(57)【要約】  ペプチドの免疫原性を予測するためのシステム、コンピュータ可読記憶媒体および方法を提供する。ある場合では、システムが、a）ペプチドのモデル、MHCIIタンパク質のモデルおよびT細胞受容体のモデルと、b）（i）ペプチド、MHCIIタンパク質およびT細胞受容体を含む複合体の分子間相互作用の強度を評価してペプチドの免疫原性を予測するスコアを提供し、（ii）スコアを出力するための実行可能プログラムとを含む。
2015526775.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
a）ペプチドのモデル、MHCIIタンパク質のモデルおよびT細胞受容体のモデルと、
b）（i）前記ペプチド、前記MHCIIタンパク質および前記T細胞受容体を含む複合体の分子間相互作用の強度を評価して前記ペプチドの免疫原性を予測するスコアを提供し、（ii）前記スコアを出力するための実行可能プログラムと、
を含むメモリを含むコンピュータシステム。
【請求項２】
前記複合体の画像を表示するための命令をさらに含む、請求項1に記載のコンピュータシステム。
【請求項３】
前記メモリが、複数の異なるペプチドについてのモデル、前記MHCIIタンパク質のモデルおよび前記T細胞受容体のモデルを含み、
前記メモリが、前記異なるペプチドを含む複合体の分子間相互作用の強度を評価して前記ペプチドの免疫原性を予測するスコアを提供し、前記異なるペプチドを前記スコアによって順位付けし、前記スコアによって順位付けされた前記異なるペプチドの一覧表を出力するための実行可能なプログラミングを含み、前記出力が前記ペプチドについての順位付けされた免疫学的プロファイルを提供する、請求項1または2に記載のコンピュータシステム。
【請求項４】
a）ペプチド、MHCIIタンパク質およびT細胞受容体を含む複合体の分子間相互作用の強度を評価して前記ペプチドの免疫原性を予測するスコアを提供し、
b）前記スコアを出力するための命令を含む免疫原性予測プログラムを含むコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項５】
前記評価が前記複合体を三次元的にモデル化することによって行われる、請求項4に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項６】
前記免疫原性予測プログラムが、
a）ペプチド、MHCIIタンパク質およびT細胞受容体をそれぞれ含む複数の複合体の分子間相互作用の強度を評価し（前記複合体は異なるペプチドを含み、前記評価は前記複合体の各々についてのスコアを作成する）、
b）前記異なるペプチドをそのスコアによって順位付けし、
c）そのスコアによって順位付けされた前記異なるペプチドの一覧表を出力し、それによって前記ペプチドについての免疫学的プロファイルを提供するための命令を含む、請求項4または5に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項７】
前記プログラムがタンパク質配列を入力するための命令と、規定されたサイズのスライディングウィンドウをタンパク質のアミノ酸配列に沿って移動させて前記異なるペプチドを得るための命令とをさらに含む、請求項6に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項８】
前記規定されたサイズが9〜30個のアミノ酸に及ぶ、請求項7に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項９】
プログラムが免疫賦活性のペプチドを同定するための命令をさらに含む、請求項6から8のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１０】
前記複合体がさらに前記MHCIIタンパク質のアミノ酸配列および前記T細胞受容体の前記アミノ酸配列の1つまたは複数によって互いに異なる、請求項6から9のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１１】
前記複合体が異なるT細胞受容体を含み、前記異なるT細胞受容体が個体の前記T細胞受容体レパートリーの少なくとも一部を表す、請求項6から9のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１２】
a）（i）ペプチド、MHCIIタンパク質およびT細胞受容体を含む複合体の分子間相互作用の強度を評価して前記ペプチドの免疫原性を予測するスコアを提供し、（ii）前記スコアを出力するための命令を含む免疫原性予測プログラムを含むコンピュータシステムに前記ペプチドの配列情報を入力するステップと、
b）前記免疫原性予測プログラムを実行するステップと、
c）前記コンピュータシステムから前記スコアを受信するステップと、
を含む、ペプチドの免疫原性を予測する方法。
【請求項１３】
2種以上の異なるペプチドについての配列情報を前記コンピュータシステムに入力するステップと、そのスコアによって順位付けされた前記異なるペプチドの一覧表を受信するステップとを含む、請求項12に記載の方法。
【請求項１４】
前記2種以上の異なるペプチドが同じタンパク質の異なる断片を表す、請求項13に記載の方法。
【請求項１５】
異なるペプチドの前記一覧表を概観して前記タンパク質の免疫賦活性断片を同定するステップをさらに含む、請求項14に記載の方法。
【請求項１６】
前記免疫賦活性断片のアミノ酸配列を変更して、哺乳動物に投与された場合の前記タンパク質の免疫原性を減少させるステップをさらに含む、請求項15に記載の方法。
【請求項１７】
前記免疫賦活性断片の翻訳後修飾を変更して、哺乳動物に投与された場合の前記タンパク質の免疫原性を減少させるステップをさらに含む、請求項15に記載の方法。
【請求項１８】
異なるペプチドの前記一覧表を概観して前記タンパク質の免疫学的に不活性な断片を同定するステップをさらに含む、請求項14に記載の方法。
【請求項１９】
前記免疫学的に不活性な断片を変更して、哺乳動物に投与された場合の前記タンパク質の免疫原性を増加させるステップをさらに含む、請求項18に記載の方法。
【請求項２０】
前記評価が、a）前記T細胞受容体とb）前記ペプチドおよび前記MHCIIタンパク質を含む複合体中の前記ペプチドとの間の相互作用の強度を評価するステップを含む、請求項12から19のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記評価が、a）前記ペプチドとb）前記MHCIIタンパク質との間の相互作用の強度を評価するステップをさらに含む、請求項12から19のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記評価が、a）ペプチドとb）MHCIIタンパク質およびT細胞受容体を含む複合体のペプチド結合腔との間の相互作用の強度を評価するステップを含む、請求項12から19のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記MHCIIタンパク質および／または前記T細胞受容体の配列情報を前記システムに入力するステップをさらに含む、請求項12から19のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
ワクチンからのペプチドであり、前記ペプチドを変更して前記ワクチンの免疫原性を増加させるステップをさらに含む、請求項12から19のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２５】
癌に関連するタンパク質の複数の断片の免疫原性を予測し、免疫賦活性であると予測される前記タンパク質の断片を同定するために使用される、請求項12から19のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
相互参照
本出願は、全体が参照により組み込まれる、2012年5月25日出願の米国仮特許出願第61／652076号の利益を主張するものである。
【背景技術】
【０００２】
天然源から単離したまたは組換え法を通して合成したヒト治療用タンパク質（生物学的薬剤（biologic））は、ヒト患者に投与すると免疫応答を誘導し得る。これらの免疫応答は、小さい皮膚刺激から治療薬剤の有効性減少に及ぶ効果をもたらす場合があり、いくつかの例では臓器不全または死をもたらす場合がある。免疫原性の可能性を軽減することが、タンパク質工学の主要な挑戦の1つである。そのため、タンパク質の免疫原性を前臨床的に評価することを可能にするツールおよびアッセイが重要となり得る。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
コンピュータシステムを提供する。ある実施形態では、コンピュータシステムは、a）ペプチドのモデル、MHCIIタンパク質のモデルおよびT細胞受容体のモデルと、b）（i）ペプチド、MHCIIタンパク質およびT細胞受容体を含む複合体の分子間相互作用の強度を評価してペプチドの免疫原性を予測するスコアを提供し、（ii）スコアを出力するための実行可能プログラムとを含むメモリを含む。メモリは、複合体の画像をコンピュータシステムのディスプレイ上に表示するための命令をさらに含むことができる。
【０００４】
免疫原性予測プログラムを含むコンピュータ可読記憶媒体も提供する。これらの実施形態では、媒体が上に要約されるようにa）ペプチド、MHCIIタンパク質およびT細胞受容体を含む複合体の分子間相互作用の強度を評価してペプチドの免疫原性を予測するスコアを提供し、b）スコアを出力するための命令を含むことができる。ある実施形態では、免疫原性予測プログラムが、a）それぞれペプチド、MHCIIタンパク質およびT細胞受容体を含む複数の複合体の分子間相互作用の強度を評価し（複合体は異なるペプチドを含み、命令は複合体の各々についてのスコアを作成する）、b）異なるペプチドをそのスコアによって順位付けし、（c）そのスコアによって順位付けされた異なるペプチドの一覧表を出力し、それによってペプチドについての免疫学的プロファイルを提供するための命令を含む。
【０００５】
ペプチドの免疫原性を予測する方法も提供する。ある実施形態では、本方法が、a）（i）ペプチド、MHCIIタンパク質およびT細胞受容体を含む複合体の分子間相互作用の強度を評価してペプチドの免疫原性を予測するスコアを提供し、（ii）スコアを出力するための命令を含む免疫原性予測プログラムを含むシステムにペプチドの配列情報を入力するステップと、b）免疫原性予測プログラムを実行するステップと、c）システムからスコアを受信するステップとを含む。ある実施形態では、本方法が、d）スコアを順位付けするステップをさらに含むことができる。
【０００６】
本教示のこれらのおよび他の特徴を本明細書で示す。
【０００７】
定義
代表的な実施形態をより詳細に記載する前に、以下の定義を示して明細書で使用される用語の意味および範囲を説明および定義する。
【０００８】
「免疫原性」および文法上の相当語句によって、本明細書では、それだけに限らないが、中和および非中和抗体の産生、免疫複合体の形成、補体活性化、肥満細胞活性化、炎症ならびにアナフィラキシーを含む免疫応答の程度が意味される。免疫原性は種特異的である。いくつかの実施形態では、免疫原性はヒトの免疫原性を指す。いくつかの実施形態では、免疫原性は、齧歯類（それだけに限らないが、ラット、マウス、ハムスター、モルモット等を含む）、霊長類、家畜（それだけに限らないが、ヒツジ、ヤギ、ブタ、ウシ、ウマ等を含む）、および飼育動物（それだけに限らないが、ネコ、イヌ、ウサギ等を含む）の免疫原性を指す。
【０００９】
「免疫応答」および「免疫学的応答」ならびに文法上の相当語句により、本明細書では、体液性または細胞性免疫応答を含む、分子に対する免疫系の応答が意味される。非限定的な免疫学的応答には、中和および非中和抗体の産生、免疫複合体の形成、補体活性化、肥満細胞活性化、炎症ならびにアナフィラキシーが含まれる。
【００１０】
「予測する」により、本明細書では、システムまたはアッセイが、インビボ免疫原性の代理として作用し、実際の投与がない状況で脊椎動物の治療的投与の免疫原性結果もしくは応答を再現または模倣する能力が意味される。すなわち、システムが、タンパク質抗原が投与された場合に免疫原性応答を誘発するかまたはしないかを合理的な正確さで示すことができる場合には、システムまたはアッセイは脊椎動物の免疫原性を予測するものとなる。
【００１１】
「免疫原性が増加している」および文法上の相当語句により、本明細書では、対照、例えば、未修飾タンパク質と比べて、免疫系を活性化する能力が増加していることが意味される。例えば、修飾タンパク質が、未修飾タンパク質より高い力価でまたは多くの対象で中和または非中和抗体を誘発する場合に、「免疫原性が増加している」と言うことができる。特定の実施形態では、中和抗体を産生させる確率が少なくとも5％、例えば、少なくとも2倍または少なくとも5倍増加する。例えば、未修飾タンパク質が対象の10％で免疫応答をもたらす場合、免疫原性が強化された変異型は対象の10％超、例えば、対象の20％超または50％超で免疫応答をもたらすだろう。修飾タンパク質が1つまたは複数のMHCIまたはMHCII対立遺伝子との結合の増加を示す場合、または修飾タンパク質が親タンパク質に対して増加した割合の対象でT細胞活性化を誘導する場合にも、「免疫原性が増加している」と言うことができる。いくつかの実施形態では、T細胞活性化の確率が少なくとも5％、例えば、少なくとも2倍または少なくとも5倍増加する。
【００１２】
「免疫原性が減少している」および文法上の相当語句により、本明細書では、対照、例えば、未修飾タンパク質と比べて、免疫系を活性化する能力が減少していることが意味される。例えば、治療剤がタンパク質である場合、修飾タンパク質が、未修飾タンパク質より低い力価でまたは少ない対象で中和または非中和抗体を誘発する場合に、「免疫原性が減少している」と言うことができる。いくつかの実施形態では、中和抗体を産生させる確率が少なくとも5％、例えば、少なくとも50倍または少なくとも90倍減少する。例えば、親タンパク質が対象の10％で免疫応答をもたらす場合、免疫原性が減少している修飾タンパク質は対象の10％超未満、例えば、対象の5％未満または1％未満で免疫応答をもたらすだろう。修飾タンパク質が1つまたは複数のMHCIまたはMHCII対立遺伝子との結合の減少を示す場合、または修飾タンパク質が未修飾タンパク質に対して減少した割合の対象でT細胞活性化を誘導する場合にも、「免疫原性が減少している」と言うことができる。いくつかの実施形態では、T細胞活性化の確率が少なくとも5％、例えば、少なくとも50％または少なくとも90％減少する。
【００１３】
「免疫賦活性」および文法上の相当語句により、本明細書では、他の例えば、免疫学的に不活性なタンパク質の部分で生成されるよりも大きな免疫応答を刺激するタンパク質の一部が意味される。
【００１４】
「免疫学的に不活性」および文法上の相当語句により、本明細書では、免疫応答を刺激しないタンパク質の一部が意味される。
【００１５】
「MHCI」および「MHCクラスI」という用語は、HLA−A、HLA−BおよびHLA−Cの全ての天然配列変異型を含む任意のヒトクラスIMHC分子ならびに他の種の同等な分子を含む。
【００１６】
「MHCII」および「MHCクラスII」という用語は、DRA、DRB1、DRB3／4／5、DQA1、DQB1およびDPB1分子の全ての天然配列変異型を含む任意のヒトクラスIIMHC分子ならびに他の種の同等な分子を含む。
【００１７】
本明細書で使用される場合、「TCR」および「T細胞受容体」という用語は、任意のヒトT細胞受容体、および同様に他の種のものを指すために使用される。
【００１８】
本明細書で使用される場合、「入力すること」という用語は、情報をコンピュータに入れる任意の方法を指すために使用される。例えば、ある場合では、入力することは、コンピュータシステム上に既に存在している配列またはモデルを選択することを含むことができる。他の場合、入力することは、配列またはモデルをコンピュータシステムに追加することを含むことができる。入力することはユーザインターフェースを用いて行うことができる。
【００１９】
本明細書で使用される場合、「実行すること」という用語は、使用者がプログラムを開始するために取る行動を指すために使用される。
【００２０】
本明細書で使用される場合、「ドッキング」という用語は、2つ以上の別のタンパク質を1つの複合体に組み立てる計算過程を指す。
