Влияние фукозилирования ядра Fc и изотипа легкой цепи на гибкость IgG1

Блог

ДомДом / Блог / Влияние фукозилирования ядра Fc и изотипа легкой цепи на гибкость IgG1

Jun 04, 2023

Влияние фукозилирования ядра Fc и изотипа легкой цепи на гибкость IgG1

Коммуникационная биология, том 6, Номер статьи: 237 (2023) Цитировать эту статью 847 Доступов 3 Подробности Altmetric Metrics N-гликозилирование играет ключевую роль в модуляции биологической активности моноклональных

Биология связи, том 6, Номер статьи: 237 (2023) Цитировать эту статью

847 Доступов

3 Альтметрика

Подробности о метриках

N-гликозилирование играет ключевую роль в модуляции биоактивности моноклональных антител (мАт), а также изотип легкой цепи (LC) может влиять на их физико-химические свойства. Однако исследование влияния таких особенностей на конформационное поведение моноклональных антител является большой проблемой из-за очень высокой гибкости этих биомолекул. В этой работе мы исследуем с помощью ускоренной молекулярной динамики (aMD) конформационное поведение двух коммерческих иммуноглобулинов G1 (IgG1), представляющих антитела κ и λ LC, как в их фукозилированной, так и в афукозилированной формах. Наши результаты показывают, посредством идентификации стабильной конформации, как комбинация фукозилирования и изотипа LC модулирует поведение шарнира, конформацию Fc и положение гликановых цепей - все факторы, потенциально влияющие на связывание с FcγR. Эта работа также представляет собой технологическое усовершенствование в конформационном исследовании моноклональных антител, что делает AMD подходящим подходом для уточнения экспериментальных результатов.

Большинство клинически доступных моноклональных антител (мАт) представляют собой иммуноглобулин G1 (IgG1)1 из-за их более высокой стабильности и мощных эффекторных функций по отношению к другим подклассам IgG. МКА состоят из трех доменов: двух фрагментных антигенсвязывающих доменов (Fab) и одного кристаллизующегося фрагмента (Fc), включая тяжелые и легкие цепи (HC и LC соответственно), оба содержат вариабельные и константные области. Вариабельные домены отвечают за адаптивный иммунный ответ или, в случае коммерческих моноклональных антител, за избирательное связывание целевого антигена. Антитела могут представлять два разных изотипа LC, а именно κ и λ2. Соотношение антител, содержащих κ или λ LC, значительно варьируется среди видов3, и, учитывая около 100 одобренных терапевтических моноклональных антител, лишь немногие содержат λ LC4. Опубликовано немного исследований по функциональному и структурному сравнению между этими двумя изотипами, что указывает на различия в кооперативности и гибкости Fab-доменов5, а также в структурных свойствах областей, определяющих комплементарность (CDRs)6. Способность IgG1 активировать иммунную систему путем взаимодействия Fc со специфическими рецепторами Fcγ (FcγR) считается ключевым аспектом, также регулируемым N-гликозилированием консервативного Asn297 в Fc7,8. Изменение длины, состава и заряда гликанов может повлиять на структурную целостность и конформацию домена Fc, тем самым изменяя аффинность связывания с FcγR и влияя на иммунный ответ9,10. В частности, фукозилирование ядра может влиять на антителозависимую клеточную цитотоксичность (ADCC), поскольку оно снижает аффинность связывания IgG1 с FcγRIIIa (рецептор с низкой аффинностью, активируемый)1,11,12,13,14,15,16, 17.

