Optimization of synthetic human <scp>V<sub>H</sub></scp> affinity and solubility through in vitro affinity maturation and minimal camelization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An attractive feature of human VHs over camelid VHHs as immunotherapeutics is their perceived lower risk of immunogenicity. While human VHs can readily be obtained from synthetic phage display libraries, they often suffer from low affinity and poor solubility compared to VHHs derived from immune libraries. Using SARS‐CoV‐2 spike protein as a model antigen, we screened a synthetic human VH phage display library and identified a diverse set of antigen‐specific VHs. However, the VHs exhibited low affinity, and many had low solubility; that is, they were prone to aggregation. To explore the feasibility of improving the affinity, we subjected a representative VH to in vitro affinity maturation. We created a yeast surface display library of VH variants employing a site‐saturated mutagenesis approach targeting complementarity‐determining regions and selected against the target antigen. Next‐generation sequencing of the selected variants, combined with structural modeling, identified a set of VHs as potentially improved candidates. Characterization of these candidates revealed several VHs with improved affinities of up to 100‐fold (KDs as low as 3 nM) and potent neutralization capabilities; however, they still showed significant aggregation. By introducing as few as two camelid residues into the framework region 2 of a high‐affinity VH (a process referred to as camelization), we were able to completely solubilize the VH without compromising its affinity and other important attributes, including thermostability and protein A binding. This study demonstrates the feasibility of generating high‐affinity, ‐solubility, and ‐stability human VHs from synthetic libraries through a combination of in vitro affinity maturation and minimal camelization.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».