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タイトルIntegrating artificial intelligence-based epitope prediction in a SARS-CoV-2 antibody discovery pipeline: caution is warranted.
ジャーナル・号・ページEBioMedicine, Vol. 100, Page 104960, Year 2024
掲載日2024年1月16日
著者Delphine Diana Acar / Wojciech Witkowski / Magdalena Wejda / Ruifang Wei / Tim Desmet / Bert Schepens / Sieglinde De Cae / Koen Sedeyn / Hannah Eeckhaut / Daria Fijalkowska / Kenny Roose / Sandrine Vanmarcke / Anne Poupon / Dirk Jochmans / Xin Zhang / Rana Abdelnabi / Caroline S Foo / Birgit Weynand / Dirk Reiter / Nico Callewaert / Han Remaut / Johan Neyts / Xavier Saelens / Sarah Gerlo / Linos Vandekerckhove /
PubMed 要旨BACKGROUND: SARS-CoV-2-neutralizing antibodies (nABs) showed great promise in the early phases of the COVID-19 pandemic. The emergence of resistant strains, however, quickly rendered the majority of ...BACKGROUND: SARS-CoV-2-neutralizing antibodies (nABs) showed great promise in the early phases of the COVID-19 pandemic. The emergence of resistant strains, however, quickly rendered the majority of clinically approved nABs ineffective. This underscored the imperative to develop nAB cocktails targeting non-overlapping epitopes.
手法: Undertaking a nAB discovery program, we employed a classical workflow, while integrating artificial intelligence (AI)-based prediction to select non-competing nABs very early in the pipeline. We identified and in vivo validated (in female Syrian hamsters) two highly potent nABs.
FINDINGS: Despite the promising results, in depth cryo-EM structural analysis demonstrated that the AI-based prediction employed with the intention to ensure non-overlapping epitopes was inaccurate. The two nABs in fact bound to the same receptor-binding epitope in a remarkably similar manner.
INTERPRETATION: Our findings indicate that, even in the Alphafold era, AI-based predictions of paratope-epitope interactions are rough and experimental validation of epitopes remains an essential cornerstone of a successful nAB lead selection.
FUNDING: Full list of funders is provided at the end of the manuscript.
リンクEBioMedicine / PubMed:38232633 / PubMed Central
手法EM (単粒子)
解像度3.5 - 3.8 Å
構造データ

18560

8qpr

EMDB-18560, PDB-8qpr:
SARS-CoV-2 S protein bound to human neutralising antibody UZGENT_G5
手法: EM (単粒子) / 解像度: 3.8 Å

18571

8qq0

EMDB-18571, PDB-8qq0:
SARS-CoV-2 S protein bound to neutralising antibody UZGENT_A3
手法: EM (単粒子) / 解像度: 3.5 Å

化合物

ChemComp-NAG:
2-acetamido-2-deoxy-beta-D-glucopyranose / N-アセチル-β-D-グルコサミン

由来
  • severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (ウイルス)
  • homo sapiens (ヒト)
  • tequatrovirus t4 (ウイルス)
  • enterobacteria phage t4 (ファージ)
キーワードVIRAL PROTEIN / neutralizing antibody / Spike protein

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万見文献について

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お知らせ

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2022年2月9日: EMDBエントリの付随情報ファイルのフォーマットが新しくなりました

EMDBエントリの付随情報ファイルのフォーマットが新しくなりました

  • EMDBのヘッダファイルのバージョン3が、公式のフォーマットとなりました。
  • これまでは公式だったバージョン1.9は、アーカイブから削除されます。

関連情報:EMDBヘッダ

外部リンク:wwPDBはEMDBデータモデルのバージョン3へ移行します

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2020年8月12日: 新型コロナ情報

新型コロナ情報

URL: https://pdbj.org/emnavi/covid19.php

新ページ: EM Navigatorに新型コロナウイルスの特設ページを開設しました。

関連情報:Covid-19情報 / 2020年3月5日: 新型コロナウイルスの構造データ

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2020年3月5日: 新型コロナウイルスの構造データ

新型コロナウイルスの構造データ

関連情報:万見生物種 / 2020年8月12日: 新型コロナ情報

外部リンク:COVID-19特集ページ - PDBj / 今月の分子2020年2月：コロナウイルスプロテーアーゼ

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2019年1月31日: EMDBのIDの桁数の変更

EMDBのIDの桁数の変更

  • EMDBエントリに付与されているアクセスコード(EMDB-ID)は4桁の数字(例、EMD-1234)でしたが、間もなく枯渇します。これまでの4桁のID番号は4桁のまま変更されませんが、4桁の数字を使い切った後に発行されるIDは5桁以上の数字(例、EMD-12345)になります。5桁のIDは2019年の春頃から発行される見通しです。
  • EM Navigator/万見では、接頭語「EMD-」は省略されています。

関連情報:Q: 「EMD」とは何ですか？ / 万見/EM NavigatorにおけるID/アクセスコードの表記

外部リンク:EMDB Accession Codes are Changing Soon! / PDBjへお問い合わせ

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2017年7月12日: PDB大規模アップデート

PDB大規模アップデート

  • 新バージョンのPDBx/mmCIF辞書形式に基づくデータがリリースされました。
  • 今回の更新はバージョン番号が4から5になる大規模なもので、全エントリデータの書き換えが行われる「Remediation」というアップデートに該当します。
  • このバージョンアップで、電子顕微鏡の実験手法に関する多くの項目の書式が改定されました(例：em_softwareなど)。
  • EM NavigatorとYorodumiでも、この改定に基づいた表示内容になります。

外部リンク:wwPDB Remediation / OneDepデータ基準に準拠した、より強化された内容のモデル構造ファイルが、PDBアーカイブで公開されました。

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  • EMDB/PDB/SASBDBのエントリから引用されている文献のデータベースです
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関連情報:EMDB / PDB / SASBDB / 万見 (Yorodumi) / EMN文献 / 新しいEM Navigatorと万見の変更点

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