Fortschritte im Protein-Engineering

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Die Fähigkeit, Proteine ​​zu konstruieren, ist ein grundlegender Bestandteil des F&E-Prozesses für mehrere Branchen – von der Herstellung von Enzymen bis zur Entwicklung der nächsten Generation von Therapeutika. Das Konzept, ein Protein zu manipulieren, um neue Eigenschaften einzuführen oder die Funktion zu optimieren, ist nicht neu, aber es entsteht schnell ein ausgefeilter neuer Werkzeugkasten. In diesem Artikel betrachten wir zwei der heißesten Bereiche der Proteintechnik für therapeutische Anwendungen und wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) diesen Bereich verändern werden.

Proteine ​​nehmen einen weiten Bereich des therapeutischen Raums ein – von Zielenzymen wie Kinasen, Phosphatasen und Proteasen bis hin zu manipulierten Versionen natürlich vorkommender menschlicher Proteine, die als therapeutische Antikoagulanzien, Hormone und Wachstumsfaktoren eingesetzt werden. Aber die vielleicht aufregendste und sich am schnellsten entwickelnde Gruppe von Proteinmedikamenten sind Antikörper. Der Bereich der Antikörpertherapie hat sich seit den Anfängen der monoklonalen Antikörper schnell zu einem Bereich entwickelt, der viele verschiedene technische Derivate umfasst. Heutzutage werden Antikörper in eine Reihe verschiedener neuartiger Wirkstoffklassen eingearbeitet, von Antikörper-Wirkstoff-Konjugaten, bei denen der Antikörper eine Wirkstoffnutzlast an einen Zielort liefert, bis hin zu multivalenten Antikörpern, die verschiedene Antigene gleichzeitig binden.

Dr. Zhiquiang An ist Direktor des Texas Therapeutics Institute am University of Texas Health Science Center in Houston und auf die Entwicklung von Antikörpern für eine Reihe therapeutischer Indikationen spezialisiert. Während der COVID-19-Pandemie machte sich sein Labor schnell daran, ein neutralisierendes IgM-Antikörper-Nasenspray herzustellen, das einen wirksamen und umfassenden Schutz gegen SARS-CoV-2.1 bot. Dies wurde durch die Entwicklung eines parentalen IgG-Antikörpers gegen das Virus erreicht, der über zwei Bindungsstellen verfügte: zu einer IgM-Version mit 10 Bindungsstellen, was sie 230-mal wirksamer macht. Jetzt arbeitet sein Team nicht nur an der nächsten Generation von Antikörpern gegen COVID-19 und zukünftige Pandemien, sondern ist auch führend bei der Entwicklung von Antikörpern für andere Indikationen wie neurodegenerative Erkrankungen und Krebs.

„Eine unserer Prioritäten besteht darin, Antikörper zu entwickeln, die die Blut-Hirn-Schranke überwinden können, sodass sie ein ZNS-Ziel wie einen Gehirntumor oder die Alzheimer-Krankheit (AD) erreichen können“, sagt An. „Unser weiterer Schwerpunkt liegt darin, die Wertigkeit von Antikörpern zu erhöhen, damit wir eine höhere Wirksamkeit erreichen können.“

In einer kürzlich durchgeführten Studie kombinierte Ans Team beide Ansätze, um ein auf Antikörpern basierendes Medikament für AD zu entwickeln.2 Sie entwickelten einen Antikörper, der auf TREM2 (Triggering Receptor on Myeloid Cells 2) abzielt, einen Rezeptor, der Mikroglia anweist, Amyloid-Plaques zu verschlucken. Durch die Entwicklung eines bivalenten IgG1-Antikörpers gegen einen Antikörper mit tetravariabler Domäne verbesserten sie die Wirksamkeit. Als nächstes entwickelten sie einen bispezifischen Antikörper, der sowohl auf TREM2 als auch auf den Transferrinrezeptor abzielt, um den Gehirneintritt zu verbessern.