【００２１】
本明細書で使用される場合、「分子間相互作用の強度を評価すること」という用語は、親和性、相補性、エネルギー的好ましさ（自由エネルギーの差として測定することができる）等を測定する方法を含む、2つ以上のタンパク質が互いにどれくらいよく結合しているかを測定する任意の方法を指す。
【００２２】
本明細書で使用される場合、配列情報を入力する文脈において、「配列情報」という用語は、配列についての識別子を入力すること、配列を入力すること、および配列についての構造情報（例えば、配列の原子座標）を入力することを含むことが意図されている。
【００２３】
本明細書で使用される場合、「受信する」という用語は、通常はヒト可読形式、例えば、図またはテキストファイルの形式でのコンピュータシステムのメモリから使用者への情報の配信を指すために使用される。この用語は、コンピュータモニタのスクリーンへの画像の配信、ならびに電子手段、例えば、電子メール等による使用者へのファイルの配信を包含することが意図されている。
【００２４】
いずれの実施形態でも、データを「遠隔地」に転送することができ、「遠隔地」とはプログラムを実行している位置とは異なる位置を意味する。例えば、遠隔地は、同じ市の別の位置（例えば、事務所、実験室等）、異なる市の別の位置、異なる州の別の位置、異なる国の別の位置等となり得るだろう。よって、ある項目が別のものと「離れている」と示される場合、意味されることは2つの項目が同じ部屋にあるが分かれている、または少なくとも異なる部屋もしくは異なる建物にあり、少なくとも1マイル、10マイルまたは少なくとも100マイル離れている場合があるということである。情報を「通信すること」は、その情報を表すデータを電気信号として、適当な通信チャネル（例えば、私設または公衆通信回線）上を送信することを指す。項目を「転送すること」は、その項目を物理的に輸送することによるかそれ以外によるか（可能である場合）にしろ、少なくともデータの場合には、データを保有する媒体を物理的に輸送するまたはデータを通信することによって、その項目をある位置から次の位置へ移す任意の手段を指す。通信媒体の例としては、無線または赤外線送信チャネルならびに別のコンピュータまたはネットワークデバイスとのネットワーク接続、およびインターネットが挙げられる、または電子メール送信およびウェブサイト上に記録された情報などが挙げられる。
【００２５】
本明細書で使用される場合、「モデル」という用語は、タンパク質の三次元構造のデータを表す任意の方法を指す。いくつかの場合、モデルを、例えば、原子座標のセットまたは電子密度図として提示することができる。理解されるように、以下の説明でタンパク質の構造に言及する場合、それは言及されているタンパク質（すなわち、タンパク質分子そのものではなく、タンパク質のモデル）の表示である。同様に、複合体の相互作用に言及する場合、それは言及されている複合体のモデルで生じると予測される相互作用である。タンパク質のモデルには、翻訳後修飾（例えば、リン酸化またはグリコシル化等）についての構造情報（例えば、原子座標）が含まれ得る。いくつかの実施形態では、タンパク質をX線結晶解析に供することによって「モデル」を作成することができる。他の実施形態では、ホモロジーモデリング、すなわち、高度に関連するタンパク質のモデルを用いてタンパク質のアミノ酸配列をモデル化することによってモデルを作成することができる。
【００２６】
本明細書で使用される場合、「MHCIIタンパク質」および「T細胞受容体」という用語は、ペプチドに結合するタンパク質の少なくとも一部を指す。よって、ある実施形態では、MHCIIタンパク質のペプチド結合溝のモデル、T細胞受容体タンパク質のCDR3領域のモデル、およびペプチドのモデルを用いて以下に記載される方法を行うことができる。ある場合では、これらのタンパク質の他の部分（例えば、T細胞受容体のCDR1およびCDR2領域、またはMHCIIタンパク質のT細胞結合表面）のモデルを使用することができる。
【００２７】
当業者であれば、以下に記載される図面が説明目的のためのものにすぎないことを理解するだろう。これらの図面は本教示の範囲を限定することを何ら意図していない。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図2に示される方法を実施するために使用することができるコンピュータシステムの1つの代表的な実施形態を示す図である。
【図２】ペプチドの免疫原性を予測する方法の代表的な実施形態の特徴のいくつかを示す図である。
【図３】図2に示される方法を実施することができる1つの方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
本開示は、ペプチドの免疫原性を予測するためのシステム、コンピュータ可読記憶媒体および方法を提供する。このシステム、コンピュータ可読記憶媒体または方法を用いて、多数の候補物質がスクリーニングのために入手可能である研究および開発過程で早期にタンパク質の免疫原性を評価することができる。ある場合、当該方法を使用することによって、例えば、薬剤開発中にインビトロまたはインビボアッセイを用いて実験的に候補生理活性タンパク質の免疫原性を測定する必要性を低減させるまたは排除することができる。このような実験方法は資源集約的で比較的遅くなるおそれがある。
【００３０】
種々の実施形態を記載する前に、本開示の教示が記載される特定の実施形態に限定されず、よって、当然変化し得ることが理解されるべきである。本教示の範囲は添付の特許請求の範囲によってのみ限定されるので、本明細書で使用される用語法は特定の実施形態のみを記載することを目的としており、限定的となることを意図されていないことも理解されるべきである。
【００３１】
本明細書で使用される節の見出しは組織化目的のためのものにすぎず、記載される主題を多少なりとも限定するものと解釈されるべきではない。本教示は種々の実施形態と併せて記載されるが、本教示がこのような実施形態に限定されることは意図されていない。それどころか、当業者によって認識されるように、本教示は種々の代替物、修正物および同等物を包含する。
【００３２】
値の範囲を提供する場合、文脈上明らかに別段の要求がない限り、下限値の単位の10分の1まで、その範囲の上限値と下限値との間の各間の値、およびその示された範囲の任意の他の示されたまたは間の値が本開示に包含されることが理解される。
【００３３】
特に定義されない限り、本明細書で使用される全ての技術および科学用語は、本開示が属する技術分野の当業者によって一般的に理解されるのと同じ意味を有する。本明細書に記載されるものと類似または同等の任意の方法および材料を本教示の実施または試験に使用することもできるが、いくつかの代表的な方法および材料をここで記載する。
【００３４】
いずれの刊行物の引用も、出願日前の開示についてのものであり、本特許請求の範囲が前の発明によってこのような刊行物に先立つ権利がないことを認めるものと解釈されるべきではない。さらに、提供される刊行物の日付は、実際の公開日とは異なる場合があり、独立に確認する必要があり得るものである。
【００３５】
本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される場合、文脈上明らかに別段の要求がない限り、単数形「a」、「an」および「the」は複数指示対象を含むことに留意しなければならない。請求項はいずれの任意の要素も排除するよう起草することができることにさらに留意する。よって、この記述は、「単独で」、「のみ」などの排他的用語を、請求項の要素の列挙に関連して使用する、または「消極的」限定を使用するための先行する基礎として働くことが意図されている。
【００３６】
本開示を読めば当業者に明らかであるように、本明細書に記載され、示されている個々の実施形態の各々は、本教示の範囲または精神から逸脱することなく、他のいくつかの実施形態のいずれかの特徴から容易に分離するまたはこれらと組み合わせることができる個別の構成要素および特徴を有する。いずれの列挙されている方法も、列挙されている事象の順序で、または論理上可能な任意の他の順序で行うことができる。
【００３７】
コンピュータシステム
