-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.
January 6, 2021 December 31, 2024
List of publications
- (2022). Between Protein Fold and Nucleophile Identity: Multiscale Modeling of the TEV Protease Enzyme–Substrate Complex. ACS Omega 7 (44), 40279–40292
- (2021). Probing the Suitability of Different Ca2+ Parameters for Long Simulations of Diisopropyl Fluorophosphatase. Molecules 26 (19),
- (2024). Dynamic interchange between two protonation states is characteristic of active sites of cholinesterases. Protein Sci 33 (8), e5100
- (conference) (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
- (2025). The role of peptide conformation presented by MHC in the induction of TCR triggering. Biophys J 124 (7), 1073–1084
- (2025). Long-Range Electrostatics in Serine Proteases: Machine Learning-Driven Reaction Sampling Yields Insights for Enzyme Design. J Chem Inf Model ,