Immuno-informatique

L'identification des peptides se liant au complexe majeur d'histocompatibilit (CMH) est une tape importante dans la s lection des candidats pitopes des lymphocytes T adapt s une utilisation dans de nouveaux vaccins. La rainure de liaison de la mol cule CMH de classe II est ouverte des deux c t s, ce qui permet une grande variabilit dans la longueur des peptides qui se lient cette mol cule et complique par cons quent la pr diction du motif central de liaison. Une approche computationnelle pr cise et efficace pour la pr diction de ces peptides peut r duire consid rablement le temps et le co t n cessaires la conception de nouveaux vaccins. EpiGASVM, une nouvelle approche pour la pr diction in silico des pitopes du CMH de classe II, a t d velopp e en combinant des algorithmes g n tiques et des machines vecteurs de support. Neuf variantes d'EpiGASVM ont t appliqu es deux ensembles de donn es de r f rence similarit r duite. La pr cision de la pr diction et l'aire sous la courbe caract ristique de fonctionnement du r cepteur ont t calcul es comme mesures de performance. La technique est compar e certaines techniques de pointe dans ce domaine (par exemple ARB, SMM-Align, PROPRED, NN-Align). Les r sultats montrent qu'EpiGASVM est une nouvelle technique prometteuse pour la r solution du probl me de pr diction des pitopes MHC de classe II.