Fortschritte bei Antikörper-Sequenzierungstechniken
Neue Technologien verbessern die Genauigkeit der Antikörpersequenzierung für bessere Diagnosen und Behandlungen.
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Inhaltsverzeichnis
- Bedeutung der Antikörpersequenzen
- Aktuelle Methoden zur Sequenzierung von Antikörpern
- Massenspektrometrie in der Antikörperanalyse
- Fortschritte in der Antikörpersequenzierungssoftware
- Neueste Updates zu Stitch
- Fortschritte in der Sequenzierungsgenauigkeit
- Bedeutung genauer Sequenzierung
- Herausforderungen bei der Antikörpersequenzierung
- Zukünftige Richtungen für die Antikörpersequenzierung
- Fazit
- Originalquelle
Antikörper sind Proteine, die vom Immunsystem hergestellt werden, um Infektionen und Krankheiten zu bekämpfen. Sie erkennen und binden sich an schädliche Substanzen, die Antigene genannt werden, dazu gehören Bakterien, Viren oder sogar abnormale Zellen. Jeder Antikörper ist einzigartig und kann eine breite Palette von Antigenen anvisieren. Diese Fähigkeit, verschiedene Antigene zu erkennen, kommt von den unterschiedlichen Sequenzen in der Struktur der Antikörper.
Bedeutung der Antikörpersequenzen
Jeder Antikörper besteht aus zwei grossen Ketten (schweren Ketten) und zwei kleineren Ketten (leichten Ketten). Die Unterschiede in diesen Ketten führen zu einer Vielzahl von Antikörpern, die jeweils eine spezifische Funktion haben. Die Bildung dieser Ketten geschieht durch einen Prozess namens somatische Rekombination, bei dem das genetische Material in speziellen B-Zellen umstrukturiert wird. Das Studieren dieser einzigartigen Sequenzen hilft Wissenschaftlern zu verstehen, wie das Immunsystem bei gesunden Menschen und bei Erkrankten funktioniert. Dieses Wissen kann zu besseren Tests für die Diagnose von Krankheiten und effektivere Behandlungen führen.
Aktuelle Methoden zur Sequenzierung von Antikörpern
Wissenschaftler haben verschiedene Methoden entwickelt, um Antikörper zu sequenzieren, wobei oft die kodierende mRNA in einzelnen B-Zellen im Fokus steht. Während diese Methoden wertvolle Informationen liefern, analysieren sie nicht direkt die Antikörper, die im Blut oder anderen Körperflüssigkeiten vorhanden sind. Das ist wichtig, weil die Antikörper in diesen Flüssigkeiten tatsächlich mit Antigenen während Infektionen oder Immunantworten interagieren. Traditionelle Methoden konzentrierten sich hauptsächlich auf die Untersuchung von B-Zellen, die in der Milz oder im Knochenmark gefunden werden, die bei menschlichen Probanden nicht leicht zugänglich sind.
Massenspektrometrie in der Antikörperanalyse
Ein neuerer Ansatz nutzt die Massenspektrometrie, eine Technik, die es Wissenschaftlern ermöglicht, spezifische Antikörpersequenzen direkt aus den in den Blutstrom ausgeschiedenen Proteinen zu analysieren. Dieses Verfahren gibt einen umfassenden Überblick über die im Körper vorhandenen Antikörper. Mit einer Technik namens Bottom-up-Proteomik können Forscher genaue Peptidsequenzen bestimmen, die kleinere Teile der Antikörper sind, und sie zu vollständigen Antikörpersequenzen zusammenfügen.
Fortschritte in der Antikörpersequenzierungssoftware
Kürzlich wurde ein Software-Tool namens Stitch entwickelt, das bei der Analyse von Antikörpersequenzen hilft. Dieses Tool nimmt Peptidsequenzen und gleicht sie mit vorhandenen Antikörpergeninformationen ab, die in verschiedenen Datenbanken gespeichert sind. Stitch kann genau Sequenzen für verschiedene Arten von Antikörpern rekonstruieren, einschliesslich der in Patientenproben oder bei bestimmten Krankheiten gefundenen. Die Genauigkeit dieser Methode ist sehr hoch, nahe bei 99 %, was entscheidend ist, um die korrekten Strukturen von Antikörpern zu bestimmen.
Es können jedoch Fehler im Sequenzierungsprozess auftreten. Diese Fehler können von häufigen Problemen in der Massenspektrometrie herrühren, insbesondere bei Aminosäuren mit ähnlichem Gewicht. Zum Beispiel können die Aminosäuren Leucin und Isoleucin nicht allein aufgrund ihrer Masse unterschieden werden. Solche Herausforderungen können die Gesamtgenauigkeit der Sequenzierungsergebnisse beeinträchtigen.
Neueste Updates zu Stitch
Die neuesten Versionen von Stitch haben mehrere Verbesserungen eingeführt, um diese Probleme anzugehen. Eine neue massenbasierte Ausrichtungsmethode wurde hinzugefügt, die es der Software ermöglicht, die häufigen Fehler, die während der Sequenzierung auftreten, besser zu handhaben. Diese Methode wurde entwickelt, um nicht nur einzelne Aminosäuren, sondern auch Gruppen von ihnen zu identifizieren, die mit ähnlichen Gewichten auftreten können, was eine genauere Ausrichtung der Sequenzen erleichtert.
Stitch kann jetzt Eingaben von verschiedenen Peptidsequenzierungsprogrammen verarbeiten, was seine Vielseitigkeit erhöht. Dieses Upgrade stellt sicher, dass die Software mit einem breiten Spektrum an Daten arbeiten kann, was ihre Zuverlässigkeit in verschiedenen Laborumgebungen verbessert. Die aktualisierte Version bietet auch eine interaktive Funktion zur Ansicht der Proteinfragmente, sodass es für Wissenschaftler einfacher wird, die zugrunde liegenden Daten visuell zu analysieren.
