Avances en ingeniería de proteínas

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La capacidad de diseñar proteínas es una parte fundamental del proceso de I+D para varias industrias, desde la fabricación de enzimas hasta el diseño de la próxima generación de tratamientos. El concepto de diseñar una proteína para introducir nuevas propiedades u optimizar la función no es nuevo, pero está surgiendo rápidamente un nuevo y sofisticado conjunto de herramientas. En este artículo, analizamos dos de las áreas más candentes en la ingeniería de proteínas para aplicaciones terapéuticas y cómo el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) están configurados para transformar el campo.

Las proteínas representan una amplia área del espacio terapéutico, desde enzimas diana como quinasas, fosfatasas y proteasas, hasta versiones diseñadas de proteínas humanas naturales utilizadas como anticoagulantes terapéuticos, hormonas y factores de crecimiento. Pero quizás el grupo de fármacos proteicos más emocionante y de más rápido movimiento son los anticuerpos. El campo terapéutico de anticuerpos ha crecido rápidamente desde los primeros días de los anticuerpos monoclonales hasta un campo que abarca muchos derivados de ingeniería diferentes. Hoy en día, los anticuerpos se están transformando en una gama de diferentes clases de fármacos novedosos, desde conjugados de anticuerpo-fármaco, en los que el anticuerpo administra una carga útil del fármaco en un sitio objetivo, hasta anticuerpos multivalentes que se unen a diferentes antígenos simultáneamente.

El Dr. Zhiquiang An es el director del Instituto Terapéutico de Texas en el Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad de Texas en Houston y se especializa en la ingeniería de anticuerpos para una variedad de indicaciones terapéuticas. Durante la pandemia de COVID-19, su laboratorio se movilizó rápidamente para producir un aerosol nasal de anticuerpos IgM neutralizantes que brindaba una protección potente y amplia contra el SARS-CoV-2.1 Esto se logró mediante la ingeniería de un anticuerpo IgG parental contra el virus, que tenía 2 sitios de unión, a una versión IgM que tenía 10 sitios de unión, lo que la hacía 230 veces más potente. Ahora, además de trabajar en la próxima generación de anticuerpos para COVID-19 y futuras pandemias, su equipo está a la vanguardia de la ingeniería de anticuerpos para otras indicaciones, como enfermedades neurodegenerativas y cáncer.

"Una de nuestras áreas prioritarias es diseñar anticuerpos que puedan cruzar la barrera hematoencefálica, para que puedan alcanzar un objetivo del SNC, como un tumor cerebral o la enfermedad de Alzheimer (EA)", dice An. "Nuestro otro enfoque es aumentar la valencia de los anticuerpos, para que podamos lograr una mayor potencia".

En un estudio reciente, el equipo de An combinó ambos enfoques para diseñar un fármaco basado en anticuerpos para la EA.2 Diseñaron un anticuerpo que se dirige a TREM2 (receptor de activación en las células mieloides 2), un receptor que dirige a la microglía para que se trague las placas amiloides. Mediante la ingeniería de un anticuerpo IgG1 bivalente a un anticuerpo de dominio tetravariable, mejoraron la potencia. A continuación, diseñaron un anticuerpo biespecífico dirigido tanto a TREM2 como al receptor de transferrina para mejorar la entrada al cerebro.

"El receptor de transferrina es responsable de transportar el hierro férrico de la circulación al cerebro y es muy eficiente", explicó An. "Cuando un anticuerpo se une al receptor de transferrina, el receptor puede voltear el anticuerpo a través de la barrera hematoencefálica". El concepto de transporte de transferrina no es nuevo, pero cuando An combinó esta tecnología con el anticuerpo TREM2 del equipo, aumentaron 100 veces la potencia del anticuerpo y 10 veces su capacidad para alcanzar su objetivo en el cerebro. El anticuerpo biespecífico se encuentra ahora en desarrollo preclínico.

El laboratorio de An también está interesado en el diseño de nanocuerpos, anticuerpos que tienen una cadena pesada y ninguna cadena ligera. "Debido a que los anticuerpos son moléculas grandes con poca penetración en los tejidos, estamos analizando el potencial para diseñar nanocuerpos derivados de camellos y algunas otras especies animales que tienen un sitio de unión más pequeño", dice An. "Estos son interesantes para dirigirse a proteínas de membrana complejas, como GPCR y transportadores, que son un desafío para las drogas con moléculas más grandes".

Este compendio sirve como una referencia fácil de usar para el diseño de ensayos tanto en sistemas de interferometría de biocapa (BLI) como de resonancia de plasmones superficiales (SPR). Descargue este compendio para obtener más información sobre las ventajas de los análisis sin etiquetas en tiempo real, una variedad de aplicaciones de análisis que cumplen con los estándares de cumplimiento de GxP y qué considerar antes de comenzar el diseño experimental.

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Otro tema candente en la ingeniería de proteínas es la manipulación de modificaciones postraduccionales de proteínas. "Tradicionalmente, la ingeniería de proteínas se ha centrado en la mutagénesis dirigida al sitio de la secuencia de aminoácidos de una proteína", dice el profesor Matthew DeLisa, profesor de ingeniería William L. Lewis y director del Instituto de Biotecnología de Cornell, "pero casi todas las proteínas son postraduccionales. modificado de alguna manera o forma, por lo que se ha convertido en una parte importante del diseño y la ingeniería de proteínas".

Una de las modificaciones más abundantes es la glicosilación, la adición de un grupo glucano al esqueleto de la proteína. Un glicano es un carbohidrato complejo que comprende uno o más monosacáridos que se ensamblan covalentemente en estructuras únicas. Los glicanos juegan un papel importante en el plegamiento, la estabilidad, la interacción y la actividad biológica de las proteínas, lo que hace que la capacidad de diseñar propiedades mediadas por glicanos sea muy deseable.

Hay dos enfoques principales para la ingeniería de glicanos: introducir un nuevo glicano o cambiar uno existente. "En el primer escenario, en realidad estás cambiando la secuencia de la proteína mediante la introducción de nuevos motivos de aminoácidos que proporcionan una señal a enzimas de glicosilación específicas para agregar un grupo glucano en esos motivos particulares", dice DeLisa. "En el segundo enfoque, está remodelando una estructura de glicano natural mediante la ingeniería de las vías biosintéticas que producen el glicano".

Una vez más, una de las principales aplicaciones de estos métodos en este momento es el desarrollo de anticuerpos. Esto se debe a que la glicosilación del dominio Fc de los anticuerpos es fundamental para su capacidad de interactuar con los efectores aguas abajo.

El primer anticuerpo que se produjo con un glicano diseñado fue obinutuzumab (Gazyvaro), que está aprobado para el tratamiento de la leucemia linfocítica crónica y el linfoma folicular. Este anticuerpo se produjo modificando la ruta de biosíntesis de glicanos: las células en las que se produce el anticuerpo están diseñadas para sobreexpresar dos enzimas de glicosilación, MGAT3 y manosidasa de Golgi. Estas enzimas sobreexpresadas reducen la cantidad de fucosa adherida al anticuerpo, lo que aumenta su capacidad para activar las células asesinas naturales.3

"Al manipular o cambiar la glicosilación que ocurre en el dominio Fc, puede tener efectos profundos en la estructura y función de los anticuerpos", dice DeLisa. "Esto le permite crear anticuerpos con propiedades personalizadas, como ser altamente proinflamatorias o antiinflamatorias".

Aunque la tecnología para producir terapias basadas en proteínas, como los anticuerpos, está mejorando, todavía implica flujos de trabajo experimentales que consumen mucho tiempo. Pero la IA pronto podría acelerar este proceso, dice An: "Los programas basados ​​en IA como AlphaFold ya se están utilizando para diseñar anticuerpos más específicos y potentes. En el futuro, estos nos permitirán diseñar anticuerpos con una mejor eficacia en función de la estructura del antígeno". "

Es un enfoque que ya está cambiando la forma en que se realiza la ingeniería de proteínas, según DeLisa: "Ahora podemos obtener fácilmente predicciones razonablemente buenas de la estructura de proteínas tridimensionales, todo desde una computadora, sin cristalografía de rayos X. Tales predicciones se pueden usar para guiar campañas de ingeniería racional que buscan mejorar una propiedad particular de una proteína, como la fuerza con la que un anticuerpo se une a un antígeno objetivo.Este enfoque será particularmente valioso para ciertas subclases de proteínas como las proteínas de membrana, para las cuales existen muy pocas estructuras cristalinas. "

Las herramientas computacionales ahora también están comenzando a usarse para crear terapias de proteínas desde cero. "Este enfoque podría usarse para crear enzimas o anticuerpos de diseño que actualmente no existen entre la vasta colección de enzimas de la naturaleza", dice DeLisa, "Significa que puede encontrar soluciones completamente nuevas que se unan a un objetivo patógeno o logren una actividad enzimática , sin estar limitado por cómo la naturaleza resolvió estos problemas".

Una vez que se diseña un anticuerpo o proteína, se puede sintetizar en el laboratorio y probar sus propiedades deseadas. Aunque no todos los diseños funcionan, la herramienta mejora el diseño aprendiendo de sus éxitos y fracasos, a través de un proceso iterativo.

"Estas herramientas jugarán un papel muy importante en la próxima década y más allá, en su capacidad para ayudarnos a diseñar mejores medicamentos basados ​​en proteínas, o completamente nuevos desde cero", dice DeLisa. "Pero no veo que esto se limite a la terapéutica, estas herramientas van a transformar muchos campos, desde potentes catalizadores enzimáticos que permiten la producción de energía limpia y materiales de base biológica hasta proteínas de origen sostenible que ayudan a satisfacer las necesidades alimentarias del mundo".

Referencias

1. Ku Z, Xie X, Hinton PR, et al. La administración nasal de una IgM ofrece una amplia protección contra las variantes del SARS-CoV-2. Naturaleza. 2021;595(7869):718-723. doi:10.1038/s41586-021-03673-2

2. Zhao P, Xu Y, Jiang L, et al. Un anticuerpo agonista tetravalente TREM2 redujo la patología amiloide en un modelo de ratón de la enfermedad de Alzheimer. Sci Transl Med. 2022;14(661):eabq0095. doi:10.1126/scitranslmed.abq0095

3. Umaña P, Jean-Mairet J, Moudry R, ​​Amstutz H, Bailey JE. Glicoformas diseñadas de un antineuroblastoma IgG1 con actividad citotóxica celular optimizada dependiente de anticuerpos. Nat Biotechnol. 1999;17(2):176-180. doi:10.1038/6179