Phân tích trình tự kháng thể: Khám phá sự đa dạng và ứng dụng

Cấu trúc kháng thể

Kháng thể, còn được gọi là immunoglobulin, là một cấu trúc hình chữ Y bao gồm bốn chuỗi polypeptide – hai chuỗi nặng và hai chuỗi nhẹ. Cấu trúc này cho phép các phân tử kháng thể thực hiện chức năng kép của chúng: liên kết kháng nguyên và trung gian hoạt động sinh học. Tất cả các kháng thể đều được xây dựng theo cùng một cách từ các chuỗi polypeptide nặng và nhẹ ghép đôi¹.

Mỗi chức năng được thực hiện bởi các phần khác nhau của kháng thể: mảnh liên kết kháng nguyên (mảnh Fab) và vùng kết tinh (mảnh Fc). Mảnh Fab là một vùng trên kháng thể liên kết với kháng nguyên. Kháng thể bao gồm hai chuỗi nặng và hai chuỗi nhẹ, mỗi chuỗi bao gồm một vùng biến đổi và một vùng hằng số. Các miền này định hình paratope – vị trí liên kết kháng nguyên (antigen binding) – ở đầu tận cùng amino của monome, hay còn được gọi là vùng V. Trình tự V_H và V_L quyết định tính đặc hiệu của kháng thể, có khả năng nhận biết và liên kết với các kháng nguyên khác nhau¹.

Vùng Fc là vùng đuôi của kháng thể tương tác với các thụ thể bề mặt tế bào được gọi là thụ thể Fc, và một số protein của hệ thống bổ sung. Tính chất này cho phép kháng thể kích hoạt hệ thống miễn dịch. Các vùng Fc của immunoglobulin Gs có một vị trí N-glycosyl hóa được bảo tồn cao¹.

Sự đa dạng của trình tự kháng thể

Năm loại immunoglobulin khác nhau (IgM , IgD , IgG , IgA và IgE) có thể được phân biệt bằng vùng C của chúng. Mỗi chuỗi bao gồm một loạt các trình tự tương tự, mặc dù không giống hệt nhau, mỗi trình tự dài khoảng 110 axit amin. Mỗi lần lặp lại này tương ứng với một vùng cấu trúc protein riêng biệt, gấp chặt được gọi là miền protein. Đặc điểm quan trọng thứ hai được tiết lộ khi so sánh trình tự axit amin là trình tự đầu amin của cả chuỗi nặng và chuỗi nhẹ thay đổi rất nhiều giữa các kháng thể khác nhau. Sự thay đổi trong trình tự bị giới hạn ở khoảng 110 axit amin đầu tiên, tương ứng với miền đầu tiên, trong khi các miền còn lại là hằng số giữa các chuỗi immunoglobulin của cùng một kiểu gen¹.

Các mảnh protein thu được sau quá trình phân giải protein được xác định bằng vị trí mà protease cắt phân tử kháng thể liên quan đến các liên kết disulfide liên kết hai chuỗi nặng. Các liên kết này nằm trong vùng bản lề giữa miền C_H1 và C_H2 và papain cắt phân tử kháng thể ở phía đầu amino của các liên kết disulfide. Điều này giải phóng hai cánh tay của kháng thể dưới dạng các mảnh Fab riêng biệt, trong khi ở mảnh Fc, các nửa đầu carboxyl của chuỗi nặng vẫn được liên kết. Một protease khác, pepsin, cắt ở cùng một vùng chung của phân tử kháng thể như papain nhưng ở phía đầu carboxyl của liên kết disulfide. Điều này tạo ra một mảnh, mảnh F(ab′) 2, trong đó hai cánh tay liên kết kháng nguyên của phân tử kháng thể vẫn được liên kết. Trong trường hợp này, phần còn lại của chuỗi nặng bị cắt thành nhiều mảnh nhỏ¹.

Mảnh F(ab′) 2 có chính xác cùng các đặc điểm liên kết kháng nguyên như kháng thể ban đầu nhưng không thể tương tác với bất kỳ phân tử tác nhân nào. Do đó, nó có giá trị tiềm năng trong các ứng dụng điều trị của kháng thể cũng như trong nghiên cứu về vai trò chức năng của phần Fc. Một loại quan trọng là Fab bị cắt cụt chỉ bao gồm miền V của chuỗi nặng được liên kết bằng một đoạn peptide tổng hợp với miền V của chuỗi nhẹ. Các phân tử Fv có thể trở thành tác nhân điều trị có giá trị do kích thước nhỏ của chúng, cho phép chúng dễ dàng thâm nhập vào mô. Chúng có thể được ghép nối với độc tố protein để tạo ra độc tố miễn dịch có ứng dụng tiềm năng, ví dụ, trong liệu pháp điều trị khối u trong trường hợp Fv đặc hiệu cho kháng nguyên khối u¹.

Phân tích trình tự kháng thể

Phân tích trình tự kháng thể là một công nghệ quan trọng trong miễn dịch học và y sinh học hiện đại, nhằm mục đích tiết lộ cấu trúc, chức năng và tương tác giữa kháng thể và kháng nguyên. Bằng cách phân tích trình tự kháng thể, các nhà nghiên cứu có thể tiết lộ nguồn gốc của sự đa dạng, ái lực, đặc điểm liên kết, và cơ chế phản ứng miễn dịch của nó. Phân tích này giúp các nhà nghiên cứu hiểu sâu sắc về tính đa dạng, của kháng thể thông qua giải trình tự thông lượng cao, chú thích so sánh và mô hình hóa máy tính. Phân tích thư viện kháng thể (như thư viện hiển thị phage) cũng là để tìm kiếm các kháng thể có tính đặc hiệu và ái lực cao bằng cách sàng lọc một số lượng lớn trình tự kháng thể.

Các công cụ phân tích kháng thể được sử dụng rộng rãi trong thiết kế kháng thể, tối ưu hóa, dự đoán và đánh giá chức năng. Sau đây là một số công cụ phân tích kháng thể phổ biến:

• IgBLAST : Trích xuất các đoạn gen immunoglobulin (như vùng V, D và J) từ trình tự kháng thể và thực hiện phân tích so sánh để giúp người dùng xác định nguồn gen và cấu trúc của kháng thể.
• AbYsis : Cung cấp cơ sở dữ liệu trình tự kháng thể và nhiều công cụ phân tích khác nhau, có thể giúp người dùng dự đoán ái lực, cấu trúc và khả năng liên kết của kháng thể với kháng nguyên.
• Thiết kế kháng thể Rosetta : sử dụng phần mềm Rosetta để dự đoán và thiết kế cấu trúc kháng thể, đồng thời hỗ trợ nhiệm vụ tối ưu hóa kháng thể và cải thiện ái lực.
• Tương tác protein & trình tự gen : được sử dụng để phân tích tương tác giữa kháng thể và protein khác. Nó hỗ trợ dự đoán vị trí liên kết giữa kháng thể và kháng nguyên.
• Công cụ ghép nối (như HADDOCK, ClusPro) : được sử dụng để mô phỏng quá trình ghép nối phân tử giữa kháng thể và kháng nguyên, và để dự đoán ái lực và vị trí liên kết bằng cách tính toán tương tác kháng thể-kháng nguyên.
• SAbPred : một công cụ trực tuyến để dự đoán cấu trúc ba chiều của kháng thể và ái lực liên kết của chúng với kháng nguyên.
• DeepAb : Một công cụ dựa trên học sâu, được sử dụng để dự đoán cấu trúc trình tự kháng thể và đánh giá khả năng liên kết kháng nguyên.
• Antibody Studio : cung cấp chức năng phân tích trình tự, cấu trúc và ái lực của kháng thể, đồng thời hỗ trợ thiết kế và tối ưu hóa kháng thể.
• AbaTools : tập trung vào việc dự đoán các epitope kháng thể và phân tích các vị trí liên kết kháng nguyên-kháng thể, đồng thời hỗ trợ việc xác định và thiết kế các epitope chức năng.
• BepiPred : Một công cụ đặc biệt để dự đoán epitope tế bào B, có thể dự đoán vùng sinh miễn dịch của kháng nguyên.

