항체

항체

하나, 전언 & 계산 원리
항체 약물의 조기 개발 과정이중 항체-항원결합표위의 검정은 항체 약물의 약효 메커니즘을 밝히는 기본 전제이며 후속 항체 약물인원화, 항체 친화력 성숙에 중요한 의미가 있어 항체 약물 개발을 가속화할 수 있다.

항체 동원 건모 알고리즘 10여 개 경과연간 발전으로 과학자들은 이미 일부 항체 서열의 구조를 매우 정확하게 예측할 수 있게 되었고, 일반적인 단백-단백질 도킹 예측 알고리즘을 이용하여 항체-항원 결합 계면에 있는 일부 아미노산의 상호작용을 빠르게 위치시킬 수 있게 되었다.

하지만 지금은 정확하게 맞서고 싶어원-항체 복합체는 여전히 어려운데, 그 주된 장애는 같은 소스 건모의 항체 CDR-Loop 예측의 오차에 있다.일반적인 강성 단백-단백 도킹 과정에서 이러한 건모 오차가 최적화되거나 경감되지 않아 후속 항원이 초래됨- 항체 도킹에 잘못된 모형이 생성됩니다.강성 대접과 달리, Rosetta의 유연성 대접은 항체-항원 복합체 형성 과정의 "부상 선택" 효과를 다각도로 도입함으로써 시뮬레이션할 수 있지만, 항원-항체 결합 시 발생하는 구조를 여전히 해결할 수 없다.("유도 체합 효과").

2009년에, GrayLab 실험실의 Aroop Sircar는 항체-항원 시스템에 대한 새로운 유연성 도킹 방안을 제시했는데, 그 알고리즘은 아래 그림과 같다.


주로 다음 네 가지를 통해도킹 과정에 더 큰 자유도 도입:

전통적인 Ensemble 적용e전략은 구조 선택 효과를 시뮬레이션한다.
항체체체인-항체경체체체인 결합인터페이스의 샘플링;
체중 체인에 대항하는 CDR-H2,CDR-H3 Loop 최적화 샘플링 수행;
모든 CDR 루프에 대해s 진행 에너지 최소화.
SnugDock 알고리즘이 항거하고 있다.체-항원분자 간, 항체체체인 경연계면 모두 '유연성'이라는 개념을 도입하였으며, 이러한 표본 추출 전략을 무작위로 선택함으로써 항체-항원 복합체 형성 과정에서의 '유도'를 진정으로 실현하였다.


동시 SnugDock 테스트주점 데이터는 이 알고리즘이 항원-항체 대접정도를 향상시킴으로써 근천연복합체 부재를 더욱 지층화하고 가짜 양성 구조가 점수 매기기 순위 상위에서 나타나는 비율을 감소시킨다는 것을 나타낸다.비록 입력된 항체 구조가 같은 소스에서 모델링되었음에도 불구하고, SnugDock도 항체동원모델에서의 구조오차의 영향을 효과적으로 경감시킨다.




그러나 저자도 Snug는Dock은 결합 계면에 대한 "물다리"를 여전히 제대로 표징하지 못하며 항체-항원 결합 계면에 대한 과도한 "최적화"의 잠재적 위험이 있으며 오히려 도킹 정확도를 떨어뜨릴 수 있다.SnugDock이 오차를 "최적화"할 수 있는 능력이 있음에도 불구하고,그러나 초기 항체 모형 CDR 루프의 건모 오차는 여전히 대접정도에 영향을 미치는 주요 요인입니다!(Better CDRS, Better Results)

2. SnugDock의 사방법을 쓰다
1.항원준비-항체복합물초기구조
SnugDock의 계산 필요초기 항체인 항원 복합체상 하나여야 하는데, 이 구조는 보통 강성으로 맞물린 매듭에서 비롯된다.실험 정보가 부족한 조건에서 ZDOCK/iPatch 또는 PIPER/ADARS의 조합 전략을 사용하여 하나를 얻을 수 있다.비교적 합리적인 대접 구도.일정한 실험 정보가 있을 경우 HADDOCK 또는 SwarmDock을 사용하여 초보적으로 도킹할 수 있다.더 운이 좋다면 항체에 유사한 서열 복합물 구조가 존재할 경우 복합물 동원 템플릿 모델을 사용하여 초를 얻을 수도 있습니다시구상!

