Identification of Surface Structures Common to Gram-Negative Bacteria that are Suitable for Vaccine Development

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URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-opus-64981
http://hdl.handle.net/10900/49751
Dokumentart: PhDThesis
Date: 2012
Language: English
Faculty: 7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Department: Biologie
Advisor: Linke, Dirk (PD. Dr)
Day of Oral Examination: 2012-10-09
DDC Classifikation: 570 - Life sciences; biology
Keywords: Impfstoff , Bakterien
Other Keywords:
Outer membrane proteins , Gram-negative bacteria , Peptide-based vaccine , Epitope discovery
License: http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=de http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=en
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Inhaltszusammenfassung:

Impfungen haben die Welt verändert. In den letzten 200 Jahren konnten mit ihrer Hilfe eine Vielzahl von Krankheiten entweder unter Kontrolle gebracht oder ganz ausgerottet werden, darunter die Pocken, Masern, Diphterie, Polio und andere. Dennoch töten Infektionskrankheiten auch heute noch Millionen von Menschen jedes Jahr, und dies könnte mit Impfungen zumindest teilweise verhindert werden. Die Entwicklung neuer Impfstoffe mit klassischen Methoden ist Kosten- und zeitaufwendig, und nicht alle so entwickelten Impfungen erfüllen am Ende die Sicherheitsbestimmungen. Dank der Verfügbarkeit von kompletten Genomen vieler Krankheitserreger kann man heute auch alternative Wege beschreiten um Impfstoffkandidaten zu idnetifizieren, die sogenannte „reverse Impfstoffentwicklung“. Parallel dazu wurden immunoinformatische Methoden zur Identifizierung von Epitopen entwickelt, die für die Entwicklung von peptid-basierten Impfstoffkandidaten wichtig sind („epitope mapping“). In der vorliegenden Arbeit habe ich clusteringbasierte Techniken der „reversen mpfstoffentwicklung“ mit Epitop-Identifizierungstechniken kombiniert, um konservierte und immunogene Bereiche in oberflächenexponierten Proteinen von Gram-negativen Bakterien zu finden, die für die Entwicklung neuer Impfstoffe geeignet sind. Im Rahmen dieser Arbeit habe ich eine neue, präzise, Homologie-basierte Methode zur Vorhersage der Oberflächenlokalisation von Proteinen in Gramnegativen Bakterien und Archeen entwickelt, die sowohl auf neu sequenzierte Genome als auch auf massenspektrometrische Daten angewendet werden kann. Darüber hinaus habe ich eine Vorgehensweise zur Vorhersage immunogener Peptid-Epitope etabliert, die es erlaubt, B- und T-Zell-Epitope vorherzusagen, die innerhalb definierter Gruppen Gram-negativer Krankheitserreger konserviert sind. In einem weiteren Teil des Projektes habe ich den Einfluß bestimmter Aminosäuren sowie deren Position im C-terminalen Insertionssignal von bakteriellen Außenmembranproteinen untersucht. Diese Analyse zeigt die Existenz von Sequenzmotiven, die sowohl für taxonomische Gruppen als auch für Untergruppen von Außenmembranproteinen spezifisch sind. Des Weiteren haben diese Arbeiten Implikationen für die heterologe Expression von solchen Proteinen in E. coli.

Abstract:

Vaccination is a great success story. In the last 200 years it has controlled and eradicated a number of deadly diseases like small pox, measles, diphtheria, polio and others. But still, there are many infectious diseases which kill millions of people each year that could be controlled or extirpate with a vaccine. The discovery of vaccines by classical methods is costly, time-consuming and the results are not always completely safe to use. In the post-genomic era, the availability of complete genomes of pathogenic organisms has helped in indentifying surface-exposed proteins, which are potential vaccine candidates (‘reverse vaccinology’). In parallel, immunoinformatics techniques and tools have been developed to indentify immunogenic peptide epitopes from proteins of pathogenic organisms (‘epitope mapping’), which can be used to develop peptide-based vaccines. Here I have used a clustering-based reverse vaccinology method and combined it with epitope mapping techniques to indentify peptide epitope sequences that are conserved in surface-exposed proteins among Gram-negative bacterial pathogens, and that could be used in the development of new vaccines. In this work, I established a highly precise consensus subcellular localization prediction pipeline for gram negative bacteria and archaea, including prominent pathogens, based on a clustering approach. This can be used to indentify surface exposed proteins of the pathogens, and to annotate subcellular localization of newly sequenced genomes of Gram-negative bacteria and archaea and of proteins identified in mass spectrometry experiments. I have also established an ‘epitope mapping’ pipeline, which can be used to identify the B cell and helper T cell epitopes conserved in different pathogenic strains of a species. As part of this work, I analyzed the influence of amino acids and their position in the C-terminal insertion signal of bacterial outer membrane proteins, revealing the presence of patterns, which are specific for both taxonomy classes and protein classes. Additionally, these results have implications for the heterologous expression of such proteins in E. coli.

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