Predicción de epítopos B neutralizantes

Abstract

Un epítopo de célula B es la región de un antígeno donde se une un anticuerpo. Generar herramientas que faciliten la predicción de epítopos de células B tiene gran interés para el diseño de vacunas o anticuerpos específicos. En el presente estudio se procesaron secuencias de aminoácidos de epítopos lineales neutralizantes y no neutralizantes procedentes de Immune Epitope Data Base (IEDB). Se automatizó un algoritmo de selección y extracción de secuencias repetidas entre observaciones solapadas para reducir la redundancia y enriquecer la muestra con patrones subepitópicos potencialmente relevantes. Se calcularon diversas variables fisicoquímicas y estructurales para la aplicación de un modelo de machine learning y un modelo manual para la clasificación y predicción de la capacidad de neutralización. Aunque las predicciones no resultaron estadísticamente significativas, la aplicación del algoritmo de selección mejoró los parámetros de predicción