図1は、以下に記載される方法によりペプチドの免疫原性を予測するために使用することができるシステム100の実施形態を示している。当業者によって認識されるように、多くの異なるハードウェアオプションおよびデータ構造を使用して以下に記載される方法を実施することができる。そのため、図1に示されるシステムは代表的なものであり、限定的ではない。
【００３８】
実質的に任意の汎用コンピュータを、本明細書に開示される方法およびプログラムのための機能的配置に構成することができる。このようなコンピュータのハードウェアアーキテクチャは当業者に周知であり、1つまたは複数の処理装置（CPU）と、ランダムアクセスメモリ（RAM）と、読み取り専用メモリ（ROM）と、内部または外部データ記憶媒体（例えば、ハードディスクドライブ）とを含むハードウェア構成要素を含むことができる。コンピュータシステムはまた、グラフィカル情報を加工および表示手段に出力するための1つまたは複数のグラフィックボードを含むことができる。上記構成要素は、コンピュータ内部のバスを介して適切に相互接続することができる。コンピュータは、汎用の外部構成要素、例えば、モニタ、キーボード、マウス、ネットワーク等と通信するために適したインターフェースをさらに含むことができる。いくつかの実施形態では、本方法およびプログラムのための処理能力を増加させるために、コンピュータは並列処理することができる、または並列もしくは分散計算用に構成されたネットワークの一部となり得る。いくつかの実施形態では、記憶媒体から読み出されたプログラムコードを、コンピュータに挿入された拡張ボード、またはコンピュータに接続された拡張ユニットに提供されるメモリに書き込むことができ、拡張ボードまたは拡張ユニットに提供されるCPUなどが以下に記載される機能を果たすためにプログラムコードの命令にしたがって動作の一部または全部を実際に実行することができる。他の実施形態では、クラウドコンピューティングシステムを用いて本方法を行うことができる。これらの実施形態では、データファイルおよびプログラミングをクラウドコンピュータにエクスポートし、クラウドコンピュータがプログラムを実行して出力を使用者に戻す。
【００３９】
システム100は、ある実施形態では、a）中央処理装置104と、b）ソフトウェアおよびデータを保管するための1つまたは複数のハードドライブを含むことができる主要不揮発性記憶ドライブ106であって、ディスクコントローラ108によって制御される記憶ドライブ106と、c）不揮発性記憶ドライブ106からロードされたプログラムおよびデータを含むシステム制御プログラム、データおよびアプリケーションプログラムを保管するためのシステムメモリ110、例えば、高速ランダムアクセスメモリ（RAM）と、d）システムメモリ110はまた読み取り専用メモリ（ROM）と、マウス114、キーパッド116およびディスプレイ118などの1つまたは複数の入力または出力デバイスを含むユーザインターフェース112とを含むこともでき、e）任意の有線または無線通信ネットワーク、例えば、プリンターと接続するための任意のネットワークインターフェースカード120と、f）システムの上記要素を相互接続するための内部バス122とを含むコンピュータ102を含むことができる。
【００４０】
コンピュータシステムのメモリは、処理装置による検索用の情報を保管することができる任意のデバイスであり得、磁気もしくは光学デバイス、または固体メモリデバイス（揮発性もしくは不揮発性RAMなど）を含むことができる。メモリまたはメモリユニットは、同じまたは異なる型の2つ以上の物理メモリデバイスを有することができる（例えば、メモリは複数のドライブ、カードもしくは複数の固体メモリデバイスまたはこれらのある組み合わせなどの複数のデバイスを有することができる）。コンピュータ可読媒体に関して、「永久メモリ」とは永久であるメモリを指す。永久メモリは、コンピュータまたは処理装置への給電の終了によって消去されない。コンピュータハードドライブROM（すなわち、仮想メモリとして使用されないROM）、CD−ROM、フロッピー(登録商標)ディスクおよびDVDは全て永久メモリの例である。ランダムアクセスメモリ（RAM）は非永久（すなわち、揮発性）メモリの例である。永久メモリのファイルは編集可能および書き換え可能であり得る。
【００４１】
コンピュータ102の操作は、中央処理装置104によって実行されるオペレーティングシステム124によって主に制御される。オペレーティングシステム124はシステムメモリ110に保管することができる。いくつかの実施形態では、オペレーティングシステム124がファイルシステム126を含む。オペレーティングシステム124に加えて、システムメモリ110の1つの可能な実行は、以下に記載される免疫原性予測法を実施するための種々のプログラミングファイル128およびデータファイル130を含む。ある場合、プログラミング128が免疫原性予測プログラム132を含むことができ、免疫原性予測プログラム132は、種々のモジュール、例えば、ドッキングモジュール138、スコアリングモジュール140および使用者がユーザインターフェース112でプログラミング128によって使用される入力またはパラメータを手動で選択または変更することを可能にするユーザインターフェースモジュール134で構成され得る。メモリは、場合によりペプチド、MHCIIタンパク質および／またはTCRタンパク質をモデル化する、ならびに／あるいはモジュール142を順位付けするためのモデリングモジュール136を含むことができる。データファイル130は、ペプチドモデル144、MHCIIモデル146およびTCRモデル148データファイルを含む、プログラミングのための種々の入力を含むことができる。プログラミング128は、図1に示されないさらなるプログラムをさらに含むことができる。例えば、プログラミング128は、構造予測モジュール、例えば、デノボモデリングプログラムまたは最適適合モデリングプログラム、すなわち、既知の構造（例えば、結晶学的試験によって得られる）に基づいてTCRおよび／またはMHCIIアミノ酸配列の構造を予測して新規なデータファイル130、例えば、新規なペプチド構造、新規なMHCII構造および／または新規なTCR構造を提供するプログラムを含むことができる。＝いくつかの実施形態では、MODELERプログラム（Discovery Studio、Accelrys、サンディエゴ、CA）をプログラミング128として使用することができる。プログラミング128はまた、そのようなペプチドの構造が入手可能でない場合に、規定されたサイズのスライディングウィンドウを長いタンパク質のアミノ酸配列に沿って移動させて、モデル化することができ、免疫原性予測プログラム132に入力することができる異なるペプチド配列を提供する移動ウィンドウモジュールも含むことができる。
【００４２】
データファイル144、146および148の各々の数は大いに異なり得る。特定の場合、1つの各ファイルが存在し得る。しかしながら、いくつかの場合、例えば5〜100個のMHCIIタンパク質および／またはTCRタンパク質モデルファイルが存在し得るが、多くの場合でより多数のファイル（例えば、最大1000個以上）が存在し得る。ある場合、1〜100個またはそれ以上のペプチドモデルファイル144が存在し得る。ある場合、ペプチドモデルファイル144は、本明細書に記載されるように、移動ウィンドウモジュールを用いて候補生理活性タンパク質についてのアミノ酸配列を処理し、次いで、構造予測モジュールを用いて得られたアミノ酸配列を処理することによって作成されたペプチド配列についての構造を含むことができる。ペプチド、MHCIIタンパク質および／またはTCRタンパク質についてのアミノ酸配列を含む配列ファイル150も含めることができる。
【００４３】
モデルファイル144、146および148は、タンパク質の三次元構造を表すのに適した任意の型のものであり得る。タンパク質の三次元構造を表す任意の方法を使用することができるが、ある実施形態では、これらのファイルは種々のタンパク質の原子座標を含むテキストファイルであり得る。ある実施形態では、構造データファイルが本方法を実施するための最小量の情報を含むことができる。例えば、その領域は主に抗原結合を担うので、TCR構造データファイルがTCRタンパク質のCDR3のみについての構造情報を含むことができる。同様に、MHCII構造データファイルはMHCIIタンパク質の結合溝のみについての構造情報を含むことができる。
