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De novo design從頭設計納米抗體,二維碼幫忙換一下

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從頭設計阻斷抗體服務

NEWS

隨著生物醫藥技術的快速發展,阻斷抗體已成為解決疾病治療和免疫調控中的關鍵工具之一。阻斷抗體通過特異性結合抗原蛋白的關鍵區域,有效阻止其與目標分子的相互作用,從而抑制病理過程。然而,傳統抗體開發方法存在研發周期長、篩選效率低等問題。

“從頭設計阻斷抗體平臺”是一項基于人工智能計算和蛋白設計技術的全新抗體開發方案。通過精確分析抗原蛋白的阻斷區域,結合最新的蛋白質設計工具和分子對接算法,快速生成高親和力、高特異性的納米抗體。無論是基礎科研還是臨床前研發,該服務都將顯著縮短抗體開發周期,提升抗體設計的效率與精確性。


項目測試

如圖1所示,選擇蛋白I18RA(Uniprot ID O95256)作為抗原,從頭設計阻斷抗體。蛋白I18RA的核心功能區域是從第191位的谷氨酸(Glu)到第197位的谷氨酰胺(Gln)。在確定了關鍵阻斷區域后,利用RFdiffusion從頭設計了長度為15個氨基酸的結合短肽,占據了阻斷區域的第191位谷氨酸和第193位的酪氨酸(圖2)。

而后將該結合短肽作為CDR3,填入納米抗體,CDR1CDR2繼續沿用原始序列(圖3)。納米抗體與抗原蛋白分子對接,從圖2B中可以看到,納米抗體占據了核心區域的第194位的天冬氨酸和197位的谷氨酰胺,起到了競爭抑制的作用,能夠阻斷了抗原蛋白與受體蛋白之間的結合(圖4)。

關于設計短肽與納米抗體所結合的氨基酸不同這一現象,我們認為是HDOCK的柔性對接允許關鍵區域(如結合位點的側鏈、柔性環區域)發生一定的構象調整,以更好地反映實際的結合狀態。


圖1:蛋白I18RA的蛋白模型和核心區域



圖2:抗原蛋白與設計短肽的結合構象


圖3:納米抗體的蛋白模型


圖4:抗原蛋白與納米抗體的結合構象

技術流程

1、確定抗原蛋白的阻斷區域

通過功能分析確定抗原蛋白的重要功能區或與受體蛋白的關鍵結合區域,精準定位阻斷區域,為后續設計提供科學依據。

2、從頭設計結合短肽

使用先進的RFdiffusion工具,從頭設計100條不同長度(7、11、15個氨基酸,與CDR3氨基酸數量一致)的結合短肽,以覆蓋所有潛在結合位點。

3、選擇高親和短肽

利用分子對接技術,篩選出與阻斷區域具有高選擇性和高親和力的前10條短肽,為后續構建提供優質種子分子。

4、構建納米抗體文庫

將TOP10短肽分別代替納米抗體骨架的CDR3區域,并通過選擇性突變CDR1、CDR2區域,構建容量為1000條的合成納米抗體文庫。

5、HDOCK對接評價

通過HDOCK分子對接,納米抗體識別抗原蛋白的阻斷區域,按照親和力高低排序,選出TOP10納米抗體進入下一輪評估。

6、AlphaFold整體評估

利用AlphaFold技術對納米抗體與抗原蛋白的復合物進行結構預測,評估抗體結合的穩定性與特異性,最終確定具備競爭抑制作用的高親和納米抗體。

本產品從材料接收到結果交付共經歷六大步驟,最快七天交付數據。

技術優勢

1、精確設計,靶向阻斷

通過明確關鍵阻斷區域,確保抗體對抗原的高選擇性與高效性,顯著提升靶點驗證的可靠性。

2、AI賦能,快速迭代

應用RFdiffusion、HDOCK和AlphaFold等尖端算法,大幅縮短抗體開發周期,顯著提高研發效率。

3、創新納米抗體設計

專注于納米抗體領域,利用小型抗體分子的穩定性和靈活性,解決傳統抗體在復雜環境中的局限性。

4、高通量與高精度并存

從短肽篩選到納米抗體構建,再到分子對接與評估,全流程覆蓋大規模高通量篩選,確保獲得性能最佳的候選抗體分子。

5、定制化解決方案

可根據客戶需求靈活調整設計流程,提供高度個性化的抗體開發服務,性價比極高。

6、覆蓋多領域需求

不僅適用于傳染病、腫瘤、自身免疫病等重大疾病研究,也能為基礎研究和其他領域(如工業酶抑制劑開發)提供支持。

參考文獻

[1] Lee A. Ansuvimab: First Approval. Drugs. 2021;81(5):595-598.

[2] Watson JL, Juergens D, Bennett NR, et al. De novo design of protein structure and function with RFdiffusion. Nature. 2023;620(7976):1089-1100.

[3] McMahon C, Baier AS, Pascolutti R, et al. Yeast surface display platform for rapid discovery of conformationally selective nanobodies. Nat Struct Mol Biol. 2018;25(3):289-296.

[4] Abramson J, Adler J, Dunger J, et al. Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3. Nature. 2024;630(8016):493-500.

[5] Yan Y, Tao H, He J, Huang SY. The HDOCK server for integrated protein-protein docking. Nat Protoc. 2020;15(5):1829-1852.

關于科晶生物

合肥科晶生物致力于計算機虛擬篩選推動生物學發展,幫助設計篩選互作蛋白、轉錄因子、潛在藥物以及納米抗體。

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