Computational immunology
ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಮ್ಯುನಾಲಜಿ ಎಂಬುದು ರೋಗನಿರೋಧಕ ಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಮತ್ತು ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಜ್ಞಾನದ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ರೋಗನಿರೋಧಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು, ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರೋಗನಿರೋಧಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮಾನವ ದೇಹದ ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸವಾಲಿನ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಮಾನವ ದೇಹದ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ಕಾಯಿಲೆಗಳಿಗೆ ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಜೀನೋಮಿಕ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟಿಯೋಮಿಕ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಇಮ್ಯುನಾಲಜಿ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿವೆ. ಮಾನವ ಮತ್ತು ಇತರ ಮಾದರಿ ಜೀವಿಗಳ ಜೀನೋಮ್ಗಳ ಅನುಕ್ರಮವು ಇಮ್ಯುನಾಲಜಿ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಬಯಾಲಜಿಯಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಈ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸಂಘಟಿಸಲು ಸಹಾಯಕವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಮ್ಯುನಾಲಜಿ ಅಥವಾ ಇಮ್ಯುನೊಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಹೊಸ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಮ್ಯುನಾಲಜಿ ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ನ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಸಾಧನಗಳಂತಹ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಇಮ್ಯುನೊಮಿಕ್ಸ್ ಎಂಬುದು ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟಿಯೋಮಿಕ್ಸ್ನಂತಹ ಒಂದು ವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಗಣಕಯಂತ್ರ ವಿಜ್ಞಾನ, ಗಣಿತ, ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಜೀವರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ವಿಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರೋಟೀನ್-ಪ್ರೋಟೀನ್ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಲಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ, ರೋಗಪೀಡಿತ ಮತ್ತು ಪುನಾರಚನೆ ಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ರೋಗನಿರೋಧಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪಾತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಮ್ಯುನಾಲಜಿ ಇಮ್ಯುನೊಮಿಕ್ಸ್ನ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ. 90 ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದೆ ಮಲೇರಿಯಾ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಮ್ಯುನಾಲಜಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು. ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ರೋಗ ಹರಡುವಿಕೆಯ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಗಣಿತದ ಬಳಕೆಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡಲಾಗಿತ್ತು. ಅಂದಿನಿಂದ, ರೋಗನಿರೋಧಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಲು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ. ಅನುಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟಿಯೋಮಿಕ್ಸ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಯ ನಂತರ, ಆಣ್ವಿಕ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಳ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶವು ಎಷ್ಟು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿದೆಯೆಂದರೆ, ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯಿಕ್ ಆಸಿಡ್ಸ್ ರಿಸರ್ಚ್ (ಎನ್ಎಆರ್) ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್ನಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಒಟ್ಟು 31 ವಿವಿಧ ಇಮ್ಯುನೊಲಾಜಿಕಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಇನ್ನೂ ಕೆಲವು ರೋಗನಿರೋಧಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಎನ್ಎಆರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಿವರಣೆಗಳಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಅಲರ್ಜಿಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಆನ್ಲೈನ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು http://www.allergen.org ನಲ್ಲಿಯೂ ಲಭ್ಯವಿವೆ. ಅಂತಹ ದತ್ತಾಂಶವು ತಿಳಿದಿರುವ ಅಲರ್ಜಿನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಅಡ್ಡ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯ ತನಿಖೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಲರ್ಜಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ. ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಫ್ ಅಲರ್ಜಿನ್ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳು (ಎಸ್ಡಿಎಪಿ) ಅಲರ್ಜಿಯ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಆಹಾರ ಅಲರ್ಜಿ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ (ಎಫ್ಎಆರ್ಆರ್ಪಿ) ಪ್ರೋಟೀನ್ ಅಲರ್ಜಿನ್-ಆನ್ಲೈನ್ ದತ್ತಸಂಚಯವು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಾಹಿತ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ತಿಳಿದಿರುವ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಲರ್ಜಿನ್ಗಳ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಅಲರ್ಜಿಯು ಐಜಿಇ-ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಯ ರೋಗಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಅಲರ್ಜಿನ್ಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. ಉಪಕರಣಗಳು ವಿವಿಧ ಗಣನೆಯ, ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ. ರೋಗನಿರೋಧಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕೆ ಈ ಸಾಧನಗಳು ಸಹಾಯಕವಾಗಿವೆ. ಅವು ಪಠ್ಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ, ಮಾಹಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಅನುಕ್ರಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಆಣ್ವಿಕ ಸಂವಹನಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸುಧಾರಿತ ಅನುಕರಣೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಪಠ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ನಡೆಯುತ್ತಿವೆ. ಅಲರ್ಜಿನ್ ಅಡ್ಡ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್-ಸಂಬಂಧಿತ ಜೀನ್ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ಎಪಿಟೋಪ್ಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣದಂತಹವು. ಇಮ್ಯುನೊಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಮೂಲಭೂತ ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಸಾಧನಗಳಾದ ಕ್ಲಸ್ಟಾಲ್ಡಬ್ಲ್ಯೂ, ಬ್ಲಾಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಟ್ರೀವ್ಯೂಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ವಿಶೇಷ ಇಮ್ಯುನೊಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಸಾಧನಗಳಾದ ಎಪಿಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಐಜಿ ಮತ್ತು ಟಿಆರ್ ಅನುಕ್ರಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಐಎಂಜಿಟಿ/ವಿ-ಕ್ಯೂಇಎಸ್ಟಿ, ಐಜಿ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಡೊಮೇನ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಐಎಂಜಿಟಿ/ಕೊಲಿಯರ್-ಡಿ-ಪರ್ಲ್ಸ್ ಮತ್ತು ಐಎಂಜಿಟಿ/ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆ. ಅನುಕ್ರಮ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ವಿಧಾನಗಳು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಎಲ್ಎ ಅನುಕ್ರಮ ಸಂರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಹ್ಯೂಮನ್ ಇಮ್ಯುನೊ ಡಿಫಿಷಿಯೆನ್ಸಿ ವೈರಸ್ (ಎಚ್ಐವಿ) ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಮೂಲವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹೆಪಟೈಟಿಸ್ ಬಿ ವೈರಸ್ ಪಾಲಿಮರೇಸ್ ಪ್ರತಿರೋಧದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಹೋಮೋಲಜಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರೋಟೀನ್-ಪ್ರೋಟೀನ್ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಲಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಕೆಲವು ಗಣನೆಯ ಮಾದರಿಗಳೂ ಇವೆ. ಟಿ ಮತ್ತು ಬಿ ಜೀವಕೋಶದ ಎಪಿಟೋಪ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್, ಪ್ರೋಟಿಯೋಸೋಮಲ್ ಸೀವೆಜ್ ಸೈಟ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಟಿಎಪಿ-ಪೆಪ್ಟೈಡ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಸಾಧನಗಳೂ ಇವೆ. ವಿವಿಧ ಆಣ್ವಿಕ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದತ್ತಾಂಶವು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಮ್ಯುನಾಲಜಿ ಉಪಕರಣಗಳು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ವಿನ್ಯಾಸದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಉಪಕರಣಗಳ ನಡುವಿನ ಆಟವಾಗಿದೆ. ಅಲರ್ಜಿಗಳು, ರೋಗನಿರೋಧಕ ಶಾಸ್ತ್ರದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಿಷಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ತಳೀಯವಾಗಿ ಹೋಲುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಪ್ರೋಟೀನ್ ಅಲರ್ಜಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆಃ (i) ರೋಗನಿರೋಧಕ ಶಕ್ತಿ; (ii) ಅಡ್ಡ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆ; ಮತ್ತು (iii) ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳು. ರೋಗನಿರೋಧಕ ಶಕ್ತಿಯು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಲರ್ಜಿನ್ಗೆ ಐಜಿಇ ಪ್ರತಿಕಾಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಬಿ ಕೋಶ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಟಿ ಕೋಶದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇಮ್ಯುನೊಜೆನಿಸಿಟಿ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಅಲರ್ಜಿನ್ಗಳಿಗೆ ಬಿ-ಕೋಶಗಳು ಮತ್ತು ಟಿ-ಕೋಶಗಳ ಗುರುತಿಸುವ ತಾಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಅಲರ್ಜಿನ್ಗಳ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅವುಗಳ ಅಲರ್ಜಿಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ. ಇಮ್ಯುನೊಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಉಪಕರಣಗಳ ಬಳಕೆಯು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಅಲರ್ಜಿಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವನ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಅವುಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಪ್ರಮಾಣದ ಬಿಡುಗಡೆಯ ಮೊದಲು ಹೊಸ ಆಹಾರಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ತಳೀಯವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ಔಷಧಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಲರ್ಜಿನ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಸಲುವಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವಿಶಾಲ ಆಧಾರಿತ ಅಲರ್ಜಿ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಇವುಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ನಡೆಯುತ್ತಿವೆ. ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿವೆಯಾದರೂ, ವಿಶ್ವ ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಆಹಾರ ಮತ್ತು ಕೃಷಿ ಸಂಸ್ಥೆ ತಳೀಯವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ಆಹಾರಗಳ ಅಲರ್ಜಿಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿವೆ. ಕೋಡೆಕ್ಸ್ ಅಲಿಮೆಂಟೇರಿಯಸ್ ಪ್ರಕಾರ, ಒಂದು ಪ್ರೋಟೀನ್ 6 ಸಮೀಪದ ಅಮೈನೊ ಆಮ್ಲಗಳ ಗುರುತನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ತಿಳಿದಿರುವ ಅಲರ್ಜಿಯೊಂದಿಗೆ 80 ಅಮೈನೊ ಆಸಿಡ್ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ 35 ಪ್ರತಿಶತ ಅನುಕ್ರಮ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಅದು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಅಲರ್ಜಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಯಮಗಳಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳ ಅಂತರ್ಗತ ಮಿತಿಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ವಿನಾಯಿತಿಗಳು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಆತಿಥೇಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ವರದಿ ಮಾಡಿವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗದ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು, ಆತಿಥೇಯದಲ್ಲಿನ ರೋಗಕಾರಕದ ಚಲನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ರೋಗಕಾರಕದ ನಿರಂತರತೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಆತಿಥೇಯ ಅಂಶಗಳ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಬಹಳ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ರುಮಿನೆಂಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ಲಾಸ್ಮೋಡಿಯಂ ಫಾಲ್ಸಿಪೇರಮ್ ಮತ್ತು ನೆಮಟೋಡ್ ಸೋಂಕುಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟಿಯೋಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿವಿಧ ರೋಗಕಾರಕಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ರೋಗಕಾರಕಗಳ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಉತ್ತೇಜಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತ ನಡೆಯುತ್ತಿವೆ. ನ್ಯಾಷನಲ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಅಲರ್ಜಿ ಅಂಡ್ ಇನ್ಫೆಕ್ಷಿಯಸ್ ಡಿಸೀಸಸ್ (ಎನ್ಐಎಐಡಿ) ಎ-ಸಿ ವರ್ಗದ ರೋಗಕಾರಕಗಳ ಬಿ ಮತ್ತು ಟಿ ಕೋಶದ ಎಪಿಟೋಪ್ಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ. ಈ ರೋಗಕಾರಕಗಳಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಸಿಲಸ್ ಆಂಥ್ರಾಸಿಸ್ (ಆಂಥ್ರಾಕ್ಸ್), ಕ್ಲೋಸ್ಟ್ರಿಡಿಯಮ್ ಬೊಟುಲಿನಮ್ ಟಾಕ್ಸಿನ್ (ಬೊಟುಲಿಸಮ್), ವೇರಿಯೋಲಾ ಮೇಜರ್ (ಸಿಡುಬು), ಫ್ರಾನ್ಸಿಸೆಲ್ಲಾ ಟುಲಾರೆನ್ಸಿಸ್ (ಟುಲರೆಮಿಯಾ), ವೈರಲ್ ಹೆಮೊರಾಜಿಕ್ ಜ್ವರಗಳು, ಬರ್ಕ್ಹೋಲ್ಡೇರಿಯಾ ಸ್ಯೂಡೋಮಾಲ್ಲಿ, ಸ್ಟ್ಯಾಫಿಲೋಕೊಕಸ್ ಎಂಟ್ರೊಕ್ಸಿನ್ ಬಿ, ಹಳದಿ ಜ್ವರ, ಇನ್ಫ್ಲುಯೆನ್ಸ, ರೇಬೀಸ್, ಚಿಕುನ್ಗುನ್ಯಾ ವೈರಸ್ ಇತ್ಯಾದಿಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಇನ್ಫ್ಲುಯೆನ್ಸ ಎ ದಾಖಲೆಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ಯುರೇಶನ್ಗಾಗಿ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವರದಿಯಾಗಿವೆ. ಈ ಬೆಳವಣಿಗೆಯು ರೋಗಕಾರಕಗಳ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲಸಿಕೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗದ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಎಚ್ಎಲ್ಎ ಬಂಧನದ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಂದ ಲಸಿಕೆ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ವೈರಲ್ ರೋಗಕಾರಕಗಳ ವಿರುದ್ಧ ವಿಶಾಲವಾಗಿ ತಟಸ್ಥಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರತಿಕಾಯಗಳ ಅಡ್ಡ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೇರಿವೆ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯದಲ್ಲಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಇಮ್ಯುನೊಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ವಯಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ. ಇಮ್ಯುನೊಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಲಸಿಕೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. SARS-CoV-2, ಡೆಂಗ್ಯೂ ವೈರಸ್ ಮತ್ತು ಲೀಶ್ಮೇನಿಯಾ ವಿರುದ್ಧ ಲಸಿಕೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಇಮ್ಯುನೊಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ರೋಗನಿರೋಧಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೋಗನಿರೋಧಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಇದನ್ನು ಟಿ-ಕೋಶ-ಮಧ್ಯಸ್ಥ ನಿಗ್ರಹ, ಬಾಹ್ಯ ಲಿಂಫೋಸೈಟ್ ವಲಸೆ, ಟಿ-ಕೋಶ ಸ್ಮರಣೆ, ಸಹಿಷ್ಣುತೆ, ಥೈಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕಾಯ ಜಾಲಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ಪ್ರಚೋದಕಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ರೋಗಕಾರಕ ವಿಷತ್ವ ಮತ್ತು ಟಿ-ಕೋಶ ಸ್ಮರಣೆಯ ಚಲನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮಾದರಿಗಳು ಸಹಾಯಕವಾಗಿವೆ. ರೋಗನಿರೋಧಕ ಜಾಲ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರೋಧಕ ಶಕ್ತಿಯಲ್ಲಿನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಟಿಎಪಿ ಪೆಪ್ಟೈಡ್ ಸಾಗಣೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಎಲ್ಎ ಕ್ಲಾಸ್ I ಆಂಟಿಜೆನ್ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯ ನಡುವಿನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಟಿಎಪಿ ಎಂಬುದು ಪ್ರತಿಜನಕ ಪೆಪ್ಟೈಡ್ಗಳನ್ನು ಎಂಡೋಪ್ಲಾಸ್ಮಿಕ್ ರೆಟಿಕ್ಯುಲಮ್ಗೆ ಸಾಗಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಮೆಂಬ್ರೇನ್ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅಲ್ಲಿ ಎಂಎಚ್ಸಿ ವರ್ಗ I ಅಣುಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಂಧಿಸಿ ಟಿ ಕೋಶಗಳಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬಹುದು. ಟಿಎಪಿ ಎಲ್ಲಾ ಪೆಪ್ಟೈಡ್ಗಳನ್ನು ಸಮಾನವಾಗಿ ಬಂಧಿಸುವುದಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ, ಟಿಎಪಿ-ಬೈಂಡಿಂಗ್ ಸಂಬಂಧವು ಎಂಹೆಚ್ಸಿ ವರ್ಗ I ಮಾರ್ಗಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪೆಪ್ಟೈಡ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು. ಮಾನವನ ಟಿ. ಎ. ಪಿ. ಗೆ ಪೆಪ್ಟೈಡ್ ಬಂಧಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಎಂ. ಎಚ್. ಸಿ. ವರ್ಗ-1ರ ಬಂಧಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗಿನ ಅದರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾದರಿಯಾದ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲವನ್ನು (ಎ. ಎನ್. ಎನ್.) ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಟಿಎಪಿಗೆ ಎಚ್ಎಲ್ಎ-ಬೈಂಡಿಂಗ್ ಪೆಪ್ಟೈಡ್ಗಳ ಸಂಬಂಧವು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಚ್ಎಲ್ಎ ಸೂಪರ್ಟೈಪ್ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಪೆಪ್ಟೈಡ್ ಆಧಾರಿತ ಇಮ್ಯುನೊ-ಚಿಕಿತ್ಸಕ ಔಷಧಗಳು ಮತ್ತು ಲಸಿಕೆಗಳ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರಬಹುದು. ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಇದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗಕಾರಕದ ಪೆಪ್ಟೈಡ್ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ರೋಗನಿರೋಧಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೆಪ್ಟೈಡ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು ಸಹ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ದೈಹಿಕ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ, ಇದು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಕೋಶಗಳಿಗೆ ಆಯ್ದ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಹೊಸ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟಿಯೋಮಿಕ್ಸ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಜೀವಕೋಶಗಳ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ಮೈ ಪ್ರತಿಜನಕಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳಿವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಂಶವಾಹಿಯು ತಿಳಿದಿರುವ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್-ಉಂಟುಮಾಡುವ ವಂಶವಾಹಿಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಹತ್ತಿರದಿಂದ ಹೋಲುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕ್ಯಾನ್ಪ್ರೆಡಿಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಇಮ್ಯುನಾಲಜಿಗೆ ಎಷ್ಟು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆಯೆಂದರೆ ಅದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶವು ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ. ಪ್ರೋಟೀನ್-ಪ್ರೋಟೀನ್ ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನ ಜಾಲಗಳು ಮಾನವರಲ್ಲಿ ಟ್ಯೂಮರಿಜೆನೆಸಿಸ್ ಬಗ್ಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳು ಮಾನವನ ಇಂಟರಾಕ್ಟೋಮ್ನಲ್ಲಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ. ಗೆಡ್ಡೆ ಲಸಿಕೆಯ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಇಮ್ಯುನೊಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ವ್ಯಾಕ್ಸಿನೇಷನ್ ತಂತ್ರಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಕೃತಕ ರೋಗನಿರೋಧಕ ಶಕ್ತಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಆತಿಥೇಯ ರೋಗನಿರೋಧಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಚಲನಶೀಲತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಪ್ರವರ್ತಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗಿದೆ. ಇತರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಉಪಕರಣಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಚ್ಎಲ್ಎಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಂಟಿಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಊಹಿಸಲಾದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಪೆಪ್ಟೈಡ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಮತ್ತು ಇಮ್ಯುನೊಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಲಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಬಯಾಲಜಿ ಇಮ್ಯುನಾಲಜಿ ಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಇಮ್ಯುನಿಟಿ ರೆಫರೆನ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಬೋಸ್ಟನ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಸೆಂಟರ್ ಫಾರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಮ್ಯುನಾಲಜಿ ಯಾರ್ಕ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಮ್ಯುನಾಲಜಿ ಲ್ಯಾಬ್ ಇಮ್ಯುನೊಲಾಜಿಕಲ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಸರ್ವೀಸಸ್ ಗಜೇಂದ್ರ ಪಾಲ್ ಸಿಂಗ್ ರಾಘವ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಪ್ರಮುಖ ರೋಗಕಾರಕಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುವ ಲಸಿಕೆ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಿಗಾಗಿ ವ್ಯಾಕ್ಟಾರ್ಬ್ಯಾಕ್ ಎ ವೆಬ್ ಆಧಾರಿತ ವೇದಿಕೆ. ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಶಾಖೆಗಳು ಇಮ್ಯುನಾಲಜಿ ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್ ಅಧ್ಯಯನದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು