Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Learning the interaction rules of antibody-antigen binding

Opis projektu

Badanie procesu wiązania antygenów przez przeciwciała przyspieszy rozwój szczepionek

Wiązanie antygenów przez przeciwciała jest procesem o fundamentalnym znaczeniu dla terapii przeciwciałami monoklonalnymi i szczepionek. Aby przyspieszyć proces opracowywania związków leczniczych, należy umożliwić projektowanie in silico przeciwciał (Ab) i antygenów (Ag), jednocześnie znajdując sposób na pokonanie wyzwania, jakim jest przewidywanie interakcji podczas wiązania Ab–Ag. Obecnie skuteczność przewidywania wiązań Ab–Ag jest ograniczona, a zasady rządzące tymi interakcjami pozostają w dużej mierze nieznane. Celem finansowanego przez Europejską Radę ds. Badań Naukowych projektu AB-AG-INTERACT jest opracowanie metody wysokoprzepustowych badań przesiewowych dla ponad 1 000 wariantów Ab ze zmutowanymi paratopami wiążących się z ponad 1 000 wariantów Ag ze zmutowanymi epitopami, generując dane dla ponad 1 miliona par Ab–Ag. Projekt ten wypełnia lukę w wielkoskalowych danych sekwencyjnych i strukturalnych. Odkrycia te przyczynią się do głębszego zrozumienia tych zasad, a co za tym idzie do postępów w dziedzinie projektowania in silico przeciwciał i szczepionek.

Cel

Antibody-antigen binding is the basis of two fundamental biotherapeutic pillars: monoclonal antibodies (1) and vaccines (2). To accelerate therapeutics discovery, we need to perform antibody (Ab) and antigen (Ag) design in silico. Specifically, we need to address a fundamental immuno-biotechnological challenge: understanding the interaction rules that predict Ab-Ag binding. Solving this challenge demands the convergence of biotechnology, computational structural biology, and machine learning (ML). My lab is one of the few worldwide to have this transdisciplinary expertise.

Research problem: Currently, the predictive performance of Ab-Ag binding is poor, and an understanding of the underlying rules of Ab-Ag binding is mostly absent. We previously showed that both unprecedentedly large datasets (>10^5 Ab-Ag sequence pairs) and extensive structural information on the Ab-Ag binding interface (paratope, epitope) are needed to increase prediction accuracy and recover binding rules.

Targeted breakthrough: To address the lack of large-scale Ab-Ag sequence and structural data, we will develop a method for high-throughput screening of >10^3 Ab paratope-mutated variants binding to >10^3 of Ag epitope-mutated variants, generating sequence data of Ab-Ag binding pairs at an unprecedented scale (>10^6 sequence Ab-Ag pairs). Structural information of the entirety of the sequence-based Ab-Ag binding data will be generated by building and innovating on recent breakthroughs in computational structural biology. To derive Ab-Ag interaction rules from the generated data, we will develop ML techniques for Ab-Ag binding prediction and rule recovery. We will demonstrate experimentally that we have begun to understand Ab-Ag interaction rules.

Impact: The proposed research generates the exact data necessary to recover the rules of Ab-Ag binding and provides a first groundbreaking insight into those rules, moving us closer to in silico on-demand antibody and vaccine design.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2023-COG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

UNIVERSITETET I OSLO
Wkład UE netto
€ 2 000 000,00
Koszt całkowity
€ 2 000 000,00

Beneficjenci (1)