LAP:通过自然和治疗性抗体的序列和结构映射来定制负责任抗体概况
Tadeusz Satława1, Mateusz Tarkowski1, Sonia Wróbel1
1Natural Antibody, Kraków, Poland.
PLoS computational biology
|March 5, 2024
概括
大多数抗体都含有化学责任动机. 一个新的工具,责任抗体分析仪 (LAP),使用计算标志来识别和降低良性动机的优先级,改善治疗性抗体的开发.
科学领域:
- 生物化学 生物化学
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 基于抗体的疗法需要完整的疗效和可开发性,需要避免化学修改.
- 在抗体序列中识别和减轻化学责任动机对于降低生物治疗候选者的风险至关重要.
- 目前用于注释责任动机的方法通常过度预测,标记良性动机.
研究的目的:
- 开发一种更准确的方法来优先考虑抗体序列中的化学责任动机.
- 为了减少治疗抗体中过度预测良性责任动机.
- 创建一个计算工具,以有效地降低抗体候选药物的风险.
主要方法:
- 分析了来自不同数据源 (治疗,专利,GenBank,文献,NGS) 的抗体序列.
- 开发了三个计算标志 (生殖线,治疗,表面) 以优先考虑责任动机.
- 标记的基准标记图案与实验数据集对抗除化,异构化和氧化.
主要成果:
- 发现几乎所有抗体都含有责任动机,通常通过标准方法标记为有问题的.
- 证明了三个计算标志将大约60%的责任动机识别为良性.
- 显示的标记良性负债具有较低的退化概率.
结论:
- 开发的计算标志显著提高了抗体中化学责任动机的优先级.
- 责任抗体分析仪 (LAP) 工具有助于通过识别良性负债来降低治疗分子的风险.
- LAP是公开的,预计将简化基于抗体的治疗方法的开发.
