Индивидуальные генетические вариации могут объяснить различные иммунные реакции на инфекцию коронавируса SARS-CoV-2 в популяции. Методология компьютерного моделирования in silico предоставляет экспериментальному сообществу список иммуногенных пептидов SARS-CoV-2, презентируемых антигенами HLA-системы. В этом обзоре представлен профиль предсказанных in silico иммуногенных пептидов вируса SARS-CoV-2 для функциональной валидации и разработки вакцин. Исследования, проводимые независимо друг от друга, дают высокую степень уверенности в воспроизводимости результатов. Вычислительное прогнозирование является инструментом быстрого и экономичного решения для предотвращения распространения и, в конечном итоге, устранения инфекции. Большая часть усилий по разработке вакцин и лекарств против SARS-CoV-2 направлена на гликопротеин шипа (S-белок), главный индуктор нейтрализующих антител. Несколько вакцин-кандидатов продемонстрировали эффективность в исследованиях in vitro и перешли в рандомизированные испытания на животных или людях для противодействия инфекции COVID-19. В этой статье освещаются текущие достижения в разработке субъединичных вакцин для борьбы с COVID-19, которые сокращают время и затраты при разработке вакцин.