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World File Search System聚糖
揭秘人类和病原体中的聚糖秘密
糖基化是将碳水化合物添加到蛋白质的过程，是一种基本的生物学过程，对人类健康和疾病具有深远的影响。这些聚糖修饰在许多细胞过程中发挥着关键作用，包括蛋白质折叠、细胞信号传导和免疫识别。它们的失调与各种疾病有关，包括癌症、传染病和自身免疫性疾病 ( 1 , 2 )。糖基化重要性的一个显著例子是在癌症免疫治疗领域。癌症治疗的有效性，尤其是抗 PD-L1 单克隆抗体（如阿替利珠单抗）等免疫疗法，会受到肿瘤细胞糖基化模式改变的显著影响 ( 3 , 4 )。这些改变可以保护肿瘤细胞免受免疫监视并抑制对免疫疗法的反应。例如，阿替利珠单抗因疗效有限而退出乳腺癌治疗，凸显了糖基化改变带来的挑战 (5)。在这种情况下，半乳糖凝集素家族蛋白质，特别是半乳糖凝集素 9，成为癌症进展和治疗耐药性的关键因素，强调了糖基化和免疫逃避之间的错综复杂的联系，其中半乳糖凝集素 9 是有效免疫疗法（包括阿替利珠单抗等治疗方法）的潜在障碍 (6,7)。认识到糖生物学在健康和疾病中的重要性日益增加，《免疫学前沿》发表了题为“糖生物学和糖基化：揭开人类和病原体中聚糖的奥秘”的研究课题。 “本研究主题的深刻文章深入探讨了复杂的聚糖世界，每篇文章都提供了关于糖生物学与治疗策略之间联系的独特视角：
基于聚糖工程抗体的癌症治疗
引用：Bakare KM，Nkeiruka AM，Matthew Uo，Ebong GN，Oyekunle D等。（2024）免疫疗法对人体的影响：基于聚糖工程抗体的癌症治疗。J Comm Med and Pub
聚糖作为癌症药物输送的靶标
1 i3S—波尔图大学健康研究与创新研究所，葡萄牙波尔图 4200-135； fdiniz@ipatimup.pt （金融分析师）; pcoelho@i3s.up.pt (个人电脑)； hduarte@ipatimup.pt （主任）； bruno.sarmento@i3s.up.pt (BS) 2 IPATIMUP—波尔图大学分子病理学和免疫学研究所，4200-135 波尔图，葡萄牙 3 ICBAS—波尔图大学阿贝尔萨拉查生物医学科学研究所，4050-313 波尔图，葡萄牙 4 INEB—波尔图大学国家生物医学工程研究所，4200-135 波尔图，葡萄牙 5 PU—健康科学和技术高级研究与培训研究所，4585-116 甘德拉，葡萄牙 6 波尔图大学医学院病理学系，4200-319 波尔图，葡萄牙 * 通信地址：celsor@ipatimup.pt (CAR); joanag@ipatimup.pt （JG）;电话：+351-220-408-800 (中非和吉布提)
386 N-聚糖和胶原蛋白的分析以预测...
乳腺癌（BC），但约有30％的人无反应。由于ICI的效力取决于癌细胞对肿瘤特性抗原的有效表现，因此增加了这种预定的化合物可以提高ICIS的疗效。方法/研究人群：多醚离子载体抗生素，monensin（mon）的酯和尿电衍生物的文库已被合成。MTT细胞活力测定，以确定MON及其衍生物的IC50值。选择性索引，以识别癌症与非癌细胞的最选择性化合物。主要的组织相容性复合物（MHC）I类和II类表现以及编程的死亡凸式1（PD-L1）表达已使用流式细胞仪确定。蛋白质。为每个实验进行了至少三个生物学重复。结果/预期的结果：MON及其几个衍生物在纳摩尔范围内与MDA-MB-231人类BC细胞系的活性。mon及其最有效的衍生物显着增加了MHC I类和II类表现，并下调了BC细胞系中PD-L1的表达。讨论/意义：目前的发现将导致新的治疗方法的发展，这些方法可以用作单一药物或与现有ICI结合使用，以治疗转移性BC。通过突破我们的理解和发展新疗法的界限，这项研究可以影响改善BC转移性患者的预后。
衰老的聚糖时钟 - 分析精度和时间 -
用于精确分析，在四26天内分析了三个不同的等离子体池，总共有312个。在短期可变性分析中，分析了两个队列：26个健康个体的阿斯利康MFO队列（中位年龄20岁）和70名青春期前中国妇女（中位年龄22.5）的队列在3个月内监测。长期可变性分析涉及两名47岁和57岁的成年男性，分别监测了5和10年。分别每3个月零3周收集样本。IgG n-聚糖分析遵循了独立的方法，通过分离IgG，其随后的变性和脱糖基化，然后进行聚糖清理和标记。毛细血管凝胶电泳用激光诱导的荧光（CGE-LIF）和超级性能液相色谱分析用于聚糖分析。统计分析
靶向选择素，siglecs和哺乳动物聚糖
聚糖参与细胞和有机生物学的基本方面，例如受体介导的细胞与正常过程和病原过程的基础的细胞相互作用。的确，细胞表面上的聚糖的致密层（糖蛋白）可以从某些细胞上的质膜延伸超过30 nm。细胞表面蛋白因此被嵌入在聚糖基质中。聚糖的各种功能与它们的各种结构相匹配。Glycans can be conjugated to proteins (to form glycoproteins , proteoglycans and glycosylphos- phatidylinositol (GPI)-anchored proteins) and lipids (to form glycolipids), or they can be secreted without conju- gation to other macromolecules (in the form of glycos- aminoglycans such作为透明质酸）。In humans, glycans are primarily constructed from ten monosaccharides: glucose (Glc), galactose (Gal), N -acetylglucosamine (GlcNAc), N -acetylgalactosamine (GalNAc), fucose (Fuc), xylose (Xyl), sialic acid (Neu5Ac), glucuronic acid (GlcA), mannose (Man) and id酸酸（IDOA）。通过与内质网和高尔基体相关的酶，将这些单糖的组装到聚糖中。单糖通过一种糖的异构碳和另一种羟基的糖苷碳连接在一起。糖苷键相对于异体碳（α与β）的方向影响聚糖的整体形状。因此，例如，乳糖galβ1-4Glc的符号是指通过葡萄糖C4上的β-糖苷键与羟基的半乳糖相关的。仅考虑这些因素，就有
蛋白质 - 聚糖相互作用的原子级机器学习糖生物学中的蛋白质 - 聚糖相互作用和跨性识别