Kháng thể tương tác với bề mặt protein thông qua các chuỗi bên thơm và các gốc phân cực trong CDR (Vùng xác định bổ sung) – một phần có khả năng biến đổi cao của vùng biến đổi kháng thể và là vùng tương tác chính giữa kháng thể và kháng nguyên. Tiếp xúc đặc hiệu của các gốc thơm tại giao diện được coi là yếu tố chính quyết định tính đặc hiệu và ái lực của liên kết kháng thể-protein. Trong số đó, các gốc CDR thơm tạo thành tiếp xúc lập thể đặc hiệu thông qua tương tác với các nguyên tử bộ xương và cacbon chuỗi bên của protein khi kháng thể nhận ra protein. Các gốc CDR phân cực tương tác với protein thông qua liên kết hydro trực tiếp hoặc trung gian nước. Liên kết hydro trung gian nước rộng hơn liên kết hydro trực tiếp, nhưng vì chất cho và chất nhận liên kết hydro có thể trao đổi với các phân tử nước, nên loại giao diện này không đủ đặc hiệu, do đó nó ít đóng góp vào việc lựa chọn vị trí epitope.

Các nghiên cứu cho thấy liên kết hydro trung gian nước phổ biến hơn liên kết hydro trực tiếp và các tương tác phân cực này hữu ích để kháng thể nhận ra các kháng nguyên protein tương đồng. Những tối ưu hóa này không chỉ tăng cường tương tác giữa kháng thể và protein mà còn duy trì tính bổ sung hóa học, đặc biệt là khi tiếp xúc với các axit amin phân cực và thơm. Vùng CDR của kháng thể tự nhiên có thể nhận ra nhiều loại kháng nguyên protein thông qua các loại axit amin hạn chế của nó. Điều này là do tương tác đặc hiệu được hỗ trợ bởi các axit amin phân cực và thơm có thể đi qua các bề mặt kháng nguyên protein khác nhau và tạo thành các phức hợp kháng thể-protein hiệu quả².

Căn chỉnh trình tự kháng thể

Một trong những kỹ thuật thường được sử dụng trong phân tích trình tự kháng thể là Căn chỉnh trình tự. Bằng cách so sánh các trình tự kháng thể khác nhau, các nhà nghiên cứu có thể tiết lộ mối quan hệ tiến hóa của các họ kháng thể, sự bảo tồn và tính biến đổi của các vùng chức năng. (1) Căn chỉnh trình tự toàn bộ: So sánh sự giống nhau của hai hoặc nhiều trình tự kháng thể. (2) So sánh cục bộ: thường được sử dụng để so sánh các vùng CDR hoặc một số vùng chức năng kháng thể cụ thể. Kết quả so sánh có thể giúp các nhà nghiên cứu xác định epitope kháng thể cụ thể, tức là các vùng mà kháng thể nhận ra kháng nguyên.

BCR là một phần quan trọng của hệ thống miễn dịch, giúp tăng cường ái lực kháng thể bằng cách nhận biết kháng nguyên và tiến hóa. Phân tích thư viện BCR có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu được sự đa dạng, tiến hóa và tính đặc hiệu của BCR đối với kháng nguyên, do đó cung cấp một công cụ quan trọng để nghiên cứu các bệnh truyền nhiễm, dị ứng, tiêm chủng, bệnh tự miễn, v.v. Mặc dù có nhiều công cụ phân tích trình tự BCR, nhưng vẫn còn những điểm nghẽn trong phương pháp căn chỉnh trình tự nhiều (MSA) hiện tại, đặc biệt là khi xử lý số lượng lớn dữ liệu BCR, phải đối mặt với những thách thức về thời gian tính toán lâu, tiêu thụ bộ nhớ lớn và tính đa dạng dữ liệu.

