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Aggregation in Protein-Based Biotherapeutics: Computational Studies and Tools to Identify Aggregation-Prone Regions

蛋白质聚集 序列(生物学) 计算生物学 蛋白质稳定性 计算机科学 合理设计 聚集诱导发射 化学 生化工程 纳米技术 生物 生物化学 材料科学 荧光 物理 工程类 量子力学
作者
Neeraj J. Agrawal,Sandeep Kumar,Xiaoling Wang,Bernhard Helk,Satish K. Singh,Bernhardt L. Trout
出处
期刊:Journal of Pharmaceutical Sciences [Elsevier]
卷期号:100 (12): 5081-5095 被引量:128
标识
DOI:10.1002/jps.22705
摘要

Because of their large, complex, and conformationally heterogeneous structures, biotherapeutics are vulnerable to several physicochemical stresses faced during the various processing steps from production to administration. In particular, formation of protein aggregates is a major concern. The greatest risk with aggregates arises from their potential to give rise to immunogenic reactions. Hence, it is desirable to bring forward biotherapeutic drug candidates that show low propensity for aggregation and, thus, improved developability. Here, we present a comprehensive review of computational studies into the sequence and structural factors that underpin protein and peptide aggregation. A number of computational approaches have been applied including coarse grain models, atomistic molecular simulations, and bioinformatic approaches. These studies have focused on both the mechanism of aggregation and the identification of potential aggregation-prone sequence and structural motifs. We also survey the computational tools available to predict aggregation in therapeutic proteins. The findings communicated here provide insights that could be potentially useful in the rational design of therapeutic candidates with not only high potency and specificity but also improved stability and solubility. These sequence-structure-based approaches can be applied to both novel as well as follow-on biotherapeutics.
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