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 V H s over camelid V H Hs as immunotherapeutics is their perceived lower risk of immunogenicity. While human V H s can readily be obtained from synthetic phage display libraries, they often suffer from low affinity and poor solubility compared to V H Hs derived from immune libraries. Using SARS‐CoV‐2 spike protein as a model antigen, we screened a synthetic human V H phage display library and identified a diverse set of antigen‐specific V H s. However, the V H s 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 V H to in vitro affinity maturation. We created a yeast surface display library of V H 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 V H s as potentially improved candidates. Characterization of these candidates revealed several V H s with improved affinities of up to 100‐fold ( K D s 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 V H (a process referred to as camelization), we were able to completely solubilize the V H 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 V H s 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».