Fortschritte in der Sequenzierungsgenauigkeit
Eine wesentliche Verbesserung in der neuen Version von Stitch ist die Fähigkeit, zwischen ähnlich aussehenden Aminosäuren, wie Leucin und Isoleucin, mithilfe von sekundären Fragmentierungsionen zu unterscheiden. Diese zusätzlichen Informationen helfen zu klären, welche Aminosäure in der Sequenz vorhanden ist, wodurch die Genauigkeit der Gesamtergebnisse erhöht wird. Diese verbesserte Identifizierung kann die Qualität der Sequenzierung in der Antikörperanalyse erheblich steigern.
Bedeutung genauer Sequenzierung
Genauigkeit bei der Sequenzierung ist aus vielen Gründen entscheidend. Erstens hilft sie dabei, zu verstehen, wie Antikörper in der Immunantwort funktionieren. Zweitens kann sie bei der Entwicklung neuer Therapien und Diagnosen unterstützen. Mit präzisen Sequenzen können Forscher studieren, wie verschiedene Antikörper mit verschiedenen Antigenen interagieren, was zu besseren Behandlungen von Krankheiten führt. Ausserdem kann das Wissen über die Sequenzen von Antikörpern in Patientenproben helfen, spezifische Immunantworten auf Infektionen oder Impfungen zu identifizieren.
Herausforderungen bei der Antikörpersequenzierung
Trotz der Fortschritte gibt es immer noch Herausforderungen. Ein bedeutendes Problem ist sicherzustellen, dass die Proteine während des Massenspektrometrieprozesses vollständig fragmentiert werden. Unvollständige Fragmentierung kann zu Fehlern führen und die Genauigkeit der Ergebnisse beeinträchtigen. Darüber hinaus kann die Methode der Probenverarbeitung Fehler einführen, wie Modifikationen der Aminosäuren, die deren Eigenschaften verändern können.
Zukünftige Richtungen für die Antikörpersequenzierung
Während die Forscher weiterhin die Sequenzierungsmethoden verbessern, gibt es einen Vorstoss, eine noch höhere Genauigkeit zu erreichen. Dies könnte den Einsatz verfeinerter Massenspektrometrie-Techniken und ergänzender Datenanalysemethoden umfassen. Durch die Verringerung von Fehlern, die mit der Probenverarbeitung verbunden sind, und die Verbesserung der Identifizierung von Aminosäuren streben Wissenschaftler an, noch zuverlässigere Antikörpersequenzierungen zu erstellen.
Das Ziel ist es, eine Genauigkeit von über 99,99 % für Antikörpersequenzen zu erreichen, insbesondere für komplexe Proben, die mehrere Arten von Antikörpern enthalten. Dieses Mass an Präzision wird es den Forschern ermöglichen, das gesamte Spektrum der in einer Probe vorhandenen Antikörper zu analysieren, was zu tieferen Einsichten in Immunantworten und das Potenzial für neue therapeutische Optionen führt.
Fazit
Antikörper spielen eine wesentliche Rolle in unserem Immunsystem, und das Verständnis ihrer Sequenzen ist wichtig für den Fortschritt der medizinischen Wissenschaft. Die Entwicklung von Softwaretools wie Stitch, zusammen mit Verbesserungen der Massenspektrometrie-Techniken, hat neue Türen für die Antikörperanalyse geöffnet. Trotz der Herausforderungen ebnen die laufenden Forschungen und technologischen Fortschritte den Weg für eine bessere Zukunft in der Immunologie und verwandten Bereichen. Eine genaue Antikörpersequenzierung verspricht, unser Verständnis von Krankheiten zu vertiefen, Diagnosen und Behandlungsstrategien zu verbessern und letztendlich zu besseren Gesundheits Ergebnissen für viele Menschen zu führen.
Titel: A handle on mass coincidence errors in de novo sequencing of antibodies by bottom-up proteomics
Zusammenfassung: Antibody sequences can be determined at 99% accuracy directly from the polypeptide product using bottom-up proteomics techniques. This circumvents the need to isolate the antibody-producing B-cell clone and enables reverse engineering of monoclonal antibodies from lost hybridoma cell lines, as well as the secreted protein in bodily fluid. Sequencing accuracy at the peptide level is limited by common mass coincidences of isobaric residues like leucine/isoleucine, but also by incomplete fragmentation spectra in which the order of two or more residues remains ambiguous due to lacking fragment ions for the intermediate positions. Likewise, different combinations of amino acids, of potentially different length, can also coincide to the same mass (e.g. GG=N, GA=Q etc.). Here we present several updates to Stitch (v1.5), which performs template-based assembly of de novo peptide reads to reconstruct antibody sequences. This version introduces a mass-based alignment algorithm that explicitly accounts for mass coincidence errors. In addition, it incorporates a postprocessing procedure to assign I/L residues based on secondary fragments (satellite ions, i.e. w-ions). Moreover, evidence for sequence assignments can now be directly evaluated with the addition of an integrated spectrum viewer. This version of Stitch also allows input data from a wider selection of de novo peptide sequencing algorithms, now including Casanovo, PEAKS, Novor.Cloud, pNovo, and MaxNovo, in addition to flat text and FASTA. Combined, these changes make Stitch compatible with a larger range of data processing pipelines and improve its tolerance to peptide-level sequencing errors.
Autoren: Joost Snijder, D. Schulte
Letzte Aktualisierung: 2024-02-22 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.20.581155
Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.20.581155.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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