Несмотря на эти наблюдения, структурная роль различий ЛК в модуляции функционального поведения этих биомолекул, как с точки зрения распознавания антигена, так и с точки зрения активации эффекторной функции, никогда не исследовалась. В некоторых исследованиях18,19 были предложены гипотезы для объяснения эффекта фукозилирования на эффекторные функции, но они фокусировались только на Fc, не принимая во внимание роль шарнирного и Fab-доменов. В нашей предыдущей работе20 мы предположили, что присутствие фукозы может модулировать конформационное поведение всего моноклонального антитела, вызывая предпочтение Т-образной конформации, в принципе менее подходящей для связывания с рецептором. В соответствии с нашими предыдущими результатами, Spiteri et al. продемонстрировали, как гликаны могут вводить структурные ограничения, путем сравнения гликозилированных и агликозилированных IgG1. Эта работа показывает, что удаление гликанов влияет на разделение Fab-Fc, модулируя гибкость белка, позволяя антителу исследовать другое конформационное пространство и влияя на связывание с FcγRs21. В этой работе мы исследуем роль фукозы и двух изотипов LC в структурном поведении IgG1, используя инновационный подход in silico для mAb, основанный на сочетании классического и ускоренного молекулярно-динамического моделирования (cMD и amd соответственно). ). Было проведено сравнение афукозилированной (G0) и фукозилированной (G0F) форм адалимумаба и авелумаба, двух коммерческих IgG1, которые являются хорошими моделями антител к κ и λ LC, что позволяет предположить ключевую роль λ LC в модуляции динамики IgG1. Насколько нам известно, сочетание стандартных и расширенных методов отбора проб никогда не использовалось в контексте конформационного поведения моноклональных антител. Соответственно, наши результаты могут проложить путь к новым будущим перспективам (экспериментальным и вычислительным) в исследовании гибкости антител.

 90° for both Fab), as shown in Fig. 2. On the opposite, both G0 and G0F avelumab are prone to reach a T-shaped conformation, with θ > 90° in at least one Fab in G0 avelumab, and in both Fab domains in G0F avelumab. According to this analysis, the role of fucose in promoting the T-shaped conformation is confirmed for both isotypes. On the other hand, a putative role of the λ LC in promoting a T-shaped conformation, even in the absence of fucose, is figured out. Moreover, especially for avelumab, these results clearly spotlight the limit of cMD methods in exploring large conformational spaces of such flexible proteins. At the same time, aMD opens to the identification of other descriptors that allows a thorough investigation of the conformational behavior. Starting from these results, since the scope of aMD simulations was to identify minimum energy structures, the following analyses were focused on the frames and the corresponding conformations included in the identified energy minimum./p> 90° for both Fab domains, and we took into account also the conformational variability expected from MD simulations. The distance between the CH2 domains was measured between the glycosylated Asn using MDTraj38. Then, box plots were produced to evaluate the statistical significance of the observed values in the total 21,000 frames. For the aMD, a reweighing procedure was applied according to methods described by Miao et al.40 using Maclaurin expansion to the 10th order to approximate the free energy surface of the system as a function of θ angles. The RMSD matrices for the cluster analysis (of both cMD and aMD) were generated with CPPTRAJ41, while the clusters were obtained using a customized script based on the GROMOS algorithm42. In the case of antibodies C-alpha atoms were considered for the analysis, while for glycans the oxygens involved in glycosidic bonds. RMSD-threshold of 7.5 Å and 6.5 Å were used for the antibodies in cMD and aMD, respectively, and the maximum number of clusters was set to 15 and 10, respectively. For glycans clustering the RMSD-threshold was set to 1 Å and the maximum number of clusters to 10. The essential dynamics (ED) was computed on the overall trajectories by the covariance analysis tool of GROMACS 2020.120,43. Then, the resulting trajectories, projected along the first and the second eigenvectors, were filtered by the frames included in the energy minimum that was identified from the FES (computed as function of θ angles) and were used to calculate the Δϕ distribution. The minimum distance between glycan chains was computed by CPPTRAJ41 and the “nativecontacts” tool with the “mindist” option, while the distance between the center of mass of each chain and itself was computed with the “distance” tool. For the latter, the trajectories were pre-aligned on the Fc. The contacts between LCs and the hinge region were computed by CPPTRAJ41 with the “nativecontacts” tool, considering heavy atoms and a threshold distance of 4 Å. The hydrogen bonds (H-bonds) analysis was computed by a customized python script based on the MDTraj H-bonds identification tool20./p>

3.0.CO;2-M" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1002%2F%28SICI%291521-3773%2819990115%2938%3A1%2F2%3C236%3A%3AAID-ANIE236%3E3.0.CO%3B2-M" aria-label="Article reference 42" data-doi="10.1002/(SICI)1521-3773(19990115)38:1/23.0.CO;2-M"Article CAS Google Scholar /p>