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# 生物学 # 分子生物学

新しい方法で抗体結合部位の予測が向上したよ。

研究者たちが先進的なツールを使って抗体結合部位を特定するためのより早い方法を開発した。

Brian J Geiss, J. DeRoo, J. S. Terry, N. Zhao, T. J. Stasevich, C. Snow

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抗体結合部位予測の革命 抗体結合部位予測の革命 に。 新しい方法で抗体結合部位の特定がスムーズ
目次

抗体は、私たちの免疫システムが作る特別なタンパク質だよ。ウイルスやバイ菌みたいな有害な侵入者に結びついて、病気と戦う手助けをしてくれるんだ。抗体がどこでどのようにターゲットのタンパク質にくっつくかを知ることが、その機能を理解するカギなんだ。でも、抗体がどこに結びつくかを正確に突き止めるのは、かなり時間とお金がかかるんだよ。従来は、ターゲットのタンパク質のいろんな部分を試して、抗体が機能するかを確認する方法が使われていて、これがとても手間がかかる作業だった。

結合部位を特定する従来の方法

一般的なアプローチの一つは、ターゲットタンパク質の部分を削除して、抗体の結合能力にどう影響するかを見ることだよ。これにより、抗体がタンパク質とつながる一般的なエリアを見つける助けになるんだ。この技術は役立つけど、結果が出るまでに時間がかかることが多いんだよ。

最近のテクノロジーの進歩で、科学者たちはラボでターゲットのタンパク質の小さな部分、いわゆるペプチドを作ることができるようになったんだ。このペプチドを使って、抗体とターゲットタンパク質の間に競争があるかどうかをチェックするテストを行うことができる。これらのテストを使うことで、研究者は抗体が好むペプチドの正確な配列を見つけ出すことができるんだ。

ペプチドマッピングも、抗体が認識する正確な配列を特定するためのもう一つの方法だよ。ただ、これも高額で、ペプチドを設計するのにかなりの時間がかかるんだ。良いペプチドを見つけたら、科学者たちはその抗体との相互作用を、詳細な構造のモデルを作って研究することができるんだ。

新たな挑戦:単一B細胞シーケンシング

新しい技術により、研究者たちは免疫システムを非常に詳細なレベルで分析することができるようになったんだ。抗体を生産する個々のB細胞を調べることができる。これにより、抗体の特定の遺伝子を分離して、それを作って、そして前述のテストを行うという複雑さが増してるんだ。これらの新技術は期待されているけど、抗体がタンパク質とどのように相互作用するかを特定する難しさも増しているんだ。

リニアエピトープの重要性

リニアエピトープ(アミノ酸の連続した配列)をターゲットにする抗体は、生物学的研究で特に価値があるんだ。これらは、免疫アッセイとして知られるさまざまなテストで使われる。研究者たちは、ELISAやウエスタンブロットのようなこれらのテストで使うために、もっとリニアな抗体を作るために取り組んでいるんだ。

リニアエピトープをもっと効率的に特定するために、科学者たちは計算方法を開発しているんだ。既存のツールは、特定の抗体に焦点を当てるのではなく、どの抗体が認識するかもしれないタンパク質の領域を提案することが多い。これらのプログラムは、多くの場合、抗体やタンパク質の実際の構造を考慮しないため、重要な詳細を見逃す決定につながることがあるんだ。

タンパク質相互作用の複雑さ

タンパク質がどのように相互作用するかを理解することは、相互にどれくらい強く結合するかといった細かい詳細を含めて、複雑な作業だよ。形や構造の変化、結合の安定性といった要因がすべて関与しているんだ。構造に基づいたいくつかのツールは、これらの相互作用をモデル化するのに役立つけど、効果的にはペプチド配列の事前の知識が必要なんだ。

最近、ディープラーニングの進展により、これらの相互作用をより良く予測する新しいツールが開発されたんだ。これらのツールは大きな期待を寄せられていて、リニアエピトープの特定プロセスを改善する可能性があるんだ。

AlphaFoldの役割

新たな進展の中心には、AlphaFoldというシステムがあって、高度な技術を使ってタンパク質の構造を正確に予測するんだ。これにより、抗体が認識するタンパク質にどのように結びつくかを理解する新しい道が開かれたんだ。

AlphaFoldは、多くの既存のタンパク質構造を使ってトレーニングされてきて、新しいタンパク質がどのように見えるかを予測できる能力を持っているんだ。抗体とそれらのペプチドやタンパク質の相互作用を研究するために多くの研究が行われてきて、期待される結果が得られているんだ。

構造予測の簡素化

構造予測を簡単かつ迅速にするために、研究者たちは分析するシステムのサイズを最小限に抑える方法を模索しているんだ。予測に必要な時間とリソースは、大きな配列によって急激に増えるから、ターゲットと相互作用する抗体の最も重要な部分に焦点を当てることが目標なんだ。

抗体は、結合する場所を大きく決定する可変軽鎖(VL)と可変重鎖(VH)フラグメントとして知られる配列の地域で構成されているんだ。研究者たちは、単鎖可変フラグメント(scFv)と呼ばれる抗体の簡素化バージョンを作ることで、複雑さを減らし、予測を迅速化することができるんだ。

scFvをフル抗体から作るプロセスは、配列を異なる部分に分けて、柔軟なコネクタを使ってそれらを組み合わせることを含むんだ。これらのscFvは、元の抗体と同じターゲットに結びつく能力を保持し、AlphaFoldのようなツールでより効率的にモデル化できるんだ。