【００４４】
使用中、使用者はペプチドの配列情報をシステムに入力し、システムから複合体の順位付けされた一覧表を受信することができる。この方法では、入力することは、コンピュータが入力ペプチド構造を同定することを可能にする識別子を選択するまたはタイピングすることを含むことができる。ある場合、使用者がペプチドについての配列情報を入力することができ、コンピュータが本方法を開始する前にペプチドをモデル化することができる。特定の場合、使用者が、ペプチドについての配列情報に加えて、MHCIIおよび／またはTCRタンパク質についての配列情報またはモデルも入力することができる。
【００４５】
コンピュータ可読媒体
ある実施形態では、本明細書に記載されている方法による命令を、「プログラミング」の形態でコンピュータ可読媒体にコード化することができ、本明細書で使用される「コンピュータ可読媒体」という用語は、実行および／または処理のために命令および／またはデータをコンピュータに供給することに関与する任意の記憶または伝送媒体を指す。記憶媒体の例としては、コンピュータの内部または外部にあろうとなかろうとフロッピー(登録商標)ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、CD−R、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ROM、DVD−ROM、ブルーレイディスク、固体ディスクおよびネットワーク接続ストレージ（NAS）が挙げられる。情報を含むファイルをコンピュータ可読媒体に「保管」することができ、「保管すること」とは情報がコンピュータによって後日アクセス可能および検索可能となるように情報を記録することを意味する。
【００４６】
本明細書に記載されるコンピュータにより実施される方法は、任意の数のコンピュータプログラミング言語の1つまたは複数で書き込まれ得るプログラミングを用いて実行することができる。このような言語には、例えば、Java(登録商標)（Sun Microsystems, Inc.、サンタクララ、CA）、Visual Basic（Microsoft Corp.、レドモンド、WA）、およびC＋＋（AT＆T Corp.、ベドミンスター、NJ）ならびに任意の多数が含まれる。
【００４７】
方法
図2は、ペプチドの免疫原性を予測するためのコンピュータにより実施される方法200の1つの代表的な実施形態を示している。大まかに言えば、コンピュータにより実施される方法200は、1つまたは複数のペプチドについての配列情報をコンピュータシステムに入力するステップと、ペプチドの免疫原性を予測するプログラムを実行するステップとによって、使用者により開始される。次いで、使用者はシステムからペプチドの免疫原性を予測するスコアを受信する。図2に示される実行では、方法200のコンピュータにより実施される部分が、ペプチド、MHCIIタンパク質およびT細胞受容体を含む複合体の分子間相互作用の強度を計算してペプチドの免疫原性を予測するスコアを提供および出力するためのスコアリングサブルーチン202を含む。スコアリングサブルーチン202は、ある場合、スコアリングサブルーチン202が順位付けすることができるいくつかの異なる複合体に実施され（それによっていくつかのスコアが作成され）た場合にスコアリングサブルーチン202によるスコア出力を順位付けする順位付けサブルーチン204と併せて実施することができる。
【００４８】
スコアリングサブルーチン202は、種々のプログラミングモジュール（例えば、ドッキングモジュール、スコアリングモジュールおよび任意のモデリングモジュール）を用いて実施することができる。いくつかの実施形態では、使用者によるプログラムの実行が、コンピュータに、選択されたペプチドについてのモデル、選択されたMHCIIタンパク質についてのモデルおよびTCRタンパク質についてのモデルを含むデータファイルを同定させる206。次いで、選択されたモデルを（例えば、ドッキングモジュールを用いて）ドッキングしてペプチド−MHCII（pMHCII）モデル208を提供する。いくつかの実施形態では、ZDOCKおよびRDOCKプログラム（Discovery Studio、Accelrys、サンディエゴ、CA）が、モデルを提供するために使用することができるプログラムの例となる。ある場合、ペプチドのモデルを、MHCIIタンパク質の結合溝の縦軸周りに回転させて、ペプチドとMHCIIタンパク質との間で最大の相補性を有する複合体を同定することができ、この方法は知られている。いったん最適な相補性を有する複合体を同定したら、ペプチドとpMHCIIモデル中の結合溝との間の相互性の程度を計算して、MHCIIタンパク質およびペプチドの最もエネルギー的に好ましい配列を定量化することができる。相補性の程度は、ΔG、すなわち、複合体の2つの状態の間の自由エネルギーの差を計算することによって示すことができる。ある実施形態では、タンパク質またはペプチドの自由エネルギー（G）を、立体相互作用、疎水性相互作用、ファンデルワールス力等を考慮した種々の手法を用いて計算する。これらのパラメータが修正されるにつれて、タンパク質の自由エネルギーが変化する。変性タンパク質のモデルと比較したタンパク質モデルの自由エネルギーの差がΔGを規定する。換言すれば、G（折りたたまれたタンパク質）−G（変性タンパク質）＝ΔGである。
【００４９】
この数字がいったん得られたら、この数字を使用して本方法の将来のステップからpMHCIIモデルを排除することができる。例えば、ペプチドが予め定義された閾値より上の親和性でMHCIIタンパク質とドッキングしない場合、ペプチドを非免疫原性とみなし、本方法の将来のステップで排除することができる。ある場合、ペプチドとMHCIIタンパク質との間の相補性の程度を示すスコアを計算することができ、この数字を他の尺度と併せて使用して、以下に記載される免疫原性スコアを計算することができる。
【００５０】
図2に示される実施形態では、ステップ208でpMHCII複合体のモデルを作成した後、pMHCII複合体をTCRタンパク質とドッキングしてpMHCII−TCRモデルを作成することができる210。pMHCII−TCR複合体のモデルを作成した後、pMHCII−TCRモデルがどれくらいエネルギー的に好ましいのかを示すスコアを計算する214。これを自由エネルギーの差として表すことができる。このスコアは、TCRタンパク質（特に、TCRタンパク質のCDR3領域）とpMHCII複合体中のペプチドとの間の会合の強度を示すことができる。ある場合、この計算はまた、ペプチドとMHCIIタンパク質との間の会合の強度を考慮することもできる。次いで、スコアを出力する216。ある状況では、他の型のスコア、例えば。アルファベットスコアを使用することができるが、出力は、任意の型の数値評価、例えば、1〜100または1〜1000またはそれ以上の範囲の数値であり得る。
【００５１】
ある実施形態では、本方法を、例えば、ペプチドのアミノ酸配列、MHCIIタンパク質のアミノ酸配列および／またはTCRのアミノ酸配列が異なるいくつかの異なるモデルで繰り返すことができる。よって、ある実施形態では、プログラミングによって全ての選択された配列が分析されたかどうかを決定することができる218。全てのモデルが分析されていなかったら、プログラムを新たな入力で実行する。全てのモデルが分析されたら、プログラムがそのスコアに基づいて複合体を順位付けし220、複合体の順位付けされた一覧表を出力することができる222。この順位付けは、順位付けサブルーチン204によって行うことができる。
【００５２】
スコアの順位付けされた一覧表をいったん出力したら、これをコンピュータ可読媒体に検索可能に記録することができる。種々のデータファイル型およびフォーマットを保管に使用することができる。いくつかの実施形態では、その免疫原性スコアによって順位付けされた、複合体の各々の配列の名称およびそのそれぞれの免疫原性スコアを含むテキストファイルを記録することができる。
【００５３】