초기의 구조원은 다양하기 때문에· 프로세스별로 체인 순서 처리가 다르기 때문에 초보적인 복합물 PDB 구조를 얻은 후.그 안에 있는 체인 순서에 대한 조정이 필요하고 Rosetta의 요구사항을 충족해야 한다: 체인 순서는 라이트 체인(L)-> 헤비 체인이어야 한다(H)->항원(*).

2. SnugDoc 실행k맞춤 최적화
2.1 prepack 클래스단락
초추 복합물 구조가 생기고 나서 필요두 개의 도킹 분자 측 체인을 미리 최적화하여 결합 계면 이외의 아미노산이 모두 에너지가 가장 낮은 상태로 유지되도록 보장함으로써 후속 채점 순위에 방해가 되는 영향을 피한다.

Example1:

단일 복합물 구상작의 사용에 대하여입력을 위해 prepack은 다음과 같은 명령만 실행합니다.

docking_prepack_protocol.macosclangrelease -s $complex.pdb -docking:partners LH_A -docking::dock_rtmin true -ex1 -ex2aro
Example2:

인젝터 전략 사용·여러 개의 부재를 입력으로 사용해야 할 경우, prepack의 조작이 조금 더 많아져 신축 파일명은 각각 ensemble1.list와 ensemble2.list의 두 개의 파일, 이 파일들항체 또는 항원 구조 PDB 파일의 절대 경로가 기재되어 있습니다.Ensemble1.list 파일의 내용은 다음과 같이 보여줍니다.

$path/antibody_0001.pdb
$path/antibody_0002.pdb
$path/antibody_0003.pdb
반드시 주의하세요: ensemblee1에는 항체의 구조 경로(사슬 순서는 L->H), ensemble2에는 항원(사슬 ID:A)의 구조 경로를 넣어야 합니다.

운행ensemble_prepack:

docking_prepack_protocol.macosclangrelease -s $complex.pdb -docking:partners LH_A -docking::dock_rtmin true -ex1 -ex2aro -ensemble1 ensemble1.list -ensemble2 ensemble2.list
주의: 인젝터모드에서는 항원 또는 항체의 구조가 일반적으로 5-10개일 때 도킹의 작동 효율이 비교적 높습니다.

2.2 Snug 공식 운행Dock 단계
SnugDock은 현재 이미성숙한 Rosetta 애플리케이션으로 사용자가 간단한 명령행으로 튜닝할 수 있으며, 다음과 같이 간단히 사용 상황에 따라 그 용법을 각각 소개하겠습니다.

Example 1 실행CCD-based SnugDock(암묵적)

본 사례는 단일 항원적 구조와 단일 구조로 한다.개개의 항체부상은 입력모델로서 SnugDock을 사용하여 부재를 국소적으로 최적화한다.보통 1000개의 형상을 생성하면 충분하다.

snugdock.mpi.macosclangrelease -dock_pert 3 8 -partners LH_J -spin -h3_filter false -mute core.io.database -loops:refine_outer_cycles 2 -loops:max_inner_cycles 20 -detect_disulf false -antibody:check_cdr_chainbreaks false -nstruct 1000 -s $prepacked_complex.pdb
Example 2 실행KIC-based SnugDock

본 사례는 단일 항원적 구조와 단일 구조로 한다.개개의 항체 부재는 입력 모델로서 CCD 대신 KIC를 사용하여 루프를 최적화하며, KIC-based SnugDock은 CCD-based SnugDock 소모 시간보다 약 60(17) 향상됩니다.)배. 물론 KIC-based SnugDock의 최적화 효과는 CCD-based SnugDock 방법보다 약간 낫습니다.