構造予測の効率的なワークフロー

抗体がペプチドにどう結びつくかを予測するプロセスを自動化する新しいワークフローが設計されたんだ。このワークフローは、抗体とタンパク質の配列を取り、タンパク質を小さな部分に分解して、各抗体-ペプチドペアの構造を予測するんだ。結果は、ペプチドが抗体にどのくらい結びつくかについての洞察を提供するんだ。

予測から得られた信頼レベルを分析することで、研究者たちはどのペプチド配列が最も重要であろうかを優先することができるんだ。このプロセスにより、科学者たちは多くの潜在的な結合相互作用を迅速に評価することができるようになるんだよ。

ケーススタディ:メソッドのテスト

Mycエピトープ

最初に、研究者たちはMyc原癌遺伝子という特定のターゲットに結びつくことが知られている抗体を使って、新しい予測法をテストしたんだ。知られている結合部位に対応するペプチド配列をテストに含めたんだ。予測は、システムが知られている結合部位を効果的に特定できることを示したんだ。これはアプローチが有望であることを示しているよ。

HAエピトープ

次に、このメソッドはインフルエンザウイルスのヘマグルチニンタンパク質という別のよく知られたターゲットでテストされたんだ。またしても、予測は期待される結合部位を含む領域を成功裏にハイライトしたんだ。これにより、新しい予測ワークフローの信頼性が強化され、他のケースにも効果的に適用できることが示されたんだ。

新しい抗体mBG17

最後に、研究者たちはCOVID-19パンデミックの間に開発されたSARS-CoV-2核酸タンパク質を標的とする新しい抗体の結合部位を予測しようとしたんだ。この抗体には事前の構造情報がなく、理想的なテストケースだったんだ。

新しい方法を使って、予測は核酸タンパク質のターゲット領域を成功裏に指摘したんだ。さらにテストすることで、これらの予測が実験結果と比較して正確であることが示され、抗体が重要な影響を与えた結合部位が確かに識別されたことが確認されたんだ。

結合相互作用の詳細な特性評価

抗体が核酸タンパク質と相互作用する方法をさらに調べるために、数種類のペプチドをその配列にわずかに変更してテストしたんだ。このプロセスは、結合にとって重要なペプチドの特定の部分を見つけるのに役立ったんだ。結果は、特定のアミノ酸が相互作用において重要な役割を果たし、他のアミノ酸はほとんど影響を与えなかったことを示したんだ。

これらの発見をAlphaFoldの予測と照らし合わせることで、モデルが抗体とペプチドの間で起こる重要な相互作用を正確に描写していることが明らかになったんだ。

結論

この研究では、研究者たちが配列情報を使って抗体がリニアエピトープにどのように結びつくかを予測する新しい方法を開発したんだ。高度な予測ツールを採用し、体系的なワークフローを確立することによって、抗体結合部位の迅速で正確な特定の可能性を示したんだよ。

エピトープの相互作用を特定する従来の方法は時間がかかりコストがかかるけど、新たに開発された方法は、ずっと短時間で予測を生成できることを示しているんだ。この進展は、抗体の機能をより深く理解し、治療や診断においてより良い設計と利用を可能にするかもしれないんだ。

全体的に、これらの相互作用に関する洞察を深めることで、免疫学、ワクチン開発、治療用抗体設計の研究と応用の新たな機会が開けていくんだよ。

オリジナルソース

タイトル: PAbFold: Linear Antibody Epitope Prediction using AlphaFold2

概要: Defining the binding epitopes of antibodies is essential for understanding how they bind to their antigens and perform their molecular functions. However, while determining linear epitopes of monoclonal antibodies can be accomplished utilizing well-established empirical procedures, these approaches are generally labor- and time-intensive and costly. To take advantage of the recent advances in protein structure prediction algorithms available to the scientific community, we developed a calculation pipeline based on the localColabFold implementation of AlphaFold2 that can predict linear antibody epitopes by predicting the structure of the complex between antibody heavy and light chains and target peptide sequences derived from antigens. We found that this AlphaFold2 pipeline, which we call PAbFold, was able to accurately flag known epitope sequences for several well-known antibody targets (HA / Myc) when the target sequence was broken into small overlapping linear peptides and antibody complementarity determining regions (CDRs) were grafted onto several different antibody framework regions in the single-chain antibody fragment (scFv) format. To determine if this pipeline was able to identify the epitope of a novel antibody with no structural information publicly available, we determined the epitope of a novel anti-SARS-CoV-2 nucleocapsid targeted antibody using our method and then experimentally validated our computational results using peptide competition ELISA assays. These results indicate that the AlphaFold2-based PAbFold pipeline we developed is capable of accurately identifying linear antibody epitopes in a short time using just antibody and target protein sequences. This emergent capability of the method is sensitive to methodological details such as peptide length, AlphaFold2 neural network versions, and multiple-sequence alignment database. PAbFold is available at https://github.com/jbderoo/PAbFold.

著者: Brian J Geiss, J. DeRoo, J. S. Terry, N. Zhao, T. J. Stasevich, C. Snow

最終更新: Dec 20, 2024

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.19.590298

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.19.590298.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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