在上篇中(插入链接),研究团队借助BioLuminate软件(薛定谔Schrödinger)进行了计算模拟同源建模与互补决定区(CDR)移植,完成了Jovi-1的人源化改造,并通过CDR区残基突变成功设计出TRBC2特异性抗体KFN。Jovi-1与KFN可互补覆盖两种TRBC亚型,为相关肿瘤治疗提供了新方案。
为阐明KFN抗体的特异性作用机制,研究人员解析了其与含TRBC1、TRBC2的TCR形成复合物的晶体结构(如下图)。当KFN与TRBC2结合时,其Lys28侧链的氮原子可与TCR β链上Asn120的OD1(氧原子)形成氢键。
Asn96残基的侧链氧原子(OG1)可形成两处氢键相互作用:一处与TCR β链Thr225的侧链氧原子(OG1)结合,另一处与Gln226的侧链酰胺基(Nε2)结合。
图注:KFN和TRBC2的分子界面
上述残基虽在TRBC1与TRBC2中均有分布,但相较于TRBC2,TRBC1中相应环结构的构象存在微小偏移,这种构象差异不利于KFN结合,这也是KFN对TRBC2与TRBC1的结合能力呈现显著差异的原因所在。
此外,KFN与TRBC1复合物的独立晶体结构分析结果显示(如下图),上述新引入的突变残基均未与TRBC1形成额外的相互作用。总之,这些结果显示了KFN抗体特异性的分子基础。
图注:KFN和TRBC1的分子界面
总的来说,BioLuminate软件在抗体人源化、高精度蛋白质建模、结合亲和力优化、翻译后修饰等方面发挥了关键作用,助力研究团队高效地完成了抗体的特异性改造。
KFN与Jovi-1抗体及对应CAR-T细胞的成功研发,为T细胞恶性肿瘤提供了新的潜在治疗方案。既突破了传统免疫治疗的靶点限制,也为同源靶点抗体设计提供了结构导向的理性设计范式,为更多难治性肿瘤的免疫治疗开辟了新路径。
这项研究仅使用了BioLuminate的部分功能,为了帮助用户更充分地有应用这个工具,小编特此梳理了它更多的应用方向:
1. 直接从序列构建可靠的抗体三维结构模型
构建精准的结构模型,为生物药的理性设计提供关键起点。
采用全程有指导的同源建模流程预测抗体结构,流程整合了CDR环构象(loop conformation)的从头预测技术。
先进的蛋白质序列分析工具,包括序列注释功能。
支持批量同源建模,加速起始序列(parent sequence)及其变体的模型构建。
借助结构表征预测工具,对抗体序列进行建模与筛选,从而进行优先级排序,以便确定具有潜力的候选分子。
2. 简化抗体人源化的理性设计流程
通过CDR移植结合靶向残基突变的策略,生成人源化抗体。
评估所得抗体构建物的人源化程度占比。
3. 解析并预测抗体-抗原相互作用机制
通过整体蛋白-蛋白对接技术,预测抗体-抗原复合物的结构。
通过计算模拟流程,在原子层面预测并分析蛋白质-蛋白质或蛋白质-核酸的相互作用。
提高实验表位图谱定位(epitope mapping)数据(如突变mutagenesis或质谱分析)的分辨率,从多肽水平到残基水平。
利用快速的蛋白-蛋白对接技术,筛选抗体与抗原的最优结合位点。
通过便捷的可视化操作界面,对预测的蛋白-蛋白相互作用进行深入探究与分析。
4. 尽早识别不利因素,降低药物研发风险
识别出抗体表面可能发生翻译后修饰及化学反应的潜在位点。
利用计算模拟蛋白表面分析技术,识别出抗体潜在的聚集热点区域。
5. 抗体的计算模拟工程化改造
列举潜在的氨基酸替换方案,设计靶向性突变文库。
精准预测残基替换对抗体结合亲和力、选择性及热稳定性的影响。
结合λ动力学的残基扫描自由能微扰(FEP+)技术(Residue Scan FEP+),快速筛选出高质量的蛋白变体。
利用蛋白突变FEP+技术(Protein Mutation FEP+)优化抗体候选分子的筛选,其预测精度可使计算所得的相对自由能与实验测定值偏差控制在约1 kcal/mol范围内。
通过简便的计算模拟流程实现多参数优化(MPO),例如同时对抗体的稳定性、亲和力、交叉反应性、聚集倾向及翻译后修饰风险进行优化。
设计柔性与刚性连接子(linker),构建多功能融合蛋白。
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参考资料
1. Ferrari, Mathieu et al. “Structure-guided engineering of immunotherapies targeting TRBC1 and TRBC2 in T cell malignancies.” Nature communications vol. 15,1 1583. 21 Feb. 2024, doi:10.1038/s41467-024-45854-3
2. https://www.schrodinger.com/life-science/solutions/antibody-design/



