Lettre hebdomadaire :
18-24 Janvier 2021
Niveau de difficulté :
L’intelligence artificielle au service des vaccins
Une des premières étapes dans la recherche d’un vaccin consiste à trouver des épitopes (ou antigène, région du virus reconnue par le système immunitaire) permettant de déclencher une réponse immunitaire efficace. La plupart des études portant sur les vaccins SARS-CoV-2 s’est focalisée sur les épitopes situés au niveau de la protéine Spike (S), protéine de surface du virus la plus exposée aux anticorps.
Selon ces études, la réponse immune contre la protéine S est associée à un faible taux d’anticorps et à une courte immunité-mémoire des lymphocytes B (LB). Des études ont montré qu’une réponse des lymphocytes T (LT) lors d’une vaccination, en plus d’une réponse d’anticorps neutralisants, permettrait une protection plus efficace. En effet, bien que les LT ne puissent empêcher l’entrée du virus dans la cellule, ils fournissent une protection en reconnaissant les antigènes viraux présentés à la surface des cellules infectées, et participent ainsi à l’élimination du virus (clairance virale). La présentation des antigènes aux cellules immunitaires se fait grâce au système HLA, protéines exprimées à la surface des cellules. Au sein de la population, il existe une certaine diversité dans les protéines HLA. Il est donc important d’analyser l’efficacité des épitopes viraux qui déclenchent une réponse immunitaire, en tenant compte de cette diversité.
La présentation des antigènes aux cellules immunitaires peut être représentée ainsi :
Pour combattre la pandémie, un vaccin doit en effet pouvoir protéger une large majorité de la population mondiale. Il est donc important de sélectionner des épitopes viraux permettant une bonne réponse LT, en ne se focalisant pas uniquement sur la protéine de surface et en prenant en compte la diversité des systèmes HLA. C’est ce qu’ont voulu réaliser des chercheurs danois et allemands du groupe industriel NEC en utilisant l’intelligence artificielle pour cartographier les épitopes sur l’ensemble des protéines du SARS-CoV-2.
Ces chercheurs ont eu recours à des simulations informatiques de présentation d’antigènes à la surface des cellules afin de définir des zones riches en épitopes viraux pouvant être reconnus par de nombreux systèmes HLA couvrant l’ensemble de la population. Ils ont ainsi pu démontrer que les régions les plus immunogènes ne sont pas situées uniquement dans des zones exposées aux anticorps comme la protéine S. Ils ont ensuite étudié le potentiel de présentation antigénique de 3400 séquences du SARS-CoV-2. Certaines mutations au niveau des protéines virales semblent réduire leur potentiel de présentation par les systèmes HLA et donc affaiblir leur détection par le système immunitaire. Au contraire, quelques mutations semblent augmenter le potentiel de présentation. La plupart des régions les plus immunogènes sont conservées entre les différents variants, même si quelques-unes sont éliminées et que d’autres apparaissent. Finalement, les scientifiques ont pu sélectionner des épitopes peu sujets à mutations et ayant peu d’homologies avec des protéines humaines, afin d’éviter des réactions auto-immunes.
C'est ce qu'on peut représenter schématiquement ainsi :
En conclusion, l’intelligence artificielle peut aider à la cartographie d’épitopes viraux efficaces dans la recherche d’un vaccin. Toutefois, il faut noter que ces prédictions sont fondées uniquement sur des simulations informatiques et doivent être confirmées expérimentalement avant d’être sélectionnées pour l’élaboration d’un vaccin.
