Acute encephalitis syndrome outbreak has emerged as a major health concern on both national and international scales. Brain inflammation/infections caused by Japanese encephalitis virus (JEV) can lead to death. The cases are growing in numbers globally, and this emergent health concern requires an effective and viable vaccine to strengthen the body's immune system against this deadly virus. Proteomic analyses of JEV revealed the envelope protein as a potential target for vaccine development by patient samples analysis. Hence, in this study, we aimed to design a multiepitope subunit vaccine for acute encephalitis using the advanced structural biology and immunoinformatics approaches. We report the multiepitope subunit vaccine consisted of the putative T-cell epitope (MHC-1 and MHC-2 restricted) and B-cell epitope and with high antigenicity and immunogenicity. The TAP affinity epitopes along with adjuvants were engineered to the vaccine, to ensure the ease transportation inside the host and elicitation of a strong immune response. The specificity of vaccine construct was evaluated by molecular docking with major histocompatibility complex (MHC) receptors and host membrane receptor TLR2. High docking scores and a close interaction to the binding groove of receptors confirmed the potency and specificity of the vaccine. Also, molecular dynamics simulation studies confirmed the stable interaction of vaccine with TLR2 for a long run (100 ns), which showed the prolonged elicitation of the strong immune response. Peptide dynamics studies showed the flexible, strong, and stable binding of vaccine with minimal deviation in root-mean-square deviation (RMSD), root-mean-square fluctuation (RMSF), and secondary structure estimation (SSE) plots till 100 ns simulation run. The in silico immune simulation approach based on the position-specific scoring matrix and machine learning methods resulted in the strong immune response reinforcement statistics of immune cells (T-cells, B-cells population, and memory cells) in response to vaccine candidate. The favorable results and well-correlated data of varied in silico techniques paved for a potent multiepitope vaccine and helped us to propose the mechanism of action of designed vaccine and generation of the immune response against acute encephalitis syndrome.

中文翻译：

---

多表位亚基疫苗可引发针对急性脑炎的免疫反应。

急性脑炎综合征的爆发已成为国家和国际范围内的主要健康问题。由日本脑炎病毒（JEV）引起的脑部炎症/感染可导致死亡。在全球范围内，病例数量正在增加，这种对健康的紧急关注需要一种有效且可行的疫苗来增强机体抵抗这种致命病毒的免疫系统。对JEV的蛋白质组学分析显示，通过患者样品分析，包膜蛋白可作为疫苗开发的潜在靶标。因此，在这项研究中，我们旨在使用先进的结构生物学和免疫信息学方法设计一种用于急性脑炎的多表位亚单位疫苗。我们报告的多表位亚基疫苗由推定的T细胞抗原决定簇（MHC-1和MHC-2受限制）和B细胞抗原决定簇组成，具有很高的抗原性和免疫原性。TAP亲和性抗原决定簇与佐剂一起被工程化用于疫苗，以确保在宿主内部的轻松运输并引起强烈的免疫反应。通过与主要组织相容性复合体（MHC）受体和宿主膜受体TLR2分子对接来评估疫苗构建体的特异性。高对接得分和与受体结合沟的紧密相互作用证实了疫苗的效力和特异性。此外，分子动力学模拟研究证实了疫苗与TLR2的长期稳定相互作用（100 ns），这表明强免疫应答的诱导时间延长。肽动力学研究表明疫苗具有灵活，牢固和稳定的结合，在均方根偏差（RMSD），均方根波动（RMSF）和二级结构估计（SSE）图方面的偏差最小，直到100 ns模拟跑。基于位置特定评分矩阵和机器学习方法的计算机免疫模拟方法导致了针对候选疫苗的免疫细胞（T细胞，B细胞群体和记忆细胞）的强大免疫应答增强统计。各种计算机技术的良好结果和相关数据为强效多表位疫苗铺平了道路，并帮助我们提出了设计疫苗的作用机理以及针对急性脑炎综合征的免疫反应的产生。直到100 ns模拟运行之前，疫苗的稳定结合具有最小的均方根偏差（RMSD），均方根波动（RMSF）和二级结构估计（SSE）图偏差。基于位置特定评分矩阵和机器学习方法的计算机免疫模拟方法导致了针对候选疫苗的免疫细胞（T细胞，B细胞群体和记忆细胞）的强大免疫应答增强统计。各种计算机技术的良好结果和相关数据为强效多表位疫苗铺平了道路，并帮助我们提出了设计疫苗的作用机理以及针对急性脑炎综合征的免疫反应的产生。直到100 ns模拟运行之前，疫苗的稳定结合具有最小的均方根偏差（RMSD），均方根波动（RMSF）和二级结构估计（SSE）图偏差。基于位置特定评分矩阵和机器学习方法的计算机免疫模拟方法导致了针对候选疫苗的免疫细胞（T细胞，B细胞群体和记忆细胞）的强大免疫应答增强统计。各种计算机技术的良好结果和相关数据为强效多表位疫苗铺平了道路，并帮助我们提出了设计疫苗的作用机理以及针对急性脑炎综合征的免疫反应的产生。和二级结构估算（SSE）图，直到100 ns仿真运行为止。基于位置特定评分矩阵和机器学习方法的计算机免疫模拟方法导致了针对候选疫苗的免疫细胞（T细胞，B细胞群体和记忆细胞）的强大免疫应答增强统计。各种计算机技术的良好结果和相关数据为强效多表位疫苗铺平了道路，并帮助我们提出了设计疫苗的作用机理以及针对急性脑炎综合征的免疫反应的产生。和二级结构估算（SSE）图，直到100 ns仿真运行为止。基于位置特定评分矩阵和机器学习方法的计算机免疫模拟方法导致了针对候选疫苗的免疫细胞（T细胞，B细胞群体和记忆细胞）的强大免疫应答增强统计。各种计算机技术的良好结果和相关数据为强效多表位疫苗铺平了道路，并帮助我们提出了设计疫苗的作用机理以及针对急性脑炎综合征的免疫反应的产生。基于位置特定评分矩阵和机器学习方法的计算机免疫模拟方法导致了针对候选疫苗的免疫细胞（T细胞，B细胞群体和记忆细胞）的强大免疫应答增强统计。各种计算机技术的良好结果和相关数据为强效多表位疫苗铺平了道路，并帮助我们提出了设计疫苗的作用机理以及针对急性脑炎综合征的免疫反应的产生。基于位置特定评分矩阵和机器学习方法的计算机免疫模拟方法导致了针对候选疫苗的免疫细胞（T细胞，B细胞群体和记忆细胞）的强大免疫应答增强统计。各种计算机技术的良好结果和相关数据为强效多表位疫苗铺平了道路，并帮助我们提出了设计疫苗的作用机理以及针对急性脑炎综合征的免疫反应的产生。