プログラミングのドッキングモジュールが任意の適当な方法を用いてタンパク質構造を組み立てることができる。一実施形態では、ドッキングステップが、2つのタンパク質表面間の相補性に基づいてタンパク質を組み立てることができる（例えば、全て参照により組み込まれるGoldman等、Proteins 2000 38：79〜94；Meng等、Journal of Computational Chemistry 2004 13：505〜524およびMorris等、Journal of Computational Chemistry 1998 19（14）：1639〜1662参照）。しかしながら、いくつかの実施形態では、立体配座空間のタンパク質−タンパク質対についての相互作用エネルギーを計算することによって、タンパク質を組み立てることができる（例えば、参照により組み込まれるFeig等、Journal of Computational Chemistry 2004 25：265〜84参照）。これらの方法の二番目は、剛体変換（例えば、翻訳および回転）ならびに内部変化（例えば、ねじれ角回転）を組み込むことができる。ドッキングのための他の方法が知られている。
【００５４】
任意の適当な方法を用いて、pMHCII−TCR複合体の結合相互作用の強度（具体的には、複合体中のペプチドとTCRタンパク質の結合の強度）を推定するスコアを計算することができる。ある場合、力場、経験または知識に基づく手法の任意の組み合わせを用いて、スコアを計算することができる。力場手法は、複合体中の2つのタンパク質の原子間の分子間ファンデルワールスと静電相互作用の強度を合計することによって親和性を推定するものである。ある場合、2つの結合パートナーの分子内エネルギー（ある刊行物では「ひずみエネルギー」と呼ばれる場合がある）を考慮することができる。最後に、結合が水性環境で起こり得るので、Generalized Bornモデル（疎水性溶媒が接近可能な表面積を計算するために使用することができる）および／またはPoisson−Boltzmann方程式（イオンを含有する溶媒中の溶質の静電環境を記載している）などの暗黙の溶媒和法を用いて、ペプチドおよびタンパク質の脱溶媒和エネルギーをしばしば考慮することができる。いくつかの実施形態では、2つの結合パートナー間の種々の型の相互作用の数を数えることに基づく経験法によって、スコアリングを行うことができる（例えば、参照により組み込まれるBohm J. Comput. Aided Mol. Des. 1998 12：309〜23参照）。このスコアリング法は、互いに接触している原子の数に基づく、または非複合化タンパク質と比べた複合体の溶媒が接触可能な表面積の変化（ΔSASA）を計算することによる。多重線形回帰法を用いて、スコアリング関数の係数を当てはめることができる。スコアリングは、例えば、疎水−疎水接触（好ましい）、疎水−親水接触（好ましくない）、水素結合（特に、溶媒から遮蔽されている場合、さらされている溶媒が寄与していない場合、好ましい）、および複合体形成で固定化された回転可能な結合（好ましくない）の数および強度に基づいて行うことができる。知識に基づく方法（統計ポテンシャル（statistical potential）としても知られている）は、平均力のポテンシャルを得るために使用される大型3Dデータベース（Cambridge Structural DatabaseまたはProtein Data Bankなど）における分子間密接接触の統計学的観察に基づく。知識に基づく方法は、ランダム分布によって予想されるものより頻繁に生じる、ある型の原子または官能基間の密接な分子間相互作用が、エネルギー的に好ましい傾向があり、それゆえに結合親和性に有利に寄与するという仮定に基づいて創設されている（参照により組み込まれるMuegge等、J. Med. Chem. 2006 49：5895〜902）。
【００５５】
上記方法の実施形態を図3に示す。この実施では、本方法が入力として複数のMHCIIモデルおよび複数のペプチドモデルを使用し、ペプチドモデルが所与のタンパク質の全15−merペプチドを表す。いくつかの実施形態では、規定されたサイズのスライディングウィンドウをタンパク質のアミノ酸に沿って移動させて異なるペプチドを得ることによって、ペプチドモデルを作成することができる。この場合、使用されるウィンドウは（MHCII結合クレフトに適合する典型的なペプチドのサイズと類似であるので）15アミノ酸長であった。しかしながら、実際には、9〜30個のアミノ酸の範囲の規定されたサイズのウィンドウを使用することができる。図3に示される実施形態は、単一TCRを用いて行う。実際には、多くの異なるTCR、例えば、2〜1000個のTCRについてのモデルを用いて本方法を行うことができる。特定の実施形態では、T細胞レパートリー（インビトロまたはインビボで作成することができる）の配列から同定することができる1個または複数の免疫優性TCRを用いて本方法を行うことができる。いくつかの実施形態では、エキソビボでT細胞増殖を刺激し、得られたT細胞受容体レパートリーをコードするポリヌクレオチドを配列決定することによって、TCR配列を得ることができる。
【００５６】
この方法では、n個のMHCIIモデルをi個のペプチド構造（iは所与のタンパク質の15−merの数である）と対様式で（in a pairwise manner）ドッキングして複数のペプチド−MHCII組み合わせ（pMHCIIa．．．n（1．．．i））を作成する。上記のように、この段階では、ペプチドがMHCIIタンパク質の結合溝にうまく適合しない場合には、pMHCII複合体を排除することができる。例えば、インシリコ法を用いて、またはインビトロ法を用いて、pMHCIIを排除することができる。今度はこれらの複合体をTCRタンパク質と対様式でドッキングし、結合相互作用の強度によってスコアリングする、特に、MHCII複合体中のペプチドとTCRタンパク質の結合の強度を計算する。複合体を（例えば、親和性、平均場エネルギーまたは任意の適当な手段に基づいて最弱から最強までまたはその逆で）順位付けし、TCR−pMHCII複合体の順位付けされた一覧表を出力する。
【００５７】
本方法に使用されるモデルは種々の異なる供給源から得ることができる。いくつかの場合、TCRおよび／またはMHCIIタンパク質は、そのいくつかの例が知られている分子の既知の結晶構造をモデルにすることができる。MHCIIタンパク質の結合溝をモデル化する方法の例は、TCRタンパク質のCDR3をモデル化する方法のように（例えば、参照により組み込まれるLeimgruber等（PLoS One. 2011 6：e26301）；Michielin等（J. Mol. Bio. 2000 300：1205〜35）；Borg等（Nature Immunology 2005 6：171〜80）参照）知られている、例えばDe Rosa等（PLoS One. 2010 5：e11550）；Cardenas等（J. Comput. Aided Mol. Des. 2010 24：1035〜51）およびMenconi（Proc. Natl. Acad. Sci. 2008 105：14034〜9）。ペプチドを入手可能な原子座標に基づいてモデル化することができる、またはその線形構造を当技術分野で知られている種々の構造予測プログラムのいずれかによって予測することができる。
【００５８】
ペプチドをMHCIIタンパク質とドッキングしてpMHCII複合体を作成する方法は知られている（例えば、参照により組み込まれるTong等、Protein Sci. 2004 13：2523〜2532；Almagro等、Protein Sci. 1995 4：1708〜1717）。いくつかの実施形態では、結合溝の端の近くのペプチド残基を、効率的偽ブラウン剛体（pseudo-Brownian rigid body）ドッキング手順、引き続いて、空間的制約の満足化による介在主鎖構造の環閉合、およびその後、MHC受容体−ペプチド界面であまり適合しない主鎖全体ならびにリガンド相互作用側鎖および受容体側鎖の精密化を用いることによってドッキングする。
【００５９】
有用性
