Conception d’un vaccin multi-épitopes pour l’immunothérapie à l’aide de la modélisation bio-informatique

Abstract

Depuis son isolement initial chez l’homme, Helicobacter cinaedi a attiré une attention croissante en microbiologie clinique en raison de sa capacité à provoquer des infections systémiques, en particulier chez les personnes immunodéprimées. Cette bactérie, appartenant à la famille des Helicobacteraceae, représente une menace émergente nécessitant le développement de nouvelles stratégies thérapeutiques. L’objectif principal de cette thèse était la conception d’un vaccin thérapeutique innovant ciblant H. cinaedi. Pour ce faire, une approche immunoinformatique a été adoptée afin de concevoir un vaccin multi-épitopique fondé sur les caractéristiques génétiques et antigéniques de la bactérie. Cette stratégie génotypique vise à induire une réponse immunitaire robuste, spécifique et durable. À travers des analyses protéomiques approfondies, trois protéines candidates ainsi qu’un récepteur immunitaire ont été identifiés comme cibles vaccinales prometteuses. Ces protéines présentent une forte antigénicité et immunogénicité, tout en affichant une faible toxicité et une faible allergénicité, critères essentiels pour un vaccin sûr et efficace. Des épitopes capables d’être reconnus par les lymphocytes B et T ont été prédits à partir de ces protéines. Par ailleurs, les études de modélisation moléculaire ont révélé des interactions stables entre les épitopes sélectionnés et les récepteurs du système immunitaire, renforçant l’hypothèse qu’un vaccin basé sur ces cibles pourrait déclencher une réponse immunitaire efficace contre H. cinaedi. Ces résultats ouvrent la voie au développement de vaccins thérapeutiques rationnels contre les infections opportunistes causées par cette espèce.