提高抗體人源化效率的設計流程

在已經(jīng)上市和正在研發(fā)的抗體藥物中，人源化抗體藥物占據了很大的比例。這些人源化抗體主要是通過(guò)改造非人源抗體開(kāi)發(fā)出來(lái)的。非人源抗體通常會(huì )引起人體的免疫反應。這種抗體藥物免疫反應通常會(huì )引起藥物的藥代動(dòng)力學(xué)變化、減少藥物的半衰期、降低藥物的療效，甚至帶來(lái)副作用。
為了減少非人源抗體引起的免疫反應，通常會(huì )對抗體藥物進(jìn)行人源化設計。通過(guò)移植非人源抗體的互補決定區(complementarity determiningregion，CDR)到人源框架上，可以保留抗體藥物對靶分子的識別作用，減小非人源抗體重鏈可變區(variable heavy chain，VH)和輕鏈可變區(variablelight chain，VL)框架區域引起的免疫反應。目前常用的CDR移植方法主要有兩種，分別是基于抗體文庫的篩選方法，以及基于計算機輔助抗體人源化的篩選方法。

抗體文庫篩選方法的基本原理是通過(guò)克隆非人源抗體的CDR序列到人源抗體框架文庫中，表達CDR移植的人源VH和VL抗體，從中篩選出能與靶分子結合的抗體。該方法的優(yōu)點(diǎn)是可以直接大規模篩選出與靶分子結合的人源化抗體；其缺點(diǎn)是實(shí)驗工作量大，需要大規模鑒定出具有親和力的人源化抗體，實(shí)驗成本和人力成本高，成功率低。

計算機輔助抗體人源化的基本原理是通過(guò)非人源抗體序列相似性篩選人源VH和VL框架序列，構建人源化抗體結構模型，計算人源化抗體結構穩定性，篩選VH和VL組合類(lèi)型，實(shí)驗驗證人源化抗體與靶分子的親和力。該方法的優(yōu)點(diǎn)是通過(guò)大量計算排除了結構不穩定的人源化抗體，實(shí)驗只需驗證少數的VH和VL組合類(lèi)型。

中國科學(xué)院生物物理研究所研究人員提出了一種基于結構穩定性的抗體人源化篩選方法，通過(guò)結構模擬，實(shí)現抗體CDR移植和框架區域人源化；對人源化的抗體進(jìn)行結構優(yōu)化，計算VH和VL的鏈內和鏈間結合能；比較不同人源VH和VL組合類(lèi)型的鏈內和鏈間結合能，從中篩選能量最優(yōu)的組合類(lèi)型。

使用CDR移植方法，排除了移植導致的抗體VH和VL鏈內和鏈間結合能過(guò)高的結構模板。使用人源化框架篩選方法排除了不同人源抗體VH和VL組合方式導致的抗體VH和VL鏈內和鏈間結合能過(guò)高的組合類(lèi)型。通過(guò)使用VH和VL的鏈內和鏈間結合能篩選出的人源化抗體VH和VL組合類(lèi)型，能有效預測實(shí)驗結果。

通過(guò)VH和VL序列搜索抗體結構數據庫，篩選序列相似性排名靠前的抗體結構模板進(jìn)行CDR移植，對CDR區域進(jìn)行主鏈和側鏈模擬，CDR區域移植成功后，根據抗體序列搜索人源序列數據庫，篩選排名靠前的人源序列組合類(lèi)型，突變抗體框架序列，使其與人源序列一致，對框架區域進(jìn)行主鏈和側鏈模擬，計算VH和VL結構域的鏈內和鏈間結合能，篩選出排名靠前的人源序列組合類(lèi)型。

在這個(gè)實(shí)驗過(guò)程中，有兩個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)瓶頸。

第一個(gè)是從人源抗體文庫中篩選出具有一定活性的CDR移植VH和VL組合類(lèi)型。該步驟的實(shí)驗量大，人力成本高，成功率低。為了減少實(shí)驗工作量，研究者通常會(huì )使用序列同源性對VH和VL組合類(lèi)型進(jìn)行初步篩選，然后通過(guò)少量的實(shí)驗工作從候選的VH和VL類(lèi)型中篩選出具有一定親和力的人源框架。研究表明，高序列相似性并不會(huì )導致高結構相似性。因此，從序列相似性排名靠前的少量VH和VL組合類(lèi)型中篩選人源框架具有較高的失敗率。如何從大量的人源序列組合類(lèi)型中篩選出結構相似性排名靠前的VH和VL序列組合類(lèi)型，成為計算機輔助抗體人源化設計的重要目標。

篩選VH和VL組合類(lèi)型之前，需要確?？贵w模板的CDR空間結構保持穩定。這些CDR空間結構穩定的抗體模板保證了篩選到的VH和VL組合類(lèi)型不會(huì )影響CDR的空間構象。通常情況下，待預測抗體的CDR空間構象是沒(méi)有的，如何通過(guò)非人源抗體的序列重建抗體的CDR空間構象成為了重要的技術(shù)瓶頸。

參考文獻：

1. ZHONG Qiang.A computational antibody humanization pipeline based on the structural stability of antibody.[J]China Academic Journal Electronic Publishing House.2022, 42(1): 135-147
2. Lu RM, Hwang YC, Liu IJ, et al. Development of therapeutic antibodies for the treatment of diseases. JBiomed Sci, 2020, 27(1): 1-30

 ???????