上記方法は多くの用途を有する。特定の実施形態では、本方法を使用して標的タンパク質（例えば、治療用タンパク質）の免疫賦活性断片を同定することができる。これらの実施形態では、本方法が、タンパク質の免疫賦活性断片を同定するステップと、例えば断片のアミノ酸配列を変化させることによってまたは断片に転写後修飾を付加するもしくは断片から転写後修飾を除去することによって断片を変化させてタンパク質の免疫原性を減少させるステップとを含むことができる。この方法は、それだけに限らないが、血液疾患または障害、例えば、貧血（例えば、再生不良性貧血、ファンコニー貧血、溶血性貧血、鎌状赤血球貧血、遺伝性球状赤血球症および地中海貧血）、ヘモグロビン尿、血液凝固障害（無フィブリノーゲン血症、第V因子欠乏症、第VII因子欠乏症、第X因子欠乏症、第XI因子欠乏症、第XII因子欠乏症、血友病A、血友病B、フォン・ヴィルブランド病、播種性血管内凝固、アンチトロンビンIII欠乏症、ベルナール・スーリエ症候群、プロテインC欠乏症、血小板無力症、血小板貯蔵プール欠乏症、プロテインS欠乏症を含む）、紫斑（エヴァンス症候群および血栓性血小板減少性紫斑病）、血液型不適合、血小板障害（例えば、血小板減少症）、血液タンパク質障害（例えば、クリオグロブリン血症およびワルデンシュトレームマクログロブリン血症）、骨髄異形成症候群、骨髄増殖性疾患、異常ヘモグロビン症または白血球疾患（例えば、好酸球増加症、木村病、白血球減少症および好中球減少症）等を治療するために投与することができるタンパク質を含む、工業、医薬および農業用タンパク質を含む、任意の治療用タンパク質で使用することができる。
【００６０】
本方法は、癌および他の疾患等を治療するための標的であるタンパク質で使用することができる。このような標的タンパク質の例としては、それだけに限らないが、リガンド、細胞表面受容体、抗原、抗体、サイトカイン、ホルモン、転写因子、シグナリングモジュール、細胞骨格タンパク質、毒素および酵素が挙げられる。治療用タンパク質の非限定的例としては、アデノシンデアミナーゼ、アルギナーゼ、アスパラギナーゼ、骨形成タンパク質7、毛様体神経栄養因子、DNアーゼ、エリスロポエチン、第IX因子、第VIII因子、卵胞刺激ホルモン、グルコセレブロシダーゼ、性腺刺激ホルモン放出ホルモン、顆粒球コロニー刺激因子、顆粒球マクロファージコロニー刺激因子、成長ホルモン、成長ホルモン放出ホルモン、ヒト絨毛性ゴナドトロピン、インスリン、インターフェロンα、インターフェロンβ、インターフェロンγ、インターロイキン2、インターロイキン3、インターロイキン1、サケカルシトニン、スタフィロキナーゼ、ストレプトキナーゼ、組織プラスミノーゲン活性化因子およびトロンボポエチンが挙げられる。親タンパク質はまた、それだけに限らないが、CD4、インターロイキン1受容体、腫瘍壊死因子受容体および抗体（マウス、キメラ、ヒト化、ラクダ化、ラマ化、単鎖または完全ヒト抗体を含む）を含む受容体の細胞外ドメインも含むことができる。タンパク質性治療剤は天然であっても合成であってもよい。
【００６１】
別の実施形態では、本方法を使用して標的タンパク質の免疫学的に不活性な断片を同定することができる。これらの実施形態では、本方法が、標的タンパク質の免疫学的に不活性な断片を同定するステップと、例えば断片のアミノ酸配列を変化させることによってまたは断片に転写後修飾を付加するもしくは断片から転写後修飾を除去することによって断片を変化させてタンパク質の免疫原性を増加させるステップとを含むことができる。タンパク質は任意の感染症、例えば、炭疽、水痘、ジフテリア、A型、B型もしくはC型肝炎、HIB、HPV、季節性インフルエンザ、脳炎、マラリア、麻疹、髄膜炎、流行性耳下腺炎、百日咳、ポリオ、狂犬病、風疹、帯状疱疹、天然痘、破傷風、TBまたは黄熱病等からのものであり得る。この方法論を用いて、例えば、癌に関連する免疫原性エピトープを同定することによって、癌治療の新規な標的を同定することができる。次いで、これらのエピトープを使用してワクチンを設計するまたは特定のエピトープに対する先在する免疫応答を強化することができる。
【００６２】
いくつかの実施形態では、本方法を使用して自己免疫疾患を有する対象の自己抗原を同定することもできる。この実施形態では、個体のT細胞レパートリーを配列決定することができ、上記方法を用いて個体のタンパク質配列を試験して、その配列が個体で自己免疫疾患を引き起こす自己抗原の同定を可能にするはずである免疫優性自己ペプチドを同定することができる。類似の実施形態では、本方法を使用して癌に関連するタンパク質の複数の断片の免疫原性を予測する、および免疫賦活性であると予測されるタンパク質の断片を同定することができる。免疫賦活性断片を、例えば、癌ワクチンとして使用するまたは癌ワクチンに発展させることができる。
【００６３】
上記実施形態のいくつかでは、ワクチンまたは治療用タンパク質によって標的化されている集団（例えば、北米、アジア、南米、北アフリカ等）で広く認められるMHCIIタンパク質についての構造を用いてモデル化を行うことが有利となり得る。ある場合、入力MHCIIタンパク質は、個体のMHCIIハプロタイプに対応し得る。
【００６４】
上記実施形態のいずれかでは、結合アッセイまたはT細胞増殖アッセイなどの種々の異なるアッセイを用いて、タンパク質のアミノ酸配列の任意の変化を試験することができる。いくつかの実施形態では、エキソビボT細胞活性化アッセイを使用して免疫原性を実験的に定量化する（例えば、全て全体が参照により組み込まれる、Fleckenstein 上記、Schmittel等、J. Immunol. Meth.、24：17〜24（2000）、AnthonyおよびLehmann、Methods 29：260〜269（2003）、Stickler等、J. Immunother. 23：654〜660（2000）、Hoffmeister等、Methods 29：270〜281（2003）ならびにSchultesおよびWhiteside、J. Immunol. Meth. 279：1〜15（2003）参照）。いくつかのアッセイプロトコルのいずれかを使用することができ、これらのプロトコルは、抗原提示の様式（MHC四量体、無傷APC）、抗原の形態（ペプチド断片または総タンパク質）、刺激のラウンド数、および検出方法（サイトカイン産生のElispot検出、フローサイトメトリー、トリチウムチミジン組み込み）の点で異なる。
【００６５】
いくつかの実施形態では、本方法を使用して炎症の新規な標的を同定することができる。いくつかの実施形態では、炎症性障害を有する対象のT細胞受容体レパートリーを配列決定し、免疫優性T細胞受容体を同定することができる。対象のMHCIIタンパク質と複合化したその受容体を使用していくつかのペプチド配列（例えば、対象のプロテオーム全体を表すペプチド）をスクリーニングして、受容体と最も適合するペプチドを同定し、それによって免疫優性エピトープを同定することができる。いったん免疫優性エピトープが分かったら、これを治療の標的とすることができる。
【００６６】
前記実施形態を理解を明確にする目的で例証および例としていくらか詳細に記載してきたが、添付の特許請求の範囲の精神または範囲から逸脱することなく、一定の変更および修正をこれに行うことができることが上記教示に照らして当業者に容易に明らかとなる。
【実施例】
【００６７】
本教示の態様を以下の実施例に照らしてさらに理解することができるが、これらの実施例は本教示の範囲を多少なりとも限定するものと解釈されるべきではない。
【実施例１】
【００６８】
ステップ1：試験下にあるタンパク質のアミノ酸配列を使用して、Perl script（AA_process. pl）を用いて一連の重複15アミノ酸ペプチドを産生する。ウィンドウを試験下にあるタンパク質のアミノ酸配列に沿って移動させて、互いに14個のアミノ酸残基が重複する一連のペプチドを得ることによって、この方法を行う。得られた出力は、試験下にあるタンパク質の全長を含む重複15−merペプチドの一覧表を含むテキストファイルとなる。
【００６９】
ステップ2：MODELER（Discovery Studio、Accelrys）または同等のタンパク質モデリングソフトウェアを用いて、x線結晶学的構造を欠く主要組織適合複合体クラスII（MHCII）タンパク質をモデル化する。解決されたMHCIIタンパク質の構造を用いた未知の構造のホモロジーモデリングを通してこれを行うことができる。ホモロジーモデリングに使用することができる構造は、Protein Data Bank（PDB）ウェブサイトで見つけることができる。このような構造のいくつかの例に3QXA、3L6Fおよび3PGDがある。
