2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of novel monoclonal antibody creation system using AI and single cell technoogy
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19H02523
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
中野 秀雄 名古屋大学, 生命農学研究科, 教授 (00237348)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
ダムナニョヴィッチ ヤスミナ 名古屋大学, 生命農学研究科, 講師 (00754673)
兒島 孝明 名城大学, 農学部, 准教授 (40509080)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | エピトープマッピング / 抗体 / バイオインフォマティクス / ヒトモノクローナル抗体 / ウサギモノクローナル抗体 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
迅速探索と機械学習を利用した単一B細胞からの機能抗体分子創生技術開発のため、さまざまな技術開発を行った。ウサギモノクローナル抗体に関しては、ウサギに対するDNA免疫法と申請者らの独自技術である単一B細胞から迅速にモノクローナル抗体を取得するEcobody技術と組み合わせ、GPCRの一つであるGPR54に対するウサギモノクローナル抗体の取得に成功した。また新型コロナ感染者からのB細胞からコロナウイルスに対するヒトモノクローナル抗体を複数取得することに成功した。取得抗体の変異ライブラリーを迅速に作製し、次世代シーケンスにより解析するため、Fab抗体に対するリボソームディスプレイ方法を確立し、膨大な変異体構築とスクリーニング手法を確立した。
さらに小分子抗原に対する多数のモノクローナル抗体配列のCDR領域の配列に関し、インフォマティクス解析を行い、結合配列と非結合配列の予測モデルを構築した。
一方抗体配列をインフォマティクス解析により、優れた特性を有する抗体配列を作り出すためには、対象としている抗体が同じエピトープを認識している必要があるこれまで抗体のエピトープを解析する手法としては、標的タンパク質の全配列をペプチドでカバーしたペプチドアレイや、抗体―抗原複合体の立体構造解析など、時間とコストがかかる手法が取られてきた。本研究課題の一環として、リボソームディスプレイ法を用いて、抗体に結合するペプチド配列を濃縮し、次世代シーケンス解析とバイオインフォマティクスを用いて、エピトープを推定する技術を開発した。モデルとして複数の抗タグ抗体を用いて系の有効性を確認するとともに、無細胞タンパク質合成系により合成したFab抗体に対してエピトープの決定を行った。本研究で開発した様々な手法・技術・プログラムは、新規抗体の開発に寄与する。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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