Prediction and Reduction of the Aggregation of Monoclonal Antibodies

单克隆抗体 免疫原性 蛋白质聚集 效价 抗原 抗体 化学 溶解度 计算生物学 生物物理学 生物化学 生物 免疫学 有机化学
作者
Rob van der Kant,Anne R. Karow-Zwick,Joost Van Durme,Michaela Blech,Rodrigo Gallardo,Daniel Seeliger,Kerstin Aßfalg,Pieter Baatsen,Griet Compernolle,Ann Gils,Joey Studts,Patrick Schulz,Patrick Garidel,Joost Schymkowitz,Frédéric Rousseau
出处
期刊:Journal of Molecular Biology [Elsevier BV]
卷期号:429 (8): 1244-1261 被引量:132
标识
DOI:10.1016/j.jmb.2017.03.014
摘要

Protein aggregation remains a major area of focus in the production of monoclonal antibodies. Improving the intrinsic properties of antibodies can improve manufacturability, attrition rates, safety, formulation, titers, immunogenicity, and solubility. Here, we explore the potential of predicting and reducing the aggregation propensity of monoclonal antibodies, based on the identification of aggregation-prone regions and their contribution to the thermodynamic stability of the protein. Although aggregation-prone regions are thought to occur in the antigen binding region to drive hydrophobic binding with antigen, we were able to rationally design variants that display a marked decrease in aggregation propensity while retaining antigen binding through the introduction of artificial aggregation gatekeeper residues. The reduction in aggregation propensity was accompanied by an increase in expression titer, showing that reducing protein aggregation is beneficial throughout the development process. The data presented show that this approach can significantly reduce liabilities in novel therapeutic antibodies and proteins, leading to a more efficient path to clinical studies.
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
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
刚刚
传奇3应助活力冬日采纳,获得10
1秒前
3秒前
4秒前
刘帅帅完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
5秒前
尛瞐慶成发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
6秒前
7秒前
7秒前
哼哼发布了新的文献求助30
8秒前
LHL发布了新的文献求助10
8秒前
包容的雁枫关注了科研通微信公众号
9秒前
沙耶加完成签到,获得积分20
9秒前
成都发布了新的文献求助10
10秒前
化学发布了新的文献求助10
11秒前
xxhui发布了新的文献求助10
11秒前
tcklikai完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
洪伟发布了新的文献求助10
13秒前
所所应助lp采纳,获得10
13秒前
14秒前
QXH发布了新的文献求助10
15秒前
言午完成签到 ,获得积分10
16秒前
17秒前
桐桐应助哼哼采纳,获得30
17秒前
21秒前
文档发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
23秒前
24秒前
25秒前
lp发布了新的文献求助10
25秒前
林夕人土土完成签到,获得积分10
25秒前
Atlantis发布了新的文献求助30
27秒前
28秒前
干羞花发布了新的文献求助10
29秒前
30秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
Musculoskeletal Pain - Market Insight, Epidemiology And Market Forecast - 2034 500
Crystal Nonlinear Optics: with SNLO examples (Second Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3734396
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3278459
关于积分的说明 10009247
捐赠科研通 2995036
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1643135
邀请新用户注册赠送积分活动 780949
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749183