【００７０】
ステップ3：MODELERまたは同等のソフトウェアを用いて、ステップ1で産生した各ペプチドもモデル化する。
【００７１】
ステップ4：次いで、ZDOCKまたはRDOCK（Discovery Studio、Accelrys）などのタンパク質ドッキングアルゴリズムを用いて、ステップ3でモデル化したペプチドをステップ2でモデル化したMHCII構造、またはPDBからの既知のMHCII構造とドッキングして、最も安定なペプチド−MHCII（pMHCII）組み合わせおよび立体配座を決定する。マルチパラメータスコアリング関数を使用して、各MHCIIの親和性、立体配座および出現率に基づいて最高のpMHCII複合体を順位付けする。プロジェクトごとにカットオフを決定する。
【００７２】
ステップ5：標準的配列決定または次世代配列決定技術（例えば、Adaptive TCR）を通して、試験下にあるタンパク質に応答するT細胞の配列を決定する。
【００７３】
ステップ6：PDBからの既知のTCR（例えば、1TCR）の配列を用いて、ステップ5で得られた配列に基づいてホモロジーモデリングを使用して各TCR構造を予測する。MODELERなどのアルゴリズムを用いてホモロジーモデリングを行うことができる。
【００７４】
ステップ7：ステップ4で予測した最高のpMHCII構造をステップ6で予測したTCR構造とドッキングして最も立体配座的に安定なpMHCII−TCR構造を決定する。ZDOCK、RDOCKまたは類似のタンパク質−タンパク質ドッキングアルゴリズムをこのステップに使用する。最高の順位付けされた構造は、親和性、立体配座および出現率に基づく。
【００７５】
ステップ8：最終出力はpMHCII−TCRモデルの順位付けされた一覧表となる。
【実施例２】
【００７６】
MHCII配列、T細胞受容体（TCR）配列および対象となるタンパク質の配列を考慮に入れて、対象となるタンパク質由来のペプチドをその予測された能力にしたがって順位付けして以下の通り安定なMHCII−ペプチド−TCR複合体を形成した。
【００７７】
以下の2ステップスコアリングプロトコルを開発してTCR−pMHC複合体形成の過程を模倣した。最初に、ペプチド配列をMHC腔にモデル化し、ペプチド−MHC相互作用を精密化および点数化する。ペプチドとMHCの両方の側鎖位置を精密化する。これによりpMHC＿スコアが得られる。第2に、TCRを前のステップからのペプチド−MHC複合体に付加する。TCRとpMHCの両方の界面側鎖ならびにpMHCに対するTCR配向を精密化する。このスコア、TCR＿pMHC＿スコアを、TCRとpMHCとの間の相互作用について計算する。最後に、最終スコアを2つのスコアの和として計算する：
スコア＝pMHC＿スコア＋TCR＿pMHC＿スコア
【００７８】
現実施においては、FireDockスコアリング関数を使用した（Andrusier等 FireDock：fast interaction refinement in molecular docking. Proteins. 2007 69：139〜59およびMashiach等 FireDock：a web server for fast interaction refinement in molecular docking. Nucleic Acids Res. 2008 36：W229〜32参照）。FireDock関数は、緩和したファンデルワールス、脱溶媒和、静電気、水素結合、ジスルフィド結合、πスタッキング、脂肪族相互作用および回転異性体優先度の重み付き組み合わせ（weighted combination）を含む。この関数を、タンパク質−タンパク質ドッキングおよびループモデリングについてより優れた性能を示す統計ポテンシャルを有する関数に置き換えることができる。ペプチド−MHC−TCR相互作用に特異的に統計ポテンシャルを得ることができる。ポテンシャルのトレーニングにMHCクラスI複合体を使用することができる。
【００７９】
FireDock法は3つの主要なステップを含む：
1．側鎖最適化：受容体およびリガンドの側鎖柔軟性を、回転異性体ライブラリーによってモデル化する。整数LP問題を解くことによって、界面残基にとっての回転異性体の最適組み合わせを見つける。このLPは、反発ファンデルワールスおよび回異性体可能性条件からなる部分的エネルギー関数を最小化する。
2．剛体最小化：この最小化段階は、リガンド構造の配向を精密化することによって近似結合エネルギーを最適化しようとするMC技術によって行う。結合エネルギーは緩和した反発および誘引ファンデルワールス条件からなる。MC法の各サイクルでは、準ニュートンアルゴリズムによってローカル最小化を行う。デフォルトで、50のMCサイクルを行う。
3．スコアリングおよび順位付け：この最終順位付け段階は、近ネイティブ精密化解（near-native refined solution）を同定しようとするものである。順位付けは、種々のエネルギー条件：脱溶媒和エネルギー（原子接触エネルギー、ACE）、ファンデルワールス相互作用、部分静電気、水素およびジスルフィド結合、πスタッキングおよび脂肪族相互作用、回転異性体の確率およびそれ以上を含む結合エネルギー関数によって行う。
【実施例３】
【００８０】
新規な複合体のための鋳型として入手可能な結晶構造を用いて、三元MHCII−ペプチド−TCR複合体をモデル化することができる。PDBは現在、鋳型として役立ち得る9種のヒトMHCII−ペプチド−TCR複合体（NCBI構造受入番号1j8h、1fyt、4e41、2iam、2ian、1ymm、3pl6、3o6fおよび1zgl）を含む。さらに、鋳型として役立ち得る類似の数のヒトMHCII−ペプチド−TCR複合体の構造が存在する。
【００８１】
この試験の第2の部分は、三成分複合体モデリングとスコアリング関数を組み合わせ、引き続いてアルゴリズムを精密化する。スコアリングプロトコルおよびモデリングプロトコルを組み合わせ、複合体についての入手可能な構造を用いて試験した。複合体中のペプチドの各々についての全長配列を同定し、その全長配列中のペプチドの全てを、上記モデリングアルゴリズムを用いてモデル化した。上記方法を用いてスコアを計算した。正しいペプチドの順位を決定し、NetMHCII predictor（Nielsen等 BMC Bioinformatics. 2007 8：238）から得られた結果と比較した。これらの結果を以下の表1に示す。
【００８２】
以下の表に示すように、構造に基づく方法は、NetMHCII法よりも高い数の試験ペプチドを順位付ける。よって、以下の表1に示される結果に基づいて、上記構造に基づく方法は、伝統的に使用されている配列に基づく予測法（NetMHCII）よりも正確な結果を予測する点で優れている。
【００８３】
【表１】
2015526775.tif 000003
【符号の説明】
【００８４】
100  システム
102  コンピュータ
104  中央処理装置
106  記憶ドライブ
108  ディスクコントローラ
110  システムメモリ
112  ユーザインターフェース
114  マウス
116  キーパッド
118  ディスプレイ
120  ネットワークインターフェースカード
122  内部バス
124  オペレーティングシステム
126  ファイルシステム
128  プログラミング
130  データファイル
132  免疫原性予測プログラム
134  ユーザインターフェースモジュール
136  モデリングモジュール
138  ドッキングモジュール
140  スコアリングモジュール
142  モジュール
144  ペプチドモデル、データファイル、モデルファイル、ペプチドモデルファイル
146  データファイル、モデルファイル、MHCIIモデル
148  TCRモデル
150  配列ファイル
202  スコアリングサブルーチン
204  順位付けサブルーチン
208  モデル
【図１】
2015526775.tif 000004
【図２】
2015526775.tif 000005
【図３】
2015526775.tif 000006
【配列表】
2015526775000001.app
【国際調査報告】
2015526775.tif 000007
2015526775.tif 000008