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Enregistrement W2903499437 · doi:10.1038/s41598-018-35924-0

An accurate TMT-based approach to quantify and model lysine susceptibility to conjugation via N-hydroxysuccinimide esters in a monoclonal antibody

2018· article· en· W2903499437 sur OpenAlexafffund
Jennifer J. Hill, Tammy‐Lynn Tremblay, Christopher R. Corbeil, Enrico O. Purisima, Traian Sulea

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésChemistryLysineConjugateMonoclonal antibodyGlycanAntibody-drug conjugateMass spectrometryCombinatorial chemistryAntibodyBiochemistryChromatographyAmino acidGlycoproteinBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Conjugation of small molecules to proteins through N-hydroxysuccinimide (NHS) esters results in a random distribution of small molecules on lysine residues and the protein N-terminus. While mass spectrometry methods have improved characterization of these protein conjugates, it remains a challenge to quantify the occupancy at individual sites of conjugation. Here, we present a method using Tandem Mass Tags (TMT) that enabled the accurate and sensitive quantification of occupancy at individual conjugation sites in the NIST monoclonal antibody. At conjugation levels relevant to antibody drug conjugates in the clinic, site occupancy data was obtained for 37 individual sites, with average site occupancy data across 2 adjacent lysines obtained for an additional 12 sites. Thus, altogether, a measure of site occupancy was obtained for 98% of the available primary amines. We further showed that removal of the Fc-glycan on the NIST mAb increased conjugation at two specific sites in the heavy chain, demonstrating the utility of this method to identify changes in the susceptibility of individual sites to conjugation. This improved site occupancy data allowed calibration of a bi-parametric linear model for predicting the susceptibility of individual lysines to conjugation from 3D-structure based on their solvent exposures and ionization constants. Trained against the experimental data for lysines from the Fab fragment, the model provided accurate predictions of occupancies at lysine sites from the Fc region and the protein N-terminus (R2 = 0.76). This predictive model will enable improved engineering of antibodies for optimal labeling with fluorophores, toxins, or crosslinkers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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