Ex silico engineering of cystine-dense peptides yielding a potent bispecific T cell engager

生物信息学 免疫原性 体外 化学 计算生物学 对接(动物) 体内 生物化学 癌症研究 生物物理学 细胞生物学 分子生物学
作者
Zachary R. Crook,Emily J. Girard,Gregory P Sevilla,Mi-Youn Brusniak,Peter B Rupert,Della J Friend,Mesfin M. Gewe,Midori Clarke,Ida Lin,Raymond O. Ruff,Fiona Pakiam,Tinh-Doan Phi,Ashok Bandaranayake,Colin Correnti,Andrew J. Mhyre,Natalie Nairn,Roland K. Strong,James M. Olson
出处
期刊:Science Translational Medicine [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
卷期号:14 (645)
标识
DOI:10.1126/scitranslmed.abn0402
摘要

Cystine-dense peptides (CDPs) are a miniprotein class that can drug difficult targets with high affinity and low immunogenicity. Tools for their design, however, are not as developed as those for small-molecule and antibody drugs. CDPs have diverse taxonomic origins, but structural characterization is lacking. Here, we adapted Iterative Threading ASSEmbly Refinement (I-TASSER) and Rosetta protein modeling software for structural prediction of 4298 CDP scaffolds and performed in silico prescreening for CDP binders to targets of interest. Mammalian display screening of a library of docking-enriched, methionine and tyrosine scanned (DEMYS) CDPs against PD-L1 yielded binders from four distinct CDP scaffolds. One was affinity-matured, and cocrystallography yielded a high-affinity ( K D = 202 pM) PD-L1–binding CDP that competes with PD-1 for PD-L1 binding. Its subsequent incorporation into a CD3-binding bispecific T cell engager produced a molecule with pM-range in vitro T cell killing potency and which substantially extends survival in two different xenograft tumor-bearing mouse models. Both in vitro and in vivo, the CDP-incorporating bispecific molecule outperformed a comparator antibody-based molecule. This CDP modeling and DEMYS technique can accelerate CDP therapeutic development.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
YSL发布了新的文献求助30
3秒前
3秒前
5秒前
5秒前
fifteen应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
萧水白应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
Akim应助科研通管家采纳,获得20
8秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
8秒前
科研通AI2S应助精明晓刚采纳,获得10
8秒前
Darlene完成签到 ,获得积分10
10秒前
bkagyin应助boblau采纳,获得10
10秒前
zcb发布了新的文献求助10
11秒前
14秒前
yangzhuang发布了新的文献求助10
14秒前
传奇3应助tuo zhang采纳,获得10
14秒前
小小发布了新的文献求助10
15秒前
情怀应助Link采纳,获得10
16秒前
16秒前
17秒前
认真的邴完成签到,获得积分20
19秒前
lili完成签到,获得积分10
19秒前
科研研发布了新的文献求助10
19秒前
leila发布了新的文献求助10
21秒前
陈晨完成签到,获得积分10
23秒前
唠叨的明雪关注了科研通微信公众号
23秒前
澈千子完成签到,获得积分10
25秒前
27秒前
28秒前
生动的煎蛋完成签到,获得积分10
28秒前
29秒前
英勇的小白菜完成签到,获得积分10
31秒前
tuo zhang发布了新的文献求助10
33秒前
研友_n0gOKL发布了新的文献求助20
34秒前
34秒前
高分求助中
Handbook of Fuel Cells, 6 Volume Set 1666
求助这个网站里的问题集 1000
Floxuridine; Third Edition 1000
Tracking and Data Fusion: A Handbook of Algorithms 1000
Sustainable Land Management: Strategies to Cope with the Marginalisation of Agriculture 800
消化器内視鏡関連の偶発症に関する第7回全国調査報告2019〜2021年までの3年間 500
One Man Talking: Selected Essays of Shao Xunmei, 1929–1939 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 内科学 物理 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 冶金 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2863884
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2469775
关于积分的说明 6697779
捐赠科研通 2160082
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1147582
版权声明 585263
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 563754