一种基于药的方法,用于对抗体库进行针对抗原的快速和准确的虚拟查

科学领域:

• 生物制药研究的研究.
• 计算机化药物发现.
• 结构生物学是结构生物学.

背景情况:

• 基于抗体的生物治疗药物至关重要,但它们的发现是劳动密集的.
• 现有的抗体:抗原复合体预测的in-silico方法缺乏大型图书馆的快速选能力.

研究的目的:

• 为了适应基于药理的虚拟查以发现抗体.
• 开发一种快速的计算方法,用于对抗原选大型抗体库.
• 为了加速生物治疗的发展和药物重新利用.

主要方法:

• 开发了一种自动化方法,从874个抗体:抗原复合体中生成抗体互补性确定区域 (CDR) 药.
• 验证了该方法在复制已知的抗体:抗原复合物的准确性.
• 用33种治疗性抗体:抗原复合体对抗相似的对接方法进行了对比.

主要成果:

• 自动化药生成方法在复合已知的抗体:抗原复合物时,获得了98.6%的准确性.
• 药法在速度上显著超过了相关的对接,同时恢复了所有本地接口接触.
• 该方法确定了对目标抗原的额外潜在抗体结合剂.

结论:

• 基于药的虚拟查提供了一种快速有效的抗体发现策略.
• 这种计算方法可以加速新生物治疗药物的识别,并促进药物的重新用途.
• 开发的方法已在MOE 2024中实施,并可供科学界使用.