Epitope screening using Hydrogen/Deuterium Exchange Mass Spectrometry (HDX‐MS): An accelerated workflow for evaluation of lead monoclonal antibodies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epitope mapping is an increasingly important aspect of biotherapeutic and vaccine development. Recent advances in therapeutic antibody design and production have enabled candidate mAbs to be identified at a rapidly increasing rate, resulting in a significant bottleneck in the characterization of "structural" epitopes, that are challenging to determine using existing high throughput epitope mapping tools. Here, a Hydrogen/Deuterium Exchange Mass Spectrometry (HDX-MS) epitope screening workflow was introduced that is well suited for accelerated characterization of epitopes with a common antigen. MAIN METHODS AND MAJOR RESULTS: The method is demonstrated on set of six candidate mAbs targeting Pertactin (PRN). Using this approach, five of the six epitopes were unambiguously determined using two HDX mixing timepoints in 24 h total run time, which is equivalent to the instrument time required to map a single epitope using the conventional workflow. CONCLUSION: An accelerated HDX-MS epitope screening workflow was developed. The "screening" workflow successfully characterized five (out of six attempted) novel epitopes on the PRN antigen; information that can be used to support vaccine antigenicity assays.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».