-Разработка каталитического антитела к RBD домену S-белка вируса SARS-CoV-2

Взаимодействие S-белка вируса SARS-Cov-2 с рецептором ACE2 является ключевым этапом проникновения в клетку. Возникновение иммунитета среди переболевших вирусной инфекцией связано с выработкой или антител к S-белку. На этом основана идея изоляции нейтрализующих антител и использования их в медицинской практике. Так, в США антитела компании Regeneron уже проходят испытания и даже применяются. Широкое применение антител ограничено ввиду сложности масштабирования производства и высокой стоимости продукта. Для подавления вирусной активности необходимо вводить до 80 мг/кг антител, что примерно в 10 раз выше чем дозировка широко распространенного иммуноглобулинового препарата герцептин. Уменьшить необходимую дозу и сделать препарат доступнее может наделение антитела каталитической функцией. Созданный таким образом абзим будет способен не только связывать S-белок, но и расщеплять его. Успех работ по проектированию каталитической функции de novo в последнее время в основном связан с использованием методов масштабного вычислительного дизайна. Однако, генерализованных стратегий по решению данной практической задачи все еще не существует. Целью нашего проекта является разработка антитела, способного гидролизовать RBD домен S-белка. Такая задача потребует значительных вычислительных ресурсов для отбора кандидатных вариантов из комбинаторных библиотек. В случае успеха проекта разработанный подход можно будет применить как против новых штаммов вируса SARS-Cov-2, так и против других опасных вирусов. Мы выделим места в RBD домене, внесение разреза в цепи в которых приведет к значительному изменению структуры RBD домена и, таким образом, значительно уменьшит аффинность S-белка к АСЕ-2 рецептору. Для проектирования абзима мы используем информацию о всех известных архитектурах протеолитических активных центров и всех известных структурах антител. Предполагаемое количество проектируемых in silico вариантов, таким образом, превосходит таковое в любом ранее проведенном исследовании. Массовое сканирование вариантов современными быстрыми методами моделирования реакций позволит ранжировать конструкты и отобрать десятки вариантов для экспериментальной проверки. Результаты настоящего проекта позволят внести существенный вклад в развитие перспективной области инженерии ферментов, и, при успешной реализации, будет предложено каталитическое антитело, востребованное для борьбы с пандемией.

List of publications

  1. Zlobin A, Golovin A (2022). Between Protein Fold and Nucleophile Identity: Multiscale Modeling of the TEV Protease Enzyme–Substrate Complex. ACS Omega 7 (44), 40279–40292
  2. Zlobin A, Diankin I, Pushkarev S, Golovin A (2021). Probing the Suitability of Different Ca2+ Parameters for Long Simulations of Diisopropyl Fluorophosphatase. Molecules 26 (19),
  3. Zlobin A, Smirnov I, Golovin A (2024). Dynamic interchange between two protonation states is characteristic of active sites of cholinesterases. Protein Sci 33 (8), e5100
  4. (conference) Zlobin A, Ermidis AP, Maslova V, Belyaeva J, Golovin A (2021). Exploiting Structural Constraints of Proteolytic Catalytic Triads for Fast Supercomputer Scaffold Probing in Enzyme Design Studies. COMM COM INF SC 1510 CCIS (1), 58–72
  5. Golovin AV, Panteleev S, Zlobin AS, Anikeeva N, Smirnov I, Gabibov A, Sykulev Y (2025). The role of peptide conformation presented by MHC in the induction of TCR triggering. Biophys J 124 (7), 1073–1084
  6. Zlobin A, Maslova V, Beliaeva J, Meiler J, Golovin A (2025). Long-Range Electrostatics in Serine Proteases: Machine Learning-Driven Reaction Sampling Yields Insights for Enzyme Design. J Chem Inf Model ,