„Der Transferrinrezeptor ist für den Transport von Eisen (III) aus dem Kreislauf zum Gehirn verantwortlich und er ist sehr effizient“, erklärte An. „Wenn ein Antikörper an den Transferrinrezeptor bindet, kann der Rezeptor den Antikörper durch die Blut-Hirn-Schranke schleusen.“ Das Transferrin-Transportkonzept ist nicht neu – aber als An diese Technologie mit dem TREM2-Antikörper des Teams kombinierte, steigerten sie die Wirksamkeit des Antikörpers um das Hundertfache und seine Fähigkeit, sein Ziel im Gehirn zu erreichen, um das Zehnfache. Der bispezifische Antikörper befindet sich derzeit in der präklinischen Entwicklung.

Ans Labor interessiert sich auch für das Design von Nanokörpern – Antikörpern, die eine schwere Kette und keine leichte Kette haben. „Da es sich bei Antikörpern um große Moleküle mit schlechter Gewebedurchdringung handelt, prüfen wir die Möglichkeit, Nanokörper von Kamelen und einigen anderen Tierarten zu entwickeln, die über eine kleinere Bindungsstelle verfügen“, sagt An. „Diese sind interessant, um auf komplexe Membranproteine ​​– wie GPCRs und Transporter – abzuzielen, deren Behandlung mit größeren Molekülen schwierig ist.“

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Ein weiteres heißes Thema im Protein-Engineering ist die Manipulation posttranslationaler Proteinmodifikationen. „Traditionell konzentrierte sich die Proteintechnik auf die ortsspezifische Mutagenese der Aminosäuresequenz eines Proteins“, sagt Professor Matthew DeLisa, William L. Lewis-Professor für Ingenieurwissenschaften und Direktor des Cornell Institute of Biotechnology, „aber fast alle Proteine ​​sind posttranslational.“ in irgendeiner Weise oder Form modifiziert, und so ist dies zu einem wichtigen Teil des Proteindesigns und der Proteintechnik geworden.“

Eine der häufigsten Modifikationen ist die Glykosylierung, das Hinzufügen einer Glykangruppe zum Proteinrückgrat. Ein Glykan ist ein komplexes Kohlenhydrat, das aus einem oder mehreren Monosacchariden besteht, die kovalent zu einzigartigen Strukturen zusammengesetzt sind. Glykane spielen eine wichtige Rolle bei der Faltung, Stabilität, Interaktion und biologischen Aktivität von Proteinen, weshalb die Fähigkeit, durch Glykane vermittelte Eigenschaften zu entwickeln, äußerst wünschenswert ist.

Beim Glykan-Engineering gibt es zwei Hauptansätze: die Einführung eines neuen Glykans oder die Änderung eines bestehenden. „Im ersten Szenario ändern Sie tatsächlich die Sequenz des Proteins, indem Sie neue Aminosäuremotive einführen, die bestimmten Glykosylierungsenzymen ein Signal geben, an diesen bestimmten Motiven eine Glykangruppe hinzuzufügen“, sagt DeLisa. „Beim zweiten Ansatz modellieren Sie eine natürliche Glykanstruktur um, indem Sie die Biosynthesewege verändern, die das Glykan produzieren.“

Auch hier liegt eine der Hauptanwendungen dieser Methoden derzeit in der Entwicklung von Antikörpern. Dies liegt daran, dass die Glykosylierung der Fc-Domäne von Antikörpern entscheidend für ihre Fähigkeit ist, mit nachgeschalteten Effektoren in Kontakt zu treten.

Der erste Antikörper, der mit einem manipulierten Glykan hergestellt wurde, war Obinutuzumab (Gazyvaro), das für die Behandlung von chronischer lymphatischer Leukämie und follikulärem Lymphom zugelassen ist. Dieser Antikörper wurde durch die Manipulation des Glykan-Biosynthesewegs hergestellt: Die Zellen, in denen der Antikörper produziert wird, sind so manipuliert, dass sie zwei Glykosylierungsenzyme, MGAT3 und Golgi-Mannosidase, überexprimieren. Diese überexprimierten Enzyme verringern die Menge an an den Antikörper gebundener Fucose und erhöhen so seine Fähigkeit, natürliche Killerzellen zu aktivieren.3

