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AB-Panda: An AI-Generated Antibody Structure-Based Tool for Developability Prediction
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AI
DOI：10.1002/bit.70086.png)
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摘要
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抗体的可开发性是抗体发现中的关键问题，涉及自相互作用、聚集和热稳定性等问题。计算和结构化工具的使用极大地改进了初始抗体序列的评估和优先级排序。随着对皮下注射小体积、高浓度抗体制剂需求的增加，需要更准确的基于蛋白质结构的预测工具。本研究介绍了AB-Panda，该工具基于AlphaFold2预测的抗体结构和三种创新的结构相关指标。AB-Panda利用单位面积疏水性值（UHV）、单位面积正电荷（UPC）和单位面积负电荷（UNC）来自动识别抗体互补决定区（CDRs）内的疏水性和带电区域。通过对919种临床阶段治疗性（CST）抗体的分析，我们建立了UHV、UPC和UNC的建议范围作为抗体可开发性的参考标准。AB-Panda提供表面疏水性和电荷分布的清晰可视化，便于识别问题氨基酸并提供进一步的序列工程建议。此外，AB-Panda已集成到一个网络应用程序中，网址为https://www.antibodydev.com，结合了UHV、UPC、UNC和其他已建立的计算指标，用于抗体序列的早期筛选和优化。
Keyword:
computation tool
developability prediction
unit-area hydrophobic value
unit-area negative charge
unit-area positive charge
期刊
IF:
3.6
论文数:
9.8K
被引数:
2.2W
机构
引用论文
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