ModiBodies.ナノボディ-抗原複合体中のナノボディを改変して、結合親和性と特異性を向上させるための計算手法

ModiBodies: A computational method for modifying nanobodies in nanobody-antigen complexes to improve binding affinity and specificity.

• Aysima Hacisuleyman
• Burak Erman

抄録

ナノボディは、単一ドメインの断片からなる抗体の特殊な誘導体です。ナノ抗体は、抗原認識のための次世代バイオテクノロジーツールとして注目されています。ナノ抗体は、高い安定性とコンパクトなサイズのため、容易に作製することができます。ナノボディは3つの相補性決定領域（CDR）を有しており、ヒト免疫グロブリンと同様の結合面を提供するために拡大されています。ここでは、既に存在するタンパク質-ナノボディ複合体の3次元構造を初期構造として使用し、CDRドメインに連続的な変異を加えるベンチマークテストアルゴリズムを提案する。目的は、CDRの超可変残基に対する最適な結合アミノ酸を見つけることである。分子動力学シミュレーションを用いて、得られた複合体の結合エネルギーを既知の複合体の結合エネルギーと比較し、変異によって改善された複合体を受け入れる。我々は、MDM4-VH9複合体（PDB id 2VYR）、Trypanosoma congolense由来のフルクトース-二リン酸アルドラーゼ（PDB id 5O0W）、ヒトリゾチーム（PDB id 4I0C）をベンチマーク複合体として使用しています。このアルゴリズムを用いることで、より優れた結合ナノボディを短時間で生成することができる。この方法は、大規模な実験や大規模なライブラリを必要とせずに、既存の免疫および合成ライブラリベースの方法を補完できることを示唆しています。

Nanobodies are special derivatives of antibodies, which consist of single domain fragments. They have become of considerable interest as next-generation biotechnological tools for antigen recognition. They can be easily engineered due to their high stability and compact size. Nanobodies have three complementarity-determining regions, CDRs, which are enlarged to provide a similar binding surface to that of human immunoglobulins. Here, we propose a benchmark testing algorithm that uses 3D structures of already existing protein-nanobody complexes as initial structures followed by successive mutations on the CDR domains. The aim is to find optimum binding amino acids for hypervariable residues of CDRs. We use molecular dynamics simulations to compare the binding energies of the resulting complexes with that of the known complex and accept those that are improved by mutations. We use the MDM4-VH9 complex, (PDB id 2VYR), fructose-bisphosphate aldolase from Trypanosoma congolense (PDB id 5O0W) and human lysozyme (PDB id 4I0C) as benchmark complexes. By using this algorithm, better binding nanobodies can be generated in a short amount of time. We suggest that this method can complement existing immune and synthetic library-based methods, without a need for extensive experimentation or large libraries.