人免疫球蛋白(IgG)的完整抗体由抗原结合片段(Fab)和与Fcγ受体结合的可结晶片段(Fc)组成。人IgG的四个亚类(IgG1、IgG2、IgG3、IgG4)的恒定区不同,特别是在铰链和CH2结构域方面,IgG1具有最高的FcγR结合亲和力,其次是IgG3、IgG2和IgG4。因此,不同的亚类具有不同的效应功能,例如抗体依赖性细胞介导的细胞毒作用(ADCC)和抗体依赖性细胞吞噬作用(ADCP)。Fcγ受体包括六种亚型(FcγRI、FcγRIIA、FcγRIIB、FcγRIIC、FcγRIIIA、FcγRIIIB),它们的细胞分布、与Fc的结合亲和力以及由此产生的生物活性不同。因此,在开发抗肿瘤治疗性抗体(包括单靶抗体、双特异性抗体 (BsAbs) 和抗体-药物偶联物 (ADC))时,必须考虑许多因素,例如靶标生物学、靶标的细胞分布、特定肿瘤类型的环境以及拟议的作用机制 (MOA)。本综述概述了在开发抗肿瘤治疗性抗体时选择 IgG 亚类所需的基本策略。
抗体自然产生了免疫系统为与入侵入侵者作斗争的保护蛋白。几个世纪以来,它们已被人为地生产并用来消除各种传染病。鉴于Covid-19-Pandemics在全球范围内构成的持续威胁,抗体已成为防止感染和挽救数百万生命的最有前途的治疗方法之一。当前,在计算机技术中,为开发抗体提供了一种创新的方法,从而显着影响抗体的制剂。这些技术通过使用计算工具和算法开发了针对诸如SARS-COV-2等疾病的特异性和效力的抗体。用于设计和开发抗体的常规方法通常是昂贵且耗时的。但是,在计算机方法中,提供了一种当代,有效和经济的范式来创建下一代抗体,尤其是根据生物信息学的最新发展。通过利用多种抗体数据库和高通量方法,可以在硅中设计独特的抗体构建体,从而促进精确,可靠和安全的抗体开发,以供人类使用。与传统上开发的等效物相比,大量由硅固定的抗体已迅速发展为临床试验,并更快就可以使用。本文通过使他们可以访问有关抗体创建的计算方法的当前信息,从而帮助研究人员更快,更迅速地开发SARS-COV-2抗体。
Wallton B. Wilton 1.2.5, , S. Natures of Nature 1.4,* , Gold Ofek , Edwards J. Edwards , Xiao Huge 1 , Helene Kirsner 1 , Kevie Sauders Sauders 1.2.5.6, Keviv Wiehe 1.4 , Christianity 7 , M. Juliana 7 , M. 8, *and Barton F. Haynes 1.4.5.5.11, *
系统性红斑狼疮 (SLE) 是一种影响多个器官和系统的慢性自身免疫性疾病。其特征是产生攻击健康细胞和组织的异常抗体。该疾病的症状和严重程度范围很广,从轻微到严重。诊断可能很复杂,但美国风湿病学会 (ACR) 的分类标准有助于诊断。全球发病率和患病率差异很大,主要影响 30 至 40 岁的成年女性,尽管也可能发生在儿童时期。SLE 的预后随着时间的推移有所改善,但仍存在不可逆器官损伤的风险。治疗针对每位患者进行个性化,以免疫抑制和使用皮质类固醇为基础。生物疗法(如单克隆抗体)已成为一种更具体的替代疗法。甲氨蝶呤、抗疟药、糖皮质激素、免疫抑制剂和单克隆抗体是用于治疗 SLE 的一些药物。目前正在开发新的治疗策略,例如靶向治疗、免疫调节剂和生物制剂。治疗依从性、监测和定期随访是 SLE 管理的重要方面。本文旨在描述用于管理 SLE 的新型单克隆抗体疗法的特点。
致谢:Steven Atlas 是本报告的主要作者,撰写了执行摘要、背景、患者和护理人员的观点、不确定性和争议、总结和评论、潜在的其他益处和背景考虑、定义,并监督了主报告和补充信息中的比较临床效果部分。Grace Fox 和 Foluso Agboola 领导了系统评价,并与 Steven Atlas 合作撰写了临床效果部分。我们要感谢 Serina Herron-Smith 和 Emily Nhan 为临床效果部分做出的贡献。Josh Carlson、Ryan Hansen 和 Elizabeth Brouwer 与 Yilin Chen 合作开发了经济模型并撰写了成本效益部分。Jon Campbell 为成本效益建模提供了方法指导,并撰写了预算影响分析部分。David Rind 和 Steven Pearson 为临床和经济评估提供了方法指导。我们要感谢 Ashton Moradi 对预算影响分析的贡献。我们还要感谢 Maggie Houle、Liis Shea 和 Zunelly Odhiambo 对本报告的贡献。
Sahin,Alexander Vogler,Evelyna Derhovanessian,Lena M. Kranz,Mathias Vormehr,Jasmin Qundt,Nicole Bidmon,Alina Baum,Christian E. Pascal,Daniel Maurus。彼得·科赫(Peter Koch),罗尔夫·希尔克(Rolf Hilker)。 Stefanie Bolte,Pallanche,Schultz Armin,Sybille Baumann,Azita J. Mahiny,GáborBoros,Reinholz的Jonas,Catalonia,David Cooper,David Cooper,David Cooper,Christus A. Kyraksous,Philip,Philip,Philip R. Dormit,Kathrin U. Jansen和Türeci的天使
COVID-19大流行展示了人类免疫系统和SARS-COV-2之间的共同进化种族,反映了进化生物学的红皇后假设。免疫系统产生靶向SARS-COV-2峰值蛋白的受体结合结构域(RBD)的中和抗体,对于宿主细胞的浸润至关重要,而病毒会逃避抗体识别。在这里,我们建立了一个合成的协同进化系统,该系统结合了抗体和RBD变体库的高通量筛选与蛋白质诱变,表面显示和深层测序。此外,我们训练一种蛋白质语言机器学习模型,该模型可以预测抗体逃离RBD变体。合成进化揭示了中和抗体和SARS-COV-2变体的拮抗和补偿性突变轨迹,从而增强了对这种进化冲突的理解。
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Isabelle Arm-Vernez,Andrew S Azman,Fatim BA,Oumar BA,Delphine Bachmann,Jean-FrançoisBalavoine,Michael Balavoine,Michael Balavoine,HélèneBaysson,HélèneBaysson,Lison Beigbeder,卡洛斯·德·梅斯特里尔(Carlos de Mestral),保罗·德波利托(Paola D'Ippolito),理查德·杜波斯(Richard Dubos),罗克萨恩·杜蒙(Roxane Dumont),伊莎贝拉·埃克尔(Isabella Eckerle),纳西拉·梅利亚(Nacira El Merjani),安托万·弗拉霍(Antoine Flahault),娜塔莉·弗朗西利(Natalie Francioli)是L'Huissier,Fanny-Blanche Lombard,Andrea Jutta Loizeau,Elsa Lorthe,Chantal Martinez,Lucie Ménard、Lakshmi Menon、Ludovic Metral-Boffod、Benjamin Meyer、Alexandre Moulin、Mayssam Nehme、Natacha Noël、Francesco Pennacchio、Javier Perez-Saez、Giovanni Piumatti、Didier Pittet、Jane Portier、Klara M Posfay-Barbe、Géraldine Poulain、Caroline Pugin、Nick Pullen、Zo Francia Randrianandrasana、Aude Richard、Viviane Richard、Frederic Rinaldi、Jessica Rizzo、Khadija Samir、Claire Semaani、Silvia Stringhini、Stéphanie Testini、Didier Trono、Guillemette Violot、Nicolas Vuilleumier、Ania Wisniak、Sabine Yerly、María-Eugenia Zaballa