치료 단백질의 응집 경향 지역 예측

항체와 같은 치료 단백질은 암 및 류마티스 관절염을 포함한 많은 질병 치료에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 그러나 이러한 단백질은 제조 및 저장 과정에서 응집으로 인해 분해되는 경향이 있습니다. 응집은 단백질 활성을 감소시키고 면역 반응에 대한 우려를 증가시킵니다. 우리는 최근에 전체 항체 원자 시뮬레이션을 기반으로 항체의 응집 경향 지역을 예측하는 방법을 개발했습니다(Proc. Natl. Acad. Sci. 2009, 106, 11937). 이 방법은 수몰된 패치의 동적 노출을 측정하는 "공간-응집-경향 (SAP)"에 기반하고 있습니다. 본 논문에서는 이 방법을 확장하여 넓은 매개변수 범위에 걸쳐 응집 경향 지역을 분석합니다. 우리는 또한 이러한 예측된 응집 경향 지역에 대한 다양한 친수성 돌연변이의 영향을 조사하여 향상된 안정성을 가진 항체를 설계합니다. 리신으로의 돌연변이는 세린보다 효과적이지만 글루탐산보다는 덜 효과적으로 항체의 안정성을 향상시킵니다. 더욱이, 우리는 여러 개의 동시 돌연변이가 서로 다른 SAP 봉우리에서 단백질 안정성을 향상시키는데 누적 효과를 가질 수 있음을 보여줍니다. 전면 항체 원자 시뮬레이션은 계산 비용이 매우 비싸기 때문에 우리는 SAP 평가를 위한 다양한 저렴한 대안의 정확성을 조사합니다. 이러한 저렴한 대안에는 항체 조각(Fab, Fc) 시뮬레이션, 암묵적 용매 모델, 또는 정적 구조(즉, X선 또는 동모델링에서의 구조)로부터 직접 계산하는 것이 포함됩니다. 정적 구조의 SAP 평가는 명시적 원자 시뮬레이션의 SAP에 비해 200,000배 빠르지만 정확도가 떨어집니다. 그럼에도 불구하고 정적 구조에서의 SAP는 대부분의 주요 응집 경향 지역을 예측하므로 고속 응용 프로그램에 사용할 수 있는 잠재적 접근 방식이 됩니다. 따라서 여기에서 설명된 SAP 기술은 치료 단백질 후보의 고속 개발 가능성 스크리닝 또는 제조의 후속 단계에서 안정성을 개선하는 데 활용될 수 있습니다.