Một phương pháp mới là công cụ MSA – Abalign được thiết kế riêng cho BCR và áp dụng MSA tham chiếu dựa trên cấu trúc 3D, được xây dựng bằng cách sử dụng 1800 cấu trúc kháng thể trong cơ sở dữ liệu SAbDab. Abalign sử dụng thông tin số lượng kháng thể để so sánh thay vì dựa vào cây hướng dẫn truyền thống, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả và chất lượng so sánh. So với các công cụ MSA khác, hiệu suất của Abalign tương đương với MUSCLE và ClustalO, thậm chí còn tốt hơn ở một số chỉ số, trong khi so với MAFFT, Abalign tốt hơn đáng kể so với MAFFT. Chức năng MSA cực nhanh của Abalign có thể xử lý nhanh chóng một lượng lớn dữ liệu giải trình tự BCR, đặc biệt phù hợp với nghiên cứu miễn dịch học đòi hỏi hiệu suất tính toán cao và tránh phải dựa vào các cụm tính toán hiệu suất cao. Abalign có thể nhất quán với lược đồ đánh số kháng thể trưởng thành, đảm bảo rằng kết quả của nó được kết nối liền mạch với các phương pháp phân tích dữ liệu BCR hiện có. Tính năng này giúp người dùng dễ dàng tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau³.

Sự trưởng thành của mối quan hệ

Sự trưởng thành ái lực của kháng thể có nghĩa là kháng thể có thể cải thiện hiệu quả miễn dịch bằng cách tăng dần ái lực của nó đối với kháng nguyên trong quá trình đáp ứng miễn dịch. Bằng cách phân tích phổ đột biến và áp lực chọn lọc của kháng thể, chúng ta có thể xác định đột biến nào góp phần tăng cường ái lực của kháng thể.

Thông qua phương pháp gọi là “cắt tỉa thư viện”, ái lực của kháng thể có thể được cải thiện hiệu quả mà không cần quá trình chọn lọc hậu miễn dịch phức tạp. Bằng cách chọn lọc và cắt tỉa quần thể tế bào B, truyền mAb có thể làm tăng tỷ lệ kháng thể ái lực cao, đặc biệt là trong tế bào B đặc hiệu CD4bs và tránh sự cạnh tranh của tế bào B ái lực thấp trong quá trình truyền mAb, do đó tăng cường hiệu quả của phản ứng miễn dịch. Mặc dù truyền mAb đã ức chế sự trưởng thành ái lực tổng thể, một số lượng nhỏ tế bào B có thể cạnh tranh với ái lực cao thông qua các chiến lược miễn dịch chính xác, do đó cải thiện ái lực của kháng thể. Các tế bào B ái lực cao này cũng cho thấy nhiều biến thể hơn, điều này càng làm tăng thêm ái lực và hiệu quả chọn lọc của chúng.

Dự đoán và thiết kế trình tự kháng thể

Với sự phát triển của tin sinh học, ngày càng có nhiều công cụ có thể giúp các nhà nghiên cứu dự đoán cấu trúc, chức năng và tương tác của kháng thể với kháng nguyên. Ví dụ: (1) Dự đoán cấu trúc kháng thể: Dựa trên trình tự axit amin của kháng thể, cấu trúc ba chiều của kháng thể được dự đoán bằng phương pháp tính toán, giúp hiểu được các đặc điểm liên kết của nó. (2) Tối ưu hóa kháng thể: Tối ưu hóa ái lực, độ đặc hiệu và độ ổn định của kháng thể thông qua các phương pháp kỹ thuật, chẳng hạn như “nhân hóa” và trưởng thành ái lực.

Với sự phát triển của công nghệ giải trình tự thông lượng cao, việc thu được số lượng lớn trình tự kháng thể trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, do thiếu thông tin về cấu trúc nên vẫn cần nhiều thời gian và nguồn lực để phát triển các phương pháp chẩn đoán và điều trị dựa trên kháng thể. Do đó, việc áp dụng các phương pháp tính toán, đặc biệt là dự đoán cấu trúc và chức năng của kháng thể từ trình tự kháng thể bằng cách sử dụng công nghệ học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, có thể cải thiện đáng kể hiệu quả phát triển kháng thể. Các phương pháp dự đoán cấu trúc kháng thể dựa trên học sâu, chẳng hạn như AlphaFold2 và IgFold, có tiềm năng nhất định trong việc dự đoán cấu trúc kháng thể.