snugdock.mpi.macosclangrelease -dock_pert 3 8 -partners LH_J -spin -h3_filter false -mute core.io.database -loops:refine_outer_cycles 3(2) -loops:max_inner_cycles 80(20) -detect_disulf false -antibody:check_cdr_chainbreaks false -kic_rama2b -loops:ramp_fa_lop_loops:ramp
-s $prepacked_complex.pdb
Example 3 실행SnugDock+EnsembleDock

본 사례는 여러 개의 항원적 구조를 가지고 있다.개개의 항체 부재는 입력 모델로서, 인젝터 전략이 사용되었기 때문에 샘플링 모델의 개수를 늘려야 했습니다.인젝터 관련 플래그는 반드시 순서에 따라 입력해야 하며, 인젝터 1은 항체 구조를 나타냅니다의 list 경로, Ensemble2는 항원 구조의 list 경로를 나타냅니다.

CCD-based SnugDock+EnsembleDock

snugdock.mpi.macosclangrelease -dock_pert 3 8 -partners LH_J -spin -h3_filter false -mute core.io.database -loops:refine_outer_cycles 3(2) -loops:max_inner_cycles 80(20) -detect_disulf false -antibody:check_cdr_chainbreaks false -nstruct 5000 -ensemble1 ensemble1.list -ensemble2 ensese
KIC-based SnugDock+EnsembleDock

snugdock.mpi.macosclangrelease -dock_pert 3 8 -partners LH_J -spin -h3_filter false -mute core.io.database -loops:refine_outer_cycles 3(2) -loops:max_inner_cycles 80(20) -detect_disulf false -antibody:check_cdr_chainbreaks false -kic_rama2b -loops:ramp_fa_rop_loops:ramplist -s $prepacked_complex.pdb
Example 4 계단 진입파라미터 조정

SnugDock에는 아직 설정할 수 있다.클래스 플래그 파라미터를 배치하려면:

dock_rtmin: rotamer trial+ 에너지 최소화를 사용하여 사이드 체인을 최적화하면 sc_min에 비해 약 50-150%의 시간이 소요됩니다.
사용 제한: CDR을 피하려면H3은 최적화 과정에서 심각한 실진 시 KINK 기하 제한을 사용하여 H3 루프를 구속할 수 있다.다음과 같은 플래그를 추가하여 저해상도 및 고해상도 단계에서 제한을 사용합니다.
-constraints:cst_file kink.cst -constraints:cst_weight 1.0 -constraints:cst_fa_file kink.cst -constraints:cst_fa_weight 1.0
docking_local_refine: 저해상도 단계를 건너뛰고 초기 입력 파일만 SnugDock 최적화합니다.
dock_min: 에 대해 가장후출력의 전원자 구조는 일차 추가 에너지 최소화를 수행한다.
-dock_pert: 도킹 시 수평 이동과 회전하는 각도는 묵인 38 파라미터로 간주하여 1 5로 조정할 수 있다.에너지 면에 대해 보다 세밀한 탐색을 수행합니다.
2.3 SnugDock결과분석
실행이 완료되면, 프로그램은 s에 입력된다.core-snugdock.sf 파일, 그 중에서 주목해야 할 것은 total_score, I_sc, sc_value, dG_separated, dSA_int 이 몇 가지 점수입니다.

total_score: 복합물의 총 에너지
I_sc: 경계 점수(i)nterface_score)
sc_value: 모양상호보완도
dG_separated: 결합 자유 에너지 변화
dSASA_int:계빵에 묻은 용제는 표 면적에 이를 수 있다
여러 가지 지표가 참고가 되면, 괜찮다.약간의 경험적 파라미터를 통해 스케일링에 대해 최종 출력 모델을 더 필터링하고 선택하려면 예를 들어 다음과 같이 하십시오.

항체-항원 복합체 포설 표면1100~1600Å^2에 쌓입니다.
양호한 복합물 모형의 형상 상호보도는 대략 0.6-0.8 사이