„Durch Manipulation oder Änderung der Glykosylierung in der Fc-Domäne können Sie tiefgreifende Auswirkungen auf die Struktur und Funktion des Antikörpers haben“, sagt DeLisa. „Auf diese Weise können Sie Antikörper mit maßgeschneiderten Eigenschaften herstellen, die entweder stark entzündungshemmend oder entzündungshemmend sind.“

Obwohl sich die Technologie zur Herstellung proteinbasierter Therapeutika wie Antikörper verbessert, sind immer noch zeitaufwändige experimentelle Arbeitsabläufe erforderlich. Aber KI könnte diesen Prozess bald beschleunigen, sagt An: „KI-basierte Programme wie AlphaFold werden bereits verwendet, um spezifischere und wirksamere Antikörper zu entwerfen. Diese werden es uns in Zukunft ermöglichen, Antikörper mit besserer Wirksamkeit basierend auf der Antigenstruktur zu entwerfen.“ "

Laut DeLisa ist es ein Ansatz, der die Art und Weise, wie Protein-Engineering durchgeführt wird, bereits verändert: „Wir können jetzt ganz einfach einigermaßen gute Vorhersagen der dreidimensionalen Proteinstruktur am Computer erhalten, ohne Röntgenkristallographie. Solche Vorhersagen können dazu verwendet werden.“ Leiten Sie rationale Engineering-Kampagnen, die darauf abzielen, eine bestimmte Eigenschaft eines Proteins zu verbessern, beispielsweise wie fest ein Antikörper an ein Zielantigen bindet. Dieser Ansatz wird besonders wertvoll für bestimmte Unterklassen von Proteinen wie Membranproteinen sein, für die nur sehr wenige Kristallstrukturen existieren. "

Mittlerweile werden auch Computerwerkzeuge eingesetzt, um Proteintherapeutika von Grund auf zu entwickeln. „Dieser Ansatz könnte verwendet werden, um Designerenzyme oder Antikörper zu entwickeln, die derzeit in der riesigen Sammlung natürlicher Enzyme nicht vorkommen“, sagt DeLisa. „Es bedeutet, dass man völlig neue Lösungen finden kann, die ein pathogenes Ziel binden oder eine enzymatische Aktivität erreichen.“ , ohne durch die Art und Weise eingeschränkt zu sein, wie die Natur diese Probleme gelöst hat.

Sobald ein Antikörper oder Protein entworfen ist, kann es im Labor synthetisiert und auf seine gewünschten Eigenschaften getestet werden. Auch wenn nicht jedes Design funktioniert, wird das Tool beim Design besser, indem es in einem iterativen Prozess aus seinen Erfolgen und Misserfolgen lernt.

„Diese Werkzeuge werden im nächsten Jahrzehnt und darüber hinaus eine große Rolle spielen, da sie uns dabei helfen können, bessere proteinbasierte Medikamente zu entwickeln oder völlig neue Medikamente zu entwickeln“, sagt DeLisa. „Aber ich glaube nicht, dass dies auf Therapeutika beschränkt ist. Diese Werkzeuge werden viele Bereiche verändern – von wirksamen Enzymkatalysatoren, die die Produktion sauberer Energie und biobasierter Materialien ermöglichen, bis hin zu nachhaltig gewonnenen Proteinen, die dazu beitragen, den Nahrungsmittelbedarf der Welt zu decken.“

Verweise

1. Ku Z, Xie X, Hinton PR, et al. Die nasale Verabreichung eines IgM bietet umfassenden Schutz vor SARS-CoV-2-Varianten. Natur. 2021;595(7869):718-723. doi:10.1038/s41586-021-03673-2

2. Zhao P, Xu Y, Jiang L, et al. Ein tetravalenter TREM2-agonistischer Antikörper reduzierte die Amyloid-Pathologie in einem Mausmodell der Alzheimer-Krankheit. Sci Transl Med. 2022;14(661):eabq0095. doi:10.1126/scitranslmed.abq0095

3. Umaña P, Jean-Mairet J, Moudry R, ​​Amstutz H, Bailey JE. Konstruierte Glykoformen eines Antineuroblastom-IgG1 mit optimierter antikörperabhängiger zellulärer zytotoxischer Aktivität. Nat Biotechnol. 1999;17(2):176-180. doi:10.1038/6179