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Enregistrement W4415823502 · doi:10.1101/2025.10.31.685826

Computational Stabilization of the Human VH Germline Repertoire to Enable Conditional Multi-Specific Therapeutic Development

2025· preprint· W4415823502 sur OpenAlexaff
David F. Thieker, Jayd Hanna, Glenn C. Capodagli, Christen Buetz-Duncan, Christina Carnevale, Arlene Sereno, Falene Chai, Abby Lin, Craig R. Pigott, Rajesh Sharma, Natasha Del Cid, Nathan I. Nicely, Brian Kuhlman, Stephen J. Demarest

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensInnovative Targeting Solutions (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermlineRepertoireProtein engineeringGermline mutationDrug discoveryClass (philosophy)MutationHuman leukocyte antigenDrug development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Protein-based biologic therapies, particularly antibody-like therapeutics, have emerged as a major modality to treat nearly all chronic and infectious diseases. Antagonists have dominated the first wave of antibody and antibody-like biologics, whereas agonism has generally been challenging due to systemic activation leading to issues with therapeutic index and problems with pleiotropic activity. Additionally, agonists that use native proteins such as cytokines can be challenging to produce at scale given these proteins evolved to act locally and are not designed for large scale manufacturing. To address these challenges, we generated a biologics platform comprised of stabilized human VH domains (VH-Select™) which encompass the entire human germline repertoire with the goal of building multispecific biologics denoted Tentacles™ that use avidity-based binding to achieve conditional activity directed to specific cell types or tissues. Stabilizing disulfides and point mutations were identified computationally with Rosetta, evaluated in vitro , and combined into designs with 3-5 amino acid substitutions for each of the seven germline families (VH1-VH7). Computational design was also employed to reduce dimerization from both VL and homotypic VH-VH interactions. Optimization of specific sequences improved expression by greater than 600-fold and thermostability by more than 20°C. Each of the germline variants were screened for low HLA class II binding and incorporated into a library which demonstrated significant improvements in cellular protein production, thereby increasing sequence diversity for screening campaigns. These VH-Select™ scaffolds are useful for the discovery of novel binders used to build multispecific Tentacles™ designed for cis-interactions that achieve cell- and tissue-specific activation. As an example of the utility of the platform, we generated a set of Tentacles™ that use VH-Select™ binders to conditionally agonize IL2Rγβ and 41BB on PD1+, LAG3+, or CD8+ T cells. These Tentacles™ demonstrate promising manufacturability, antibody-like exposure in vivo , and strong anti-tumor activity in a humanized tumor model. Overall, we believe the incorporation of VH-Select™ binders into multispecific Tentacles™ has the potential to create a host of conditionally active biologics to treat various chronic and acute diseases.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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