加速新藥研發，“X-Gen AI新藥發現與設計研究中心”成果在PLOS Computational Biology發表
2024-03-29
近日，熱景生物“X-Gen AI新藥發現與設計研究中心”在生物信息學與計算生物學領域高影響力經典期刊PLOS Computational Biology上發表了題為“A Dual Computational and Experimental Strategy to Enhance TSLP Antibody Affinity for Improved Asthma Treatment” 的論文（doi: 10.1371/journal.pcbi.1011984）。“X-Gen AI新藥發現與設計研究中心”聯合培養博士生呂祎彤為論文第一作者，許立達研究員為論文主要通訊作者，北京化工大學喻長遠教授為共同通訊作者，舜景生物孫志偉總經理為該套流程的搭建提供了極其重要的指導。
該研究搭建了一條計算輔助抗體親和力成熟的路線，能夠有效預測關鍵氨基酸，并利用這些預測結果指導抗體的定向突變。沿著這個開發路徑，該團隊成功獲得靶向胸腺基質淋巴細胞生成素的高親和力抗體，有效縮短實驗中抗體親和力成熟的時間。該成果受到審稿人的一致好評，認為本研究為提升靶向性治療抗體的開發技術提供了重要的方法（“This research has important implications for promoting the development of targeted therapeutic antibodies”），審稿意見也同步在期刊網站上公開。
來源于上皮細胞的細胞因子胸腺基質淋巴生成素（thymic stromal lymphopoietin，TSLP）參與哮喘炎癥通路的啟動。帶正電荷的TSLP與胸腺基質淋巴生成素受體（TSLPR）形成二元復合物，隨后與白細胞介素-7受體α鏈（IL-7Rα）結合形成三元復合物，該復合物在共表達TSLPR和IL-7Rα的細胞中通過STAT5通路激活信號轉導，導致炎性細胞因子的釋放。因此，靶向TSLP及其信號通路的抗體藥物被認為是治療哮喘的有效策略。
該研究從全人源合成抗體庫中篩選出一株特異性靶向TSLP的抗體T6，隨后采用建模對接的方法對T6與TSLP的復合物進行結構模擬，以進一步了解它們之間的相互作用，然后通過實驗丙氨酸掃描技術，確定了抗體與TSLP結合界面上的關鍵氨基酸，用以驗證通過對接得到的抗原-抗體復合物結構的準確性。
圖1：TSLP-T6復合物結構分析。(A) ELISA實驗測定AMG157與T6抗體的結合表位；(B) TSLP-T6復合物結構；(C) TSLP-T6作用力分析
使用計算工具預測關鍵氨基酸的突變對抗體-抗原結合親和力的影響，并根據一些規則對得到的突變方案進行進一步的篩選，選擇具有潛在增強親和力的突變方案交由實驗驗證。最終，一共經過兩輪突變，該團隊成功提高一株靶向胸腺基質淋巴細胞生成素抗體的親和力，并優于市面上對照抗體AMG157。該套流程有效縮短實驗中抗體親和力成熟的時間。
圖2：L49Y動力學模擬分析圖。(A) L49Y模擬過程RMSD圖；(B) L49Y重鏈模擬RMSF圖；(C) L49Y輕鏈模擬RMSF圖；(D) T6-TSLP相互作用分析圖；(E) L49Y-TSLP相互作用分析圖
圖3：抗體阻斷實驗結果圖
該研究結果充分展示了計算機輔助技術在加速抗體親和力成熟方面的潛力，通過將計算方法與實驗方法相結合，我們成功地縮短了抗體親和力成熟的時間，并降低了實驗成本。同時，這一成果為未來針對TSLP相關疾病的靶向治療抗體的開發提供了思路。