Một mô hình ngôn ngữ kháng thể sinh học (BALM) được đề xuất. BALM tích hợp thông tin vị trí của kháng thể vào nhúng vị trí và sử dụng chiến lược che giấu thích ứng để nắm bắt chính xác các đặc điểm sinh học. Bằng cách sử dụng 336 triệu trình tự kháng thể chưa gắn nhãn và 150 triệu tham số mô hình từ bộ dữ liệu OAS để đào tạo, BALM đã nắm bắt thành công các đặc điểm sinh học của trình tự kháng thể. BALMFold, một thuật toán dự đoán cấu trúc nguyên tử đầu cuối dựa trên mô hình BALM được đào tạo trước, đã được phát triển, có thể dự đoán chính xác cấu trúc 3D trên một chuỗi kháng thể duy nhất. Để khắc phục các vấn đề về tính đồng nhất hạn chế của kháng thể và sự khan hiếm của các khuôn mẫu cấu trúc, BALMFold kết hợp dữ liệu cấu trúc kháng thể từ SAbDab và cung cấp khả năng dự đoán cấu trúc hiệu quả thông qua hoạt động hợp tác của mô-đun BAformer và mô-đun cấu trúc. BALM tiết lộ quá trình trưởng thành về ái lực kháng thể bằng cách tìm hiểu quỹ đạo đột biến trong chuỗi kháng thể và có thể dự đoán nhiều đặc điểm của kháng thể, chẳng hạn như khả năng liên kết kháng nguyên, vị trí liên kết, dự phòng miễn dịch và trưởng thành về ái lực. So với các mô hình khác, BALM hoạt động tốt trong việc dự đoán độ đặc hiệu và ái lực của kháng thể. Nó cũng có thể nắm bắt hiệu quả sự đa dạng và dự phòng của kháng thể, tăng cường đáp ứng miễn dịch và vượt qua độ chính xác của các mô hình khác trong dự đoán ái lực⁴.

Uyen Nguyen (Research Officer, Hoan Vu Biomolecules., JSC.)

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. C. Janeway, P. Travers, M. Walport, and M. J. Shlomchik, Immunobiology: the immune system in health and disease: Garland Pub. New York, NY, USA, 2001, 2.

2. H.-P. Peng, H.-J. Hsu, C.-M. Yu, F.-H. Hung, C.-P. Tung, Y.-C. Huang, C.-Y. Chen, P.-H. Tsai, and A.-S. Yang. Antibody CDR amino acids underlying the functionality of antibody repertoires in recognizing diverse protein antigens, Scientific Reports 2022, 12(1), 12555.

3. F. Zong, C. Long, W. Hu, S. Chen, W. Dai, Z.-X. Xiao, and Y. Cao. Abalign: a comprehensive multiple sequence alignment platform for B-cell receptor immune repertoires, Nucleic Acids Research 2023, 51(W1), W17-W24.

4. H. Jing, Z. Gao, S. Xu, T. Shen, Z. Peng, S. He, T. You, S. Ye, W. Lin, and S. Sun. Accurate prediction of antibody function and structure using bio-inspired antibody language model, Briefings in Bioinformatics 2024, 25(4).

