Genom SARS-CoV-2, seperti yang lainnya coronavirus, mengkode berbagai struktur protein. Dalam genom terdapat gen pengkode membran “M”, nukleokapsid “N,” lonjakan “S,” dan amplop. Protein “E” ditemukan sebagai protein struktural. Selain itu, protein non-struktural seperti ORF1ab, ORF6, ORF3a, ORF8, ORF7a, dan ORF10 juga terlihat [8]. Genom berbasis asam amino kesamaan adalah 76% di antara SARS-CoV danSARS-CoV-2 [9,10]. Genom SARS-CoV-2 mempunyai kesamaan yang cukuptinggi oleh karena itu digunakan data primer dari SARS-CoV pada respons imun protektif untuk mengembangkan vaksin SARS-CoV-2. Seluler dan respon humoral merupakan pertahanan tubuh yang penting terhadap SARS-CoV-2. Secara eksperimental, antibody dikembangkan melawan protein “S” dan “N” adalah untuk melindungi tikus dari patogenisitas Infeksi SARS-CoV. Selain itu, antibody yang identik ditemukan pada SARS-CoV-2 dan SARS-CoV ditemukan menginfeksi pada orang. Di sisi lain, antibody spesifik protein S tidak terdeteksi enam tahun setelah sembuh.
Selanjutnya, lebih kuat titer antibodi terhadap infeksi virus telah diidentifikasi dalam kasus klinis yang lebih parah dari infeksi virus, menunjukkan bahwa respons antibodi yang kuat saja mungkin tidak cukup untuk menekan SARS-CoV dan infeksi SARS-CoV-2. Bioinformatika adalah alat yang baik untuk menyortir, mengatur, dan memproses sejumlah besar data molekuler. Banyak digunakan dalam beberapa studi penelitian untuk membangunplatform imunologi dalam waktu singkat. Karena ketersediaan genom virus dan sekuens protein, analisis in silico dapat digunakan dalam percepatan pengembangan vaksin. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi B- dan Epitop sel T dari SARS-CoV-2 M, N, dan S protein dan merancang multi-epitop imunogenik kandidat vaksin subunit-2 SARS-CoV menggunakan teknik bioinformatika (Viroinformatika)
Persetujuan etis untuk penelitian ini diperoleh dari Komite etik Rumah Sakit Umum Dr. Soetomo, Surabaya di bawah IRB Nomor IRB00008635. Izin Etik dari badan yang sama juga diperoleh berdasarkan No. 0099/LOE/301.4.2/VIII/2020 yang digunakan untuk mengeksplorasi genom SARS-CoV-2 dan ditranslasi menjadi asam amino melalui akses No 1366505, diambil dari database dari GISAID EpiCoV: (“https://www.gisaid.org/”) untuk perumusan vaksin SARS-CoV-2 hasil sekuensing isolate Surabaya. Selanjutnya segmen protein diidentifikasi menggunakan Protein BLAST. Kemudian segmen protein N, M, dan S diumpankan ke “Basis Data Epitop Kekebalan” (IEDB) server web (https://tools.iedb.org/bcell/) untuk prediksi dari epitop sel B linier.
Eksplorasi molekul untuk calon vaksin subunit menggunakan server web online VaxiJen-v2.0 (https://www.ddgpharmfac.net/vaxijen/VaxiJen/VaxiJen untuk prediksi protein non toksik, non alergi dan antigenisitas epitope dengan menerapkan ambang kesalahan. Oleh karena itu diperlukan analisis populasi konservasi epitope, karena hal ini merupakan faktor esensiel dalam mengembangkan vaksin. Tahapan selanjutnya adalah konstruksi multiepitope vaksin subunit dengan menggunakan sel T (MHC-1dan MHC-II), dan Sel B epitope kemudian dianalisis sifat fisiokimia menggunakan program ExPASY Prot Param program: (https://web.expasy. org/protparam/). Step berikutnya adalah membuat konstruksi subunit menggunakan secara online Raptor X tool: (http://raptorx.uchicago.edu/Structure Prediction/predict/).
Molekular docking digunakan untuk menentukan interaksi protein terhadap reseptor TLR-4 dan domainpengikat ligan. Segmen protein yang dipilih masing-masing.S, M, dan N terdiri dari 577 asam amino (mulai posisi 7847), 235 asam amino (mulai posisi 9572), dan 222 asam amino (bentukposisi 8805), Dalam optimasi kodon menggunakan system host http://expsys. weizmann.ac.il/expsysb/suggests. Stimulasi kekebalan untuk membangun respon imun inang terhadap vaksin melalui web C-ImmSim online server. Server web ini memprediksi humoral dan respon seluler terhadap antigen tertentu.