糖生物学中的跨性识别是生物学上常规蛋白质与生物聚糖的对映异构体之间的相互作用（例如，L蛋白与L-己糖结合的L蛋白质与L-Hexoses结合）与生命王国的生物体中的相互作用。通过对称性，它还描述了手性镜面蛋白与正常D-聚糖的相互作用。跨性识别的知识对于理解现有生命形式与人造镜像形式的潜在相互作用至关重要，但是目前已知的蛋白质 - 聚糖相互作用规则不足。为了构建一种学习这种相互作用的方法，我们构建了机器学习模型，以预测代表原子图的蛋白质和聚糖之间的结合强度，而不是单糖。基于聚糖的基于原子Q -gram和Morgan指纹（MF）表示，可以训练ML模型，以预测所有天然聚糖的聚糖，糖化化合物和对映异构体的凝集素结合特性。对此训练的关键是将不同的数据合并 - 某些数据与来自Glycan微阵列的相对荧光单元（RFU），而来自ITC的K d值的其他数据则是在特定的凝集素浓度下使用通用的“分数结合”参数F。MCNET是一个完全连接的神经网络体系结构，将MF和浓度（C）作为输入，并返回147个凝集素的F。MCNET的性能与Glynet模型相媲美，并且通过代理与其他最新的最先进的模型来预测蛋白质 - 聚糖相互作用的强度。MCNET有效预测了糖化化合物与甘叶蛋白1、3和7的结合。糖化化合物）。从基于单糖的描述中脱离，使MCNET可以预测跨性识别。我们使用液态聚糖阵列来验证一些预测，例如L-甘露糖与D-Mannose结合凝集素，纯化的CONA和DC-SIGN显示在细胞上的DC-SIGN以及L-MAN与半乳糖糖结合的凝集素的弱结合。MCNET的原子级输入使得从生活和非聚糖结构的所有王国中的各种聚糖中结合蛋白质 - 聚糖数据是可能的（例如，通用分数结合参数使得可以统一不同的定量观测值（K D / IC 50，RFU，色谱保留时间等）。我们认为，这种方法将有助于从不同的糖生物学数据集中合并知识，并预测与当前ML模型无法获得的不常见/不自然的聚糖的蛋白质相互作用。
OMS906，一种甘露聚糖结合凝集素 - Omeros 投资者关系
CFB，补体因子 B；CFD，补体因子 D；MAC，膜攻击复合物；MASP-3，甘露聚糖结合凝集素相关丝氨酸蛋白酶-3；PNH，阵发性睡眠性血红蛋白尿；RBC，红细胞。1. Risitano AM 等人。Front Immunol。2019；10:1157。2. Notaro R 等人。N Engl J Med。2022；387:160-6。3. Risitano AM 等人。Immunol Rev。2023；313:262-78。4. Loschi M 等人。Am J Hematol。2016；91:366-70。5. Fattizzo B 等人。J Blood Med。2022；13:327-35。 6. Belcher JD 等人。翻译研究。2022；249：1-12。
点击化学实现了糖基合成酶的定向进化，用于定制聚糖的合成
图 1. SPAAC 与 DBCO-PEG4-Fluor545 反应过程中形成的有机（β-D-葡萄吡喃叠氮化物）与无机（叠氮化钠）叠氮化物的三唑产物表现出不同的相对荧光强度。A) DBCO-PEG4-Fluor 545 与叠氮化物的点击化学或 SPAAC 反应产生的三唑产物取决于与 DBCO 部分反应的有机叠氮化物与无机叠氮化物的类型。这里显示了在 37°C 下 1X PBS 缓冲液（pH 7.4）中 DBCO-PEG4-Fluor 545 (200 µM) 与叠氮化钠或 β-D-葡萄吡喃叠氮化物 (400 µM) 底物发生 SPAAC 反应期间观察到的三唑部分特定吸光度 (B) 和整体产物荧光 (C) 的相对变化。有趣的是，虽然吸光度没有差异，但有机叠氮化物和无机叠氮化物的 SPAAC 反应产物的最终荧光读数明显不同。请注意，吸光度是在 309 nm 处测量的，而荧光是在 550 nm 激发和 590 nm 发射（570 nm 截止）处测量的。灰色方块和红色圆圈分别对应于在指定时间点收集的无机叠氮化物和有机叠氮化物的实验数据。线
糖苷酶抑制剂对GcMAF的保护作用及Gc蛋白的聚糖结构研究
摘要：Gc蛋白中的O连接α-N-乙酰半乳糖胺（α-GalNAc）对巨噬细胞活化至关重要，因此Gc蛋白的GalNAc连接形式称为Gc巨噬细胞活化因子（GcMAF）。人血浆Gc蛋白中的O连接聚糖主要由三糖组成。Gc蛋白上的聚糖被α-Sia酶和β-Gal酶水解，剩下α-GalNAc，即产生GcMAF。GcMAF上存在的α-GalNAc水解后，该蛋白失去巨噬细胞活化作用。相反，我们合成的吡咯烷型亚氨基环多醇具有很强的体外α-GalNAc酶抑制活性。在本研究中，我们研究了亚氨基环多醇通过抑制α-GalNAc酶活性对GcMAF的保护作用。详细的质谱分析揭示了抑制剂对GcMAF的保护作用。此外，使用胰蛋白酶消化后的糖基化肽的串联质谱（MS/MS）分析获得了有关糖基化位点和聚糖结构的结构信息。