BÀI VIẾT MỚI >>

• 
  Các phương pháp phân tích định lượng, định tính15/01/2026
  Các phương pháp phân tích định lượng, định tính Giá trên đã bao gồm thuế phí.
• 
  Các phương pháp phân tích Sinh Hóa Lý15/01/2026
• 
  Tổng quan về ELISA05/05/2025
  ELISA (Enzyme-linked immunosorbent assay) là kỹ thuật xét nghiệm miễn dịch sử dụng enzyme để phát hiện và định lượng kháng nguyên hoặc kháng thể. Có […]
• 
  Các phương pháp chiết tách protein trong nghiên cứu proteomics và ứng dụng10/04/2025
  Các tiến bộ trong công nghệ proteomics không thể khắc phục được các vấn đề trong chuẩn bị mẫu. Các bước như đồng nhất hóa mô, […]
• 
  Sự hình thành cầu disulfide trong protein10/04/2025
  Tầm quan trọng của cầu nối Disulfide Ổn định cấu trúc Protein: Cầu nối disulfide giúp ổn định cấu trúc bậc ba và bậc bốn của […]
• 
  TỔNG QUAN WESTERN BLOTTING28/03/2025
  Western Blotting (WB) là kĩ thuật phân tích protein được sử dụng rộng rãi trong ngành sinh hoá, sinh học phân tử. Là một kĩ thuật […]
• 
  Palmitoyl và khử palmitoyl: Vai trò trong sinh học tế bào và ung thư24/03/2025
  Palmitoyl hóa là quá trình gắn nhóm palmitate vào protein, giúp điều chỉnh vị trí và chức năng của chúng. Quá trình này có thể đảo […]
• 
  Phân tích trình tự kháng thể: Khám phá sự đa dạng và ứng dụng24/03/2025
  Cấu trúc kháng thể Kháng thể, còn được gọi là immunoglobulin, là một cấu trúc hình chữ Y bao gồm bốn chuỗi polypeptide – hai chuỗi […]
• 
  Giải trình tự peptide: Công cụ cốt lõi trong nghiên cứu Proteomics21/03/2025
  Giải trình tự peptide là quá trình xác định trình tự các axit amin trong một chuỗi peptide. Đây là kỹ thuật then chốt trong proteomics, […]
• 
  Phân tích axit amin trong dinh dưỡng và công nghiệp thực phẩm21/03/2025
  Axit amin đóng vai trò then chốt trong việc làm sáng tỏ mối quan hệ phức tạp giữa dinh dưỡng và ngành công nghiệp thực phẩm. […]
• 
  Phân tích axit amin trong kiểm soát chất lượng protein tái tổ hợp21/03/2025
    Dược phẩm sinh học protein tái tổ hợp Rối loạn chức năng của các protein có trình tự axit amin bất thường hoặc không có […]
• 
  TỔNG QUAN VỀ SDS-PAGE14/03/2025
  SDS-PAGE là gì? Điện di trên gel polyacrylamide biến tính với sodium dodecyl sulfate (SDS-PAGE) là một kỹ thuật điện di protein phổ biến trong sinh […]
• 
  LIPID HÓA PROTEIN: CƠ CHẾ, PHÁT HIỆN VÀ CÁC BỆNH LÝ LIÊN QUAN14/03/2025
  Protein lipid hóa là gì? Biến đổi sau dịch mã (PTMs) là những thay đổi hóa học xảy ra sau quá trình tổng hợp protein, liên […]
• 
  Lipid: Nhóm Phân Tử Đa Năng Trong Sinh Học và Công Nghệ11/03/2025
  Lipid là một nhóm lớn các phân tử hữu cơ không phân cực, đặc trưng bởi tính kỵ nước (hydrophobic) và khả năng hòa tan trong […]
• 
  Glycosyl hóa: Biến đổi sau dịch mã và tác động lên cấu trúc chức năng protein11/03/2025
  Con đường đường phân glycosyl hóa (Glycosylation pathway) là một quá trình biến đổi sau dịch mã (PTM) quan trọng, trong đó các gốc glycan được […]
• 
  Cách mạng hóa Proteomics: Tiến bộ trong công nghệ, tích hợp AI và ứng dụng rộng hơn11/03/2025
  1. Sự phát triển của công nghệ Proteomics 1.1 Proteomics dựa trên khối phổ Proteomics dựa trên khối phổ là một lĩnh vực năng động và then […]
• 
  Phản ứng phân hủy Edman10/03/2025
  Phản ứng phân hủy Edman là phương pháp giải trình tự protein được Pehr Edman công bố vào năm 1950. Phương pháp này giúp xác định […]
• 
  Applications of Tandem Mass Spectrometry (MS/MS) in Protein Analysis for Biomedical Research05/03/2025
  Applications of Tandem Mass Spectrometry (MS/MS) in Protein Analysis for Biomedical Research 1. Giới thiệu Proteomics – nghiên cứu toàn bộ bộ protein của một hệ […]
• 
  Kỹ thuật định lượng không nhãn05/03/2025
  Kỹ thuật định lượng không nhãn là gì? Ngày nay, các nghiên cứu về proteomics không còn chỉ tập trung vào việc xác định càng nhiều […]
• 
  Matrix effects and application of matrixeffect factor03/03/2025
  Matrix effects and application of matrix effect factor 1. Thực trạng Hiện nay, LC-MS là một trong những kĩ thuật phân tích tối ưu nhất về […]