Antibody light chain variable domains and their biophysically improved versions for human immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
We set out to gain deeper insight into the potential of antibody light chain variable domains (VLs) as immunotherapeutics. To this end, we generated a naïve human VL phage display library and, by using a method previously shown to select for non-aggregating antibody heavy chain variable domains (VHs), we isolated a diversity of VL domains by panning the library against B cell super-antigen protein L. Eight domains representing different germline origins were shown to be non-aggregating at concentrations as high as 450 µM, indicating VL repertoires are a rich source of non-aggregating domains. In addition, the VLs demonstrated high expression yields in E. coli, protein L binding and high reversibility of thermal unfolding. A side-by-side comparison with a set of non-aggregating human VHs revealed that the VLs had similar overall profiles with respect to melting temperature (T(m)), reversibility of thermal unfolding and resistance to gastrointestinal proteases. Successful engineering of a non-canonical disulfide linkage in the core of VLs did not compromise the non-aggregation state or protein L binding properties. Furthermore, the introduced disulfide bond significantly increased their T(m)s, by 5.5-17.5 ° C, and pepsin resistance, although it somewhat reduced expression yields and subtly changed the structure of VLs. Human VLs and engineered versions may make suitable therapeutics due to their desirable biophysical features. The disulfide linkage-engineered VLs may be the preferred therapeutic format because of their higher stability, especially for oral therapy applications that necessitate high resistance to the stomach's acidic pH and pepsin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».