基于机器学习Rosetta的全人源化Spastin重组抗体的设计和验证

目的:基于机器学习软件Rosetta实现人源化Spastin重组抗体的设计、体外制备及验证。方法:使用Rosetta设计出针对人Spastin蛋白抗原表位的全人源化抗体,获得其抗体Fab段轻链及重链可变区的氨基酸序列,优化密码子后转化为核苷酸序列得到轻、重链的全长cDNA;随后将全人源化抗Spastin的轻、重链序列分别构建于重组表达载体;在293FT真核表达体系中表达并纯化该抗体;使用Western blot方法鉴定该抗体识别人Spastin重组蛋白信号的能力;通过Rosetta建模模拟抗体与抗原的结合及构象。结果:成功构建了全人源化Spastin重组抗体;该Spastin重组抗体能够在真核系统成功表达;构建的重组抗体轻、重链能够形成完整抗体,且能够特异性识别出人Spastin蛋白信号。结论:借助Rosetta软件成功设计了一种能够特异识别Spastin的重组全人源化抗体。