) тасымалдаушы белок туралы ақпарат; iv) біріктіру әдісі; v) талдау әдісі (характеризациялау үшін пайдаланылады) және vi) антиденелердің ерекшеліктері. Haptendb биомедициналық маңызды антибиотиктерден бастап пестицидтерге дейінгі гаптендердің кең ауқымын қамтиды. Бұл деректер базасы серологиялық реакцияларды және антиденелер өндірісін зерттеу үшін өте пайдалы болады.
HPTAA HPTAA – бұл әр түрлі экспрессиялық платформалардан экспрессиялық деректерді, соның ішінде мұқият таңдалған, көпшілікке қол жетімді микроаррей экспрессиялық деректерді, GEO SAGE деректерін және Unigene экспрессиялық деректерін пайдаланатын ықтимал ісікті антигендер дерекқоры.
IEDB 3D Иммундық эпитоптар дерекқорының құрылымдық деректері.
IL2Rgbase X байланысты ауыр біріктірілген иммуножеткіліксіздік мутациялары.
IMGT IMGT – бұл IG, TR, MHC, IG суперсемействосы, MHC суперсемействосы және адам мен басқа омыртқалы түрлердің иммундық жүйесінің байланысты белоктарында мамандалған интеграцияланған білім ресурсы. IMGTW 6 деректер базасын, реттілік, ген және 3D құрылымдық талдауға арналған 15 онлайн құралды, сондай-ақ 10 000-нан астам бет ресурстарды қамтиды. IMGT ONTOLOGY негізіндегі деректерді стандарттауды БҰҰ/IUIS бекітті.
IMGT GENE DB IMGT/GENE DB – бұл иммуноглобулиндер (IG) және T-клетка рецепторлары (TR) гендерінің IMGT® толық геномдық дерекқоры, адам мен егеуқұйрықтан және, дамып келе жатқан, басқа омыртқалы түрлерден (мысалы, егеуқұйрық). IMGT/GENE DB IMGT®, халықаралық ImMunoGeneTics ақпараттық жүйесінің, адам мен басқа омыртқалы түрлердің IG, TR, негізгі гистокомпатибильді кешені (MHC) және иммундық жүйесінің байланысты белоктарында (RPI) мамандалған жоғары сапалы интеграцияланған білім ресурсының бөлігі болып табылады.
IMGT/HLA Қазіргі уақытта 1600-нан астам ресми танылған HLA аллельдері бар және осы тізбектер IMGT/HLA деректер базасы арқылы ғылыми қауымдастыққа қол жетімді. 1998 жылы IMGT/HLA деректер базасы жарияланды. Осы уақыттан бері деректер базасы өсті және адамның негізгі гистокомпатибильді кешенінің тізбектерін зерттеу үшін негізгі ақпарат көзі болып табылады. Деректер базасының алғашқы шығарылымы аллель есептерін, баптау құралдарын, жіберу құралдарын, сондай-ақ деректер көзінің егжей-тегжейлі сипаттамаларын қамтыды. Деректер базасы БҰҰ номенклатура комитетіне жіберілген барлық жаңа және растау тізбектерімен тоқсан сайын жаңартылады және әдетте әр тоқсандық шығарылымда 75-ке жуық жаңа және растау тізбектері қосылады. IMGT/HLA деректер базасы HLA жүйесіне орталық немесе шеттік түрде қызығушылық танытқан барлық адамдар үшін орталық ресурс ұсынады.
IMGT/LIGM DB IMGT/LIGM DB – бұл иммуноглобулин (IG) және T-клетка рецепторлары (TR) нуклеотидтік тізбектерінің IMGT® толық дерекқоры, адам мен басқа омыртқалы түрлерден, толық түсіндірілген тізбектер үшін аудармамен, 1989 жылы LIGM (http://www.imgt.org/textes/IMGTinformation/LIGM.html), Францияның Монпелье қаласында құрылған және 1995 жылдың шілдесінен бері вебте. IMGT/LIGM DB IMGT®, халықаралық ImMunoGeneTics ақпараттық жүйесінің, адам мен басқа омыртқалы түрлердің IG, TR, негізгі гистокомпатибильді кешені (MHC) және иммундық жүйесінің байланысты белоктарында (RPI) мамандалған жоғары сапалы интеграцияланған білім ресурсының бірінші және ең ірі дерекқоры болып табылады. IMGT/LIGM DB тізбек деректері EMBL/GenBank/DDBJ кіру нөмірімен анықталады. IMGT/LIGM DB үшін деректердің бірегей көзі EMBL болып табылады, ол деректерді GenBank және DDBJмен бөліседі.
