全球首个人工智能引导的抗体表位定位服务

Rapid Novor与mabsilicon合作，提供全球首个全面的人工智能引导表位制图服务。该服务将氢-氘交换质谱(HDX-MS)与先进的人工智能(AI)驱动的计算建模相结合。

　　

Rapid Novor公司和MAbSilico公司宣布，他们已经合作提供世界上第一个用于抗体开发的人工智能驱动的HDX-MS表位定位服务。通过将HDX-MS的实验数据与人工智能驱动的计算建模的预测分析无缝集成，研究人员可以以无与伦比的精度和速度全面了解抗体结构、动力学和相互作用。  

“人工智能有望成为抗体药物发现和开发的转折点，”Rapid Novor销售和营销副总裁Iain Rogers表示。“通过将HDX-MS的稳健性与人工智能驱动的计算建模的预测能力相结合，我们开发了一个可以加速抗体发现和表征的通道。”

当在不同时间点暴露于氘中时，Rapid Novor采用HDX-MS测量酰胺氢原子与氘的交换速率。通过比较抗体-蛋白复合物结合状态和非结合状态之间的氘化水平，可以确定受抗体结合保护的区域。“凭借我们的蛋白质组学专业知识，”Rapid Novor的HDX-MS经理兼高级研究科学家Dominic Narang博士解释说，“我们可以以非常高的分辨率识别目标抗原上的表位，低至1至5个氨基酸，为研究人员提供抗体-抗原相互作用的宝贵见解。”

MAbSilico的专有算法基于1万亿抗体的数据进行训练，使用3D结构模型和基于对接的方法预测目标抗原上的结合表位。“我们的预测算法是15年来蛋白质建模、人工智能和机器学习研究的结晶，”MAbSilicon首席技术官Thomas Bourquard表示。“我们的计算模型准确地预测了表位结合，并且总是通过体外实验进行验证。”此外，他们的人工智能平台还可进行表位分类，筛选数百个针对功能相关表位的抗体序列，并评估其可开发性。

人工智能引导表位定位的整合不仅为体外实验设计提供了信息，以针对抗原的最相关区域，而且还确保了鉴定抗体-抗原相互作用结合位点的最高质量、置信度和分辨率。这种人工智能集成的方法可以从广泛的候选库中快速筛选抗体。这加快了抗体发现和开发的步伐，最终导致具有更高疗效的新疗法。

技术介绍：

氢-氘交换质谱法(HDX-MS)测量蛋白质或蛋白质复合物表面的酰胺氢原子暴露水平。第一步使暴露在外的氢原子很容易与氘交换。埋在蛋白质结构中的氢原子——例如在抗体-抗原复合物的结合位点——不容易交换。通过使用自下而上质谱法（Bottom-up mass spectrometry）检测肽，并将其与氨基酸序列进行比较，就有可能确定哪些区域是相互作用伙伴之间的结合位置。主要步骤：

* 标记-用D2O溶液按时间序列孵育不同馏分
* 淬灭-冷却（Quench – chill）和控制温度，以防止进一步交换或回交换
* 消化-制备用于分析的多肽
* LC-MS/MS分析
* 数据处理。测定消化肽酸的氘吸收量和鉴定结合位点
* 比较-比较相似的样品-例如具有相似序列的抗体

基于人工智能的表位映射是如何工作的
靶标抗体序列被用来创建一个3D结构。对接分析模型靶标单抗和目标之间的相互作用，并揭示最可能的结合位置。结果是一个快速和中等分辨率的表位预测。

新-集成AI与HDX-MS表位映射
在表位筛选分析中，首先使用MAbSilico AI对数以百计的抗体根据预测的表位进行分类。随后，用HDX-MS实验验证表位预测并提高分辨率。这些实验确定的表位图被反馈给人工智能，以完善相关抗体的表位预测。在单抗体-抗原分析中，MAbSilico AI生成的表位预测可以指导实验人员对某些区域进行更详细的研究，或增加对结果的信心。

HDX-MS + AI和HDX-MS服务的应用

虽然RapidHDX-MS™服务通常用于抗体-抗原相互作用中的表位定位，但它也可用于研究其他蛋白质-蛋白质相互作用、蛋白质构象变化、多蛋白质复合物、与蛋白质的小分子相互作用、二硫键连接蛋白质、糖基化位点、蛋白质与DNA或RNA的相互作用、无序蛋白质等。请注意，人工智能工作流程目前仅适用于抗体-抗原相互作用。

RapidHDX-MS优势。
HDX + AI
提供世界上第一个集成的HDX-MS + AI解决方案，以实现更高的吞吐量和信心。

质量
利用测序平台的技术实现更高的覆盖率。优化实验，重现和验证。

高分辨率
达到1-5个氨基酸。

更高的吞吐量
在几周内完成一个工作流程，对数以百计的单克隆抗体进行表位排序和映射。

无序蛋白质
HDX-MS分析是无序蛋白质、结晶具有挑战性的区域的理想分析工具。

构象抗原表位
可以识别线性和构象表位。不同于肽库、肽扫描或诱变方法。

高分辨率，即使大Ab:Ag配合物。
能够通过更多的重叠肽实现更高的覆盖，并使用多酶方法将表位区域分解到几个氨基酸内。