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Cliente
Azienda biotech
Settore
Terapeutico
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Ambito di ricerca
Immunologia
Fase pipeline
Caratterizzazione di lead candidate
-
Processi chiave
- Analisi delle sequenze di anticorpo e antigene
- Modellizzazione 3D e simulazioni
- Validazione sperimentale
Numeri chiave
85%
Riduzione del segnale
3
Residui critici identificati
Contesto
Un’azienda biotech aveva necessità di individuare rapidamente le interazioni precise epitopo–paratopo di un candidato anticorpo terapeutico. Comprendere questi dettagli molecolari era fondamentale non solo per prevedere l’attività terapeutica (agonista/antagonista), ma anche per progettare strumenti diagnostici (es. sandwich ELISA), rafforzare le rivendicazioni di proprietà intellettuale e preparare la ingegnerizzazione dell’anticorpo come l’affinità maturativa.
Sfide
1
Ampio spazio conformazionale da esplorare a causa di interfacce di legame sconosciute
2
Necessità di modelli strutturali di alta qualità sia di anticorpo che di antigene
3
Flessibilità proteica, che richiede strutture rappresentative per una mappatura accurata
4
La validazione sperimentale è essenziale per confermare le predizioni in silico
Approccio ProteoGenix
Analisi delle sequenze di anticorpo e antigene
Modellizzazione 3D delle strutture
Simulazioni di docking guidate da AI
Identificazione delle regioni epitopo/paratopo
Validazione sperimentale tramite mutagenesi e saggio di binding
Risultati
AIxplore® Mappatura Epitope & Paratope ha individuato un hotspot funzionale vicino al sito di legame degli acidi nucleici dell’antigene. La sostituzione di tre residui critici in ciascun mutante ha determinato una riduzione dell’85% del segnale di binding, dimostrando sia la precisione delle predizioni AI che il probabile effetto neutralizzante dell’anticorpo. La mappatura ha anche evidenziato i residui del paratopo, con le mutazioni nella catena pesante che hanno avuto il maggiore impatto. Questi risultati forniscono una solida base per ipotesi sul meccanismo terapeutico, protezione IP e strategie future di ingegnerizzazione
Modellizzazione 3D
Key Takeway
Combinando predizioni basate su AI e validazione sperimentale, ProteoGenix ha fornito analisi affidabili sulle interazioni anticorpo–antigene. Questo approccio integrato ha ridotto rischi e tempistiche, fornendo al cliente dati per guidare lo sviluppo terapeutico, progettare test diagnostici e assicurare una maggiore protezione della proprietà intellettuale.
