Descrizione del progetto
Una strategia ad alta produttività per la progettazione, la sintesi e lo screening degli anticorpi dei camelidi
Gli anticorpi a dominio singolo (nanoanticorpi o VHH) dei camelidi provengono dalla famiglia di mammiferi nota come camelidi (lama, cammelli e alpaca). I loro anticorpi, privi di catene leggere, sono costituiti da due catene pesanti identiche. Sono molto specifici e manifestano un comportamento rigorosamente monomerico, con elevata termostabilità e solubilità. Il progetto AutoCAb, finanziato dall’UE, intende sviluppare una strategia ad alta produttività per progettare, sintetizzare ed effettuare lo screening di repertori di VHH che bersagliano siti funzionali su proteine specifiche. Ciascun VHH sarà progettato individualmente al fine di ottenere un’elevata stabilità e affinità al sito bersaglio. I ricercatori si avvarranno di metodologie innovative per realizzare la sintesi di oligo DNA personalizzato e di metodi basati sull’apprendimento automatico per ottenere anticorpi stabili, a elevata affinità e con un sito bersaglio per la ricerca biomedica di base e applicata.
Obiettivo
We propose to develop the first high-throughput strategy to design, synthesize, and screen repertoires comprising millions of single-domain camelid antibodies (VHH) that target desired protein surfaces. Each VHH will be individually designed for high stability and target-site affinity. We will leverage recent methods developed by our lab for designing stable, specific, and accurate backbones at interfaces, the advent of massive and affordable custom-DNA oligo synthesis, and machine learning methods to accomplish the following aims:
Aim 1: Establish a completely automated computational pipeline that uses Rosetta to design millions of VHHs targeting desired protein surfaces. The variable regions in each design will be encoded in DNA oligo pools, which will be assembled to generate the entire site-targeted repertoire. We will then use high-throughput binding screens followed by deep sequencing to characterize the designs’ target-site affinity and isolate high-affinity binders.
Aim 2: Develop an epitope-focusing strategy that designs several variants of a target antigen, each of which encodes dozens of radical surface mutations outside the target site to disrupt potential off-target site binding. The designs will be used to isolate site-targeting binders from repertoires of Aim 1.
Each high-throughput screen will provide unprecedented experimental data on target-site affinity in millions of individually designed VHHs.
Aim 3: Use machine learning methods to infer combinations of molecular features that distinguish high-affinity binders from non binders. These will be encoded in subsequent designed repertoires, leading to a continuous “learning loop” of methods for high-affinity, site-targeted binding.
AutoCAb’s interdisciplinary strategy will thus lead to deeper understanding of and new general methods for designing stable, high-affinity, site-targeted antibodies, potentially revolutionizing binder and inhibitor discovery in basic and applied biomedical research.
Campo scientifico
Programma(i)
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
ERC-COG - Consolidator GrantIstituzione ospitante
7610001 Rehovot
Israele