Tài liệu được viết cho workflow thiết kế vaccine đa epitope (multi-epitope vaccine, MEV) trong bối cảnh ung thư tuyến giáp thể nhú (papillary thyroid carcinoma, PTC). Các tiêu chí là sàng lọc in silico, không thay thế xác thực in vitro/in vivo.
ToxinPred/ToxinPred3.0 được dùng để loại peptide có nguy cơ độc tính. Trong MEV, đây là tiêu chí an toàn bắt buộc sau khi có danh sách epitope ứng viên.
ToxinPred3.0 phù hợp nhất với peptide ngắn. Với construct dài, nên dùng protein scanning hoặc kết hợp thêm công cụ độc tính cấp protein nếu có.
ToxinPred3.0 kết hợp nhiều lớp thông tin như machine learning, deep learning, motif MERCI và tìm kiếm tương đồng để phân loại peptide toxic hoặc non-toxic. Dataset công bố gồm 5518 toxic và 5518 non-toxic peptide, giúp mở rộng đáng kể so với ToxinPred gốc.
Output là nhãn toxic/non-toxic kèm score hoặc xác suất tùy module. Trong pipeline vaccine, mục tiêu là giữ non-toxic.
| Kết quả | Diễn giải | Quyết định |
|---|---|---|
| Non-toxic | Không có tín hiệu độc tính theo model | Giữ nếu các tiêu chí khác đạt |
| Toxic | Có nguy cơ độc tính | Loại khỏi danh sách epitope cuối |
| Borderline/score gần cutoff | Không chắc chắn | Đưa vào kiểm tra lại hoặc loại nếu còn nhiều peptide thay thế |
| Motif hit | Trùng motif độc tính | Cảnh báo mạnh, nên loại |
Cách viết chuẩn: peptide X được ToxinPred3.0 dự đoán non-toxic bằng prediction module, do đó đạt tiêu chí safety về độc tính in silico. Nếu peptide toxic, ghi rõ bị loại ở bước safety và không đưa vào MEV construct.
Không nên chỉnh sửa peptide độc thành peptide không độc nếu chỉnh sửa làm mất epitope MHC hoặc thay đổi vùng đột biến quan trọng. Nếu thiết kế mutant bằng module design, cần chạy lại toàn bộ MHC binding và antigenicity.