Interferon Stimulated Gene Database Интерферондар (IFN) – гендердің ішкі жиынтығының транскрипциясын белсендіретін көп функциялы цитокиндердің отбасы. IFN-мен шақырылған ген өнімдері осы цитокиннің вирустыққа қарсы, антипролиферативтік және иммуномодуляциялық қасиеттеріне жауап береді. IFN-мен реттелетін гендерді толық түсіну үшін біз 400-ден астам интерферонмен шақырылған гендерді (ISG) анықтау үшін әртүрлі микромассивтік форматтарды қолдандық. Осы деректерді таратуды жеңілдету үшін біз ISG-ні функционалдық санаттарға бөлген деректер базасын құрастырдық. Деректер базасы толық іздеуге мүмкіндік береді және тізбек және Unigene ақпаратына сілтемелерді қамтиды. Деректер базасы мен массивтік деректер World Wide Web арқылы қол жетімді (http://www.lerner.ccf...
Құралдар
Есептеу, математикалық және статистикалық әдістердің алуан түрлілігі қолжетімді және жарияланған. Бұл құралдар иммунологиялық деректерді жинау, талдау және түсіндіруге көмектеседі. Оларға мәтіндік талдау, ақпаратты басқару, тізбектерді талдау, молекулалық өзара әрекеттесулерді талдау және иммундық жүйе мен иммунологиялық процестерді кеңейтілген симуляциялауға мүмкіндік беретін математикалық модельдер кіреді. Иммунологиялық сала бойынша құрылымдалмаған мәтіндік құжаттардан қызықты және күрделі үлгілерді іздеу жұмыстары жүргізілуде. Мысалы, аллергендердің қиылысқан реактивтілік туралы ақпаратты жіктеу, BLAST және TreeView, сондай-ақ EpiMatrix сияқты арнайы иммуноинформатикалық құралдар, IG және TR тізбектерін талдау үшін IMGT/V QUEST, IG айнымалы домендерінің құрылымын талдау үшін IMGT/Collier de Perles және IMGT/StructuralQuery қолданылады. Тізбектерді салыстыруға негізделген әдістер әртүрлі және HLA тізбектерінің сақталуын талдауға, адам иммуножеткіліксіздігі вирусының (АИТВ) тізбектерінің тегін растауға, сондай-ақ ламивудин мен эмтрицитабинге гепатит В вирусының полимеразасының резистенттілігін талдау үшін гомологиялық модельдер құруға қолданылған. Белок-белок өзара әрекеттесулері мен желілеріне назар аударатын есептеу модельдері де бар. Т және В жасушаларының эпитоптарын анықтау, протеасомалық кесу орындарын болжау және TAP-пептидтерін болжау үшін қолданылатын құралдар да бар. Әр түрлі молекулалық мақсаттарды болжау үшін модельдерді жобалау және негіздеу үшін тәжірибелік деректер өте маңызды. Компьютерлік иммунология құралдары – тәжірибелік деректер мен математикалық есептеу құралдарының арасындағы өзара байланыс.
Аллергия
Аллергия – иммунологияның маңызды тақырыбы, бірақ жеке адамдар арасында және кейде тіпті генетикалық жағынан ұқсас адамдар арасында да айқын айырмашылықтар байқалады. Ақуыздың аллергиялық потенциалын бағалау үш негізгі мәселеге негізделген: (i) иммуногенділік; (ii) өзара реакцияласу; және (iii) клиникалық белгілер. Иммуногенділік – IgE антиденесін өндіретін B клеткасы және/немесе T клеткасының белгілі бір аллергенге жауап беруіне байланысты. Сондықтан иммуногенділік зерттеулері негізінен B және T клеткаларының аллергендерді тану орындарын анықтауға бағытталған. Аллергендердің үш өлшемді құрылымдық ерекшеліктері олардың аллергендік қасиеттерін анықтайды. Иммуноинформатикалық құралдарды қолдану ақуыздың аллергендік қасиеттерін болжауға көмектеседі және адамдар қолдануына кеңінен ұсынылғанға дейін жаңа тағамдарды тексеруде маңызды рөл атқарады. Осылайша, генетикалық түрлендірілген дәрі-дәрмектер мен тағамдардағы потенциалды аллергендерді анықтау үшін сенімді, кең ауқымды аллергиялық деректер базасын құру және оларды жақсы расталған болжамдау құралдарымен үйлестіру үшін үлкен күш-жігер жұмсалуда. Бұл зерттеулер бастапқы кезеңде болғанымен, Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымы мен Тамақ және ауыл шаруашылығы ұйымы генетикалық түрлендірілген тағамдардың аллергендік қасиеттерін бағалау бойынша ұсыныстар жасады. Codex alimentarius бойынша, егер ақуыз ≥6 тізбектес аминқышқылының сәйкестігіне немесе белгілі аллергенмен 80 аминқышқылы терезесінде ≥35% реттілік ұқсастығына ие болса, ол потенциалды аллерген болып саналады. Ережелер болғанымен, олардың ішкі шектеулері байқала бастады және ережелерден ауытқулар туралы көптеген хабарламалар жарияланды.