Hasil Rekayasa Vaksin Subunit
Tahap pertama setelah dilakukan pengambilan seluruh urutan genom dan translasi menjadi asam amino dari SARS-CoV-2 Surabaya isolat RCVTD-ITD, dengan aksesi No.1366505, diambil dari GISAID EpiCoV database: (https://www.gisaid.org/) pada 27 Juli 2021 selanjutnya genom diterjemahkan menjadi protein menggunakan alat ExPASY (https://web.expasy.org/translate/). Segmen dari tiga jenis protein S, M, dan N dipilih dari urutan asam amino yang diterjemahkan. Konfirmasi identifikasi dilakukan melalui NCBI’s dengan BLAST Protein. Segmen protein yang dipilih S, M, dan N terdiri dari 577 asam amino (mulai posisi 7847), 235 asam amino (mulai posisi 9572), dan 222 asam amino (bentuk posisi 8805), masing-masing.
Viroinformatika
Teknik Viroinformatika memainkan peran penting dalam mempercepat prediksi epitop yang sangat potensial untuk mengembangkan vaksin. Meskipun beberapa penelitian telah menggunakan pendekatan imunoinformatika untuk mengembangkan kemungkinan vaksin melawan SARS-CoV-2. Penelitian ini dilakukan secara in silico untuk SARSCoV-2 denganm target pada protein non-struktural dan structural.
Tiga structural protein virus SARS-CoV-2 diidentifikasi untuk membentuk epitop yang sangat imunogenik yang dapat memicu respon seluler dan humoral. Antigen dipilih yang nonalergi, serta epitop sel B dan T yang tidak toksik dibuat menggunakan urutan asam amino dari 1.366.505 dari isolat Surabaya. S, M, dan N protein kemudian diidentifikasi dalam urutan asam amino isolat SARS-CoV-2 Surabaya, dan sel B- dan T diproduksi untuk masing-masing protein ini dengan cara satu persatu. Respons sel B signifikan karena bertanggung jawab untuk memproduksi antibodi berbasis Sel T MHC-I dan MHC-II dengan desain HLA yang dikembangkan melalui viroinformatik (bioinformatika) lebih cepat dan efektif dalam penelitian klinis.
Hasil studi saat ini menggambarkan respon imun seluler yang kuat dan begitu juga respon imunn humoral secara komputasional, membenarkan temuan sebelumnya bahwa protein S dan N memiliki sifat yang menimbulkan respon seluler dan humoral. Protein N secara individual menghasilkan coronavirus- limfosit T CD8 spesifik, dan SARSCoV-2. Protein M adalah yang paling imunogenik berdasarkan respon imun seluler. Dengan demikian, sifat protein yang paling imunogenik adalah protein structural dan mungkin menjadi pilihan yang terbaik untuk vaksin SARS-CoV-2.
Pengembangan vaksin yang efektif secara konvensional membutuhkan waktu yang lama dan memerlukan prosedur yang mahal; namun, satu-satunya pilihan kedepan untuk menghentikan epidemi COVID-19 secara cepat saat ini adalah dengan mengembangkan vaksin yang efektif dan tepat waktu. penggunaan dari teknik viroinformatika pasti akan membantu dalam mengembangkan vaksin SARS-CoV-2 yang cepat dan efektif. Penelitian ini menggunakan berbagai bio- dan viroinformatika teknik untuk merancang subunit vaksin yang multi-epitop. Potensi yang dikembangkan konstruksi dievaluasi menggunakan imunoinformatika. Dengan demikian, respons humoral dan seluler yang sangat baik telah ditemukan. Selanjutnya, subunit yang direkayasa konstruksinya berhasil menggunakan vektor ekspresi pET-28 a (þ), menunjukkan bahwa produksi vaksin dalam skala besar layak dilakukan.
Penulis: Aamir Shehzad, Christijogo Sumartono, Jusak Nugraha, Helen Susilowati,Andi Yasmin Wijaya, Hafiz Ishfaq Ahmad, Wiwiek Tyasningsih, Fedik Abdul Rantam
Link Jurnal:
