Framework choice preconfigures antibody developability
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि नैदानिक जर्मलाइन युग्मों के एक आवर्ती सेट से एंटीबॉडी फ्रेमवर्क का चयन करना और उन्हें वैश्विक समानता के बजाय स्थानीय CDR-फ्रेमवर्क जंक्शन ज्यामिति के आधार पर अनुकूलित करना, प्रयोगात्मक अभिव्यक्ति से पूर्व संरक्षित बाइंडिंग एफिनिटी के साथ अत्यधिक विकसित करने योग्य एंटीबॉडीओं के सफल डिजाइन को सक्षम बनाता है।
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एंटीबॉडीज प्रतिरक्षा प्रणाली के सटीक-निर्देशित मिसाइलों की तरह हैं, जो Y-आकार के प्रोटीन होते हैं जो हमलावरों का पीछा करते हैं और उन्हें बेअसर कर देते हैं। एंटीबॉडी पर आधारित दवा बनाने के लिए, वैज्ञानिकों को पहले एक ऐसा संस्करण खोजना होगा जो किसी विशिष्ट लक्ष्य, जैसे कि कैंसर कोशिका या वायरस, से मजबूती से जुड़ सके। हालाँकि, एक बाइंडर (जुड़ने वाला घटक) खोजना तो केवल शुरुआत है। एक बार जब कोई उम्मीदवार पहचान लिया जाता है, तो अक्सर इसमें छिपे हुए दोष होते हैं: यह आपस में गुच्छे बना सकता है, सही ढंग से फोल्ड होने में विफल हो सकता है, या बिना अपना आकार खोए बड़ी मात्रा में उत्पादित करना असंभव हो सकता है। दशकों से, मानक दृष्टिकोण यह रहा है कि पहले एक काम करने वाली एंटीबॉडी खोजी जाए, और फिर परीक्षण और त्रुटि (ट्रायल एंड एरर) के माध्यम से इन विनिर्माण और स्थिरता संबंधी समस्याओं को ठीक करने में वर्षों बिताए जाएं। यह प्रक्रिया धीमी, महंगी है, और अक्सर इसके लिए अणु को दोबारा शुरू से बनाने की आवश्यकता होती है जिसे पहले ही चुना जा चुका होता है।
सियोल नेशनल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक अलग मार्ग प्रस्तावित किया है। उनका सुझाव है कि एक स्थिर, निर्माण योग्य एंटीबॉडी की कुंजी बाद में अणु को ठीक करने में नहीं, बल्कि शुरुआत से ही सही संरचना चुनने में निहित है। उनका कार्य एक नई विधि पेश करता है जिसे CLade कहा जाता है, जो चुने गए एंटीबॉडी की मरम्मत करने के बजाय एक ऐसे फ्रेमवर्क (ढांचे) को चुनने पर ध्यान केंद्रित करता है जो पहले से ही मानव उपचारों में अच्छी तरह से काम करने के लिए सिद्ध हो चुका है। सफल एंटीबॉडीज के इतिहास को देखकर, शोधकर्ताओं ने पाया कि प्रकृति और चिकित्सा पहले से ही उन छोटे ढांचों पर अभिसरित (converge) हो चुके हैं जो स्वाभाविक रूप से मजबूत हैं। उनका अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक नई एंटीबॉडी के बाइंडिंग भागों को इन पूर्व-जांच किए गए ब्लूप्रिंट्स पर ग्राफ्ट करके, वे कार्यात्मक दवाएं बना सकते हैं जो सामान्य मरम्मत के चक्र के बिना उत्पादन के लिए तैयार होती हैं।
शोधकर्ताओं ने इस विचार का परीक्षण करने के लिए एक सरल प्रश्न से शुरुआत की: क्या वे एंटीबॉडीज जो सफलतापूर्वक क्लिनिक तक पहुँचते हैं, एक समान संरचनात्मक डीएनए साझा करते हैं? उन्होंने हजारों एंटीबॉडीज का विश्लेषण किया जो मानव नैदानिक परीक्षणों (क्लीनिकल ट्रायल्स) में शामिल हुए थे या उपयोग के लिए स्वीकृत हुए थे। उन्होंने पाया कि ये सफल अणु मानव प्रतिरक्षा प्रणाली में उपलब्ध जेनेटिक बिल्डिंग ब्लॉक्स की पूरी श्रृंखला का उपयोग नहीं करते हैं। इसके बजाय, वे एंटीबॉडी की भारी (heavy) और हल्की (light) श्रृंखलाओं के बीच एक विशिष्ट, संकीत युग्मों (pairings) के इर्द-गिर्द भारी रूप से क्लस्टर बनाते हैं। इस निष्कर्ष ने सुझाव दिया कि "फ्रेमवर्क"—वह संरचनात्मक ढांचा जो बाइंडिंग लूप्स को थामे रखता है—केवल एक निष्क्रिय सहायक बीम नहीं है। यह एक महत्वपूर्ण निर्धारक है कि क्या कोई एंटीबॉडी विनिर्माण और भंडारण की कठोरताओं को झेल पाएगा या नहीं। टीम को एहसास हुआ कि यदि वे पहचान सकें कि किन फ्रेमवर्क्स ने मानव चिकित्सा की परीक्षा पास की है, तो वे उन्हें नए डिजाइनों के लिए एक विश्वसनीय शुरुआती बिंदु के रूप में उपयोग कर सकते हैं।
इस विचार का परीक्षण करने के लिए, टीम ने एक कम्प्यूटेशनल रणनीति विकसित की जो अन्यों की तुलना में इन नैदानिक रूप से सिद्ध फ्रेमवर्क्स को प्राथमिकता देती है। केवल उस फ्रेमवर्क को खोजने के बजाय जो मूल एंटीबॉडी के सबसे करीब दिखता है, उनकी विधि, CLade, उस सटीक ज्यामिति (geometry) पर ध्यान केंद्रित करती है जहाँ बाइंडिंग लूप्स स्कैफोल्ड (ढांचे) से जुड़ते हैं। उन्होंने पाया कि जिस कोण पर एक लूप फ्रेमवर्क से जुड़ता है वह अत्यंत महत्वपूर्ण है; यदि कोण गलत है, तो लूप मुड़ जाएगा और अपने लक्ष्य से जुड़ने की क्षमता खो देगा। इन स्थानीय कनेक्शन बिंदुओं को मापकर, सॉफ्टवेयर हजारों संभावित फ्रेमवर्क्स को रैंक कर सकता है और उन्हें चुन सकता है जो बाइंडिंग लूप्स को उनके सही आकार में रखने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं। इस दृष्टिकोण ने उन्हें वैश्विक समानता (global similarity) की आवश्यकता को दरकिनार करने और इसके बजाय उस विशिष्ट स्थानीय ज्यामिति पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति दी जो कार्यक्षमता को बनाए रखती है।
टीम ने फिर सोलह अलग-अलग एंटीजन सिस्टम (जो वे लक्ष्य हैं जिन्हें एंटीबॉडीज को भेदना है) वाले विभिन्न लक्ष्यों को शामिल करते हुए एक कठोर प्रयोग में इस सिद्धांत का परीक्षण किया। उन्होंने तेईस अलग-अलग एंटीबॉडी डिजाइन लिए, जिनमें से कुछ गैर-मानव एंटीबॉडी पर आधारित थे और अन्य मानव एंटीबॉडी थे जो खराब विनिर्माण गुणों के लिए जाने जाते हैं। केवल अपने कम्प्यूटेशनल मानदंडों का उपयोग करते हुए, उन्होंने सर्वश्रेष्ठ फ्रेमवर्क्स का चयन किया और इन डिजाइनों को उत्पादन के लिए लैब में भेजा। उन्होंने इन्हें बनाने के लिए भेजने से पहले कोई प्रयोगात्मक माप या समायोजन नहीं किया। परिणाम चौंकाने वाले थे: उत्पादित हुई तेईस में से प्रत्येक डिजाइन एक रिकवरेबल (पुनर्प्राप्त करने योग्य) प्रोटीन था। इसके अलावा, बाइंडिंग गतिविधि के लिए परीक्षण किए जा सकने वाले तेईस में से बीस डिजाइनों ने अपने लक्ष्यों से लगभग उसी मजबूती के साथ चिपकने की अपनी क्षमता बनाए रखी, जैसा कि मूल टेम्पलेट्स में था।
बाइंडिंग के अलावा, शोधकर्ताओं ने नौ अलग-अलग मापदंडों के आधार पर इन नई एंटीबॉडीज के भौतिक स्वास्थ्य का आकलन किया, जिसमें यह शामिल है कि वे कितनी अच्छी तरह घुली रहती हैं, वे कितनी गर्मी सहन कर सकती हैं, और क्या वे आपस में गुच्छे बनाने लगती हैं। तेईस में से इक्कीस डिजाइनों ने एक सफल, विकसित करने योग्य एंटीबॉडी को परिभाषित करने वाले व्यापक मानदंडों को पार किया। जिन मामलों में मूल एंटीबॉडी का उत्पादन करना कठिन था, वहां नए संस्करणों ने यील्ड (उपज) में महत्वपूर्ण सुधार दिखाया, जिनमें से कुछ ने मूल की तुलना में लगभग चार गुना अधिक प्रोटीन का उत्पादन किया। अध्ययन में एक अन्य उन्नत कम्प्यूटेशनल पद्धति के साथ सीधा तुलनात्मक अध्ययन भी शामिल था। उन कुछ मामलों में जहाँ दोनों पद्धतियों का एक ही लक्ष्यों पर परीक्षण किया गया था, नए दृष्टिकोण ने ऐसे एंटीबॉडीज का उत्पादन किया जिनके विकसित होने के लिए सभी आवश्यक परीक्षणों को पास करने की संभावना अधिक थी।
इस कार्य की सफलता इस लंबे समय से चली आ रही धारणा को चुनौती देती है कि एंटीबॉडी डिजाइन चयन के बाद मरम्मत की एक प्रक्रिया है। शोधकर्ताओं ने दिखाया कि फ्रेमवर्क का चुनाव स्वयं 'डेवलपेबिलिटी' (विकसित करने योग्यता) के लिए आवश्यक जानकारी रखता है। स्वीकृत दवाओं में उपयोग किए जाने वाले ढांचों के छोटे, आवर्ती सेट से एक स्कैफोल्ड चुनकर, और यह सुनिश्चित करके कि स्थानीय कनेक्शन बिंदु बाइंडिंग लूप्स के कार्य करने के लिए आवश्यक ज्यामिति से मेल खाते हैं, वे कुछ ही दिनों में स्थिर, उच्च-गुणवत्ता वाली एंटीबॉडी बना सकते हैं। यह ड्रग डिस्कवरी की बाधा को प्रयोगशाला के बेंच से हटाकर कंप्यूटर स्क्रीन पर ले आता है, जहाँ विफलताओं की लागत अधिक होती है, और जहाँ संश्लेषण (सिंथेसिस) से पहले ही सही विकल्प बनाए जा सकते हैं। ये निष्कर्ष बताते हैं कि एक नई दवा का मार्ग सुधारों का एक घुमावदार रास्ता नहीं होना चाहिए, बल्कि यह उन सिद्ध नींवों पर बना एक सीधा मार्ग हो सकता है जो पहले से ही मानव शरीर में काम कर रहे हैं।
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