Иммундық жүйе қызметі
Осы технологияны қолдану арқылы иммундық жүйенің моделін білуге болады. Ол Т-клеткалармен шақырылған басуды, перифериялық лимфоциттердің қозғалысын, Т-клеткалардың жадын, төзімділігін, тимустың қызметін және антидене желілерін модельдеу үшін қолданылды. Модельдер патогендік улылық динамикасын және әртүрлі стимулдарға жауап ретінде Т-клеткалар жадының өзгеруін болжауға көмектеседі. Иммундық желідегі ерекшелік сипатын және иммуногенділікті түсінуге көмектесетін бірнеше модельдер де бар. Мысалы, TAP пептидінің тасымалы мен HLA I класты антигендердің көрсетілуі арасындағы функционалдық байланысты зерттеу пайдалы болды. TAP – антигендік пептидтерді эндоплазмалық ретикулумға тасымалдауға жауапты трансмембраналық ақуыз, онда MHC I класының молекулалары оларды байланыстырып, Т-жасушаларына ұсына алады. TAP барлық пептидтерді бірдей байланыстырмайды, сондықтан TAP байланысу қабілеті белгілі бір пептидтің MHC I класының жолына кіру мүмкіндігіне әсер етуі мүмкін. Жасанды нейрондық желі (ЖНЖ) компьютерлік моделі адам TAP-қа пептидтің байланысуын және оның MHC I класымен байланысын зерттеу үшін қолданылды. Осы әдіс қолданылғанда HLA-мен байланысатын пептидтердің TAP-қа байланысу қабілетінің HLA супертипіне қарай өзгеше екені анықталды. Бұл зерттеулер пептид негізіндегі иммунотерапиялық препараттар мен вакциналарды жасауда маңызды рөл атқаруы мүмкін. Бұл модельдеу тәсілінің күрделі иммундық өзара әрекеттесуді түсінудегі күшін көрсетеді.
Қатерлі ісік туралы ақпарат
Қатерлі ісік – қатерлі ісік жасушаларына селективті өсу артықшылығын беретін соматикалық мутациялардың нәтижесі. Жақында жаңа мутацияларды анықтау өте маңызды болып отыр. Геномика және протеомика әдістері бүкіл әлемде әр түрлі қатерлі ісікке байланысты мутацияларды және олардың емделу жолдарын анықтау үшін қолданылады. Есептеу құралдары қатерлі ісік жасушаларының өсуін және беткі антигендерін болжау үшін пайдаланылады. Мутацияларды және қатерлі ісікке шалдығу қаупін бағалауға бағытталған тәсілдерді түсіндіретін жарияланымдар бар. CanPredict алгоритмі белгілі бір геннің қатерлі ісік тудыратын белгілі гендерге қаншалықты ұқсас екенін көрсету үшін қолданылды. Қатерлі ісік иммунологиясына үлкен мән беріліп, оған қатысты деректер қарқынды өсуде. Ақуыз-ақуыз өзара әрекеттесу желілері адамдарда ісік пайда болуы туралы құнды ақпарат береді. Қатерлі ісік ақуыздары адам интерактомындағы қалыпты ақуыздардан өзгеше желілік топологияны көрсетеді. Иммуноинформатика ісікке қарсы вакцинацияның табыстылығын арттыруға көмектесті. Жақында вакцинация стратегиялары арқылы шақырылған жасанды иммунитетке жауап ретінде иегердің иммундық жүйесінің динамикасын талдау бойынша маңызды зерттеулер жүргізілді. Басқа да модельдеу құралдары болжалды қатерлі ісік пептидтерін пайдаланып, белгілі HLA-ға тәуелді иммундық қатерлі ісікке қарсы жауаптарды болжауға мүмкіндік береді. Бұл ресурстар жақын арада едәуір өседі деп күтілуде, ал иммуноинформатика осы саладағы маңызды даму аймағы болады.