Breadcrumb navigation

B細胞エピトープ予測

治療用抗体開発やワクチン設計を支援のための、立体構造を考慮した高度なB細胞エピトープ予測と、抗原と抗体の相互作用を解析するモデリング技術

B細胞エピトープ同定と構造に基づく免疫抗原設計

AIを活用した立体的なB細胞エピトープ予測と、構造情報に基づく免疫抗原エンジニアリングにより、一次タンパク質配列からワクチンおよび治療用コンストラクトの設計までを支援します。

b cell epitope prediction

B細胞エピトープ予測が依然として困難な理由

  • 臨床的に重要なB細胞エピトープの多くは、連続したアミノ酸配列ではなく、タンパク質立体構造上で近接するアミノ酸残基から構成される立体的なエピトープであるため、従来の配列ベース予測手法では同定が困難です。
  • 既存の予測プラットフォームの多くは、アミノ酸残基単位のスコアリングに依存しており、エピトープ全体の構造を捉えられない場合があります。また、異なる病原体への汎用性にも限界があります。
  • さらに、治療法の開発には、エピトープを正確に予測するだけでは不十分です。効果的な免疫抗原の設計には、構造安定性、溶解性、製造適性、発現効率の最適化も必要です。

テクノロジー

NEC Bio独自のMolecular Permutation Vector(MPV)フレームワークにより、従来は構造情報を必要としていた立体的なB細胞エピトープ予測を、タンパク質の一次配列情報のみから高精度に実施することが可能です。

従来のアミノ酸残基単位のスコアリング手法とは異なり、本プラットフォームは立体構造的に整合したエピトープ領域を予測します。これにより、生体内での実際の抗原認識をより正確に反映した、抗体医薬やワクチンの合理的な設計が可能となります。

本技術は、計算科学によるエピトープ探索をワクチン開発、抗体エンジニアリング、および免疫療法研究に展開するための拡張性の高いプラットフォーム基盤となります。

  • 病原体プロテオーム
  • 既知の注目領域(RoI)

01 データマイニング

①データマイニング

  • 二次構造情報
  • 関連する溶媒露出度

02 3次元構造情報の予測

②3次元構造情報の予測

  • データキュレーション
  • RoIマッピング

03 候補領域の同定

③候補領域の同定

  • 抗体との接触点の組み合わせ
  • 立体構造エピトープ予測

04 エピトープ同定

④エピトープ同定

  • 変異株間における共通性解析
  • 構造安定性解析
  • エピトープ露出度

05 エピトープの最適化

⑤エピトープの最適化

エピトープ予測から免疫抗原エンジニアリングへ

NEC Bioは、独自のMolecular Permutation Vector(MPV)フレームワークを活用し、タンパク質の配列情報のみから立体的なB細胞エピトープを高い信頼性で予測する次世代プラットフォームを提供しています。

従来のアミノ酸残基単位のスコアリング手法とは異なり、本技術は立体構造的・機能的な整合性を持つエピトープ領域を同定することで、生物学的妥当性の高いエピトープ予測を実現します。その結果、感染症研究、ワクチン開発、抗体創薬、ならびに免疫療法エンジニアリングへの応用範囲を大きく拡大します。

当社のパイプラインは、エピトープ同定にとどまらず、構造情報に基づく標的分子開発までを一貫して支援します。

主な構成要素:

  • AIを活用した立体構造B細胞エピトープ予測
  • 候補エピトープ領域の分子動力学シミュレーション
  • 構造モデリングおよび最適化
  • 安定性、溶解性、発現の最適化
  • 合理的な免疫抗原および標的分子設計
  • ワクチンおよび治療薬のデリバリー構造設計

本プラットフォームにより、計算科学的に予測されたエピトープを、実験検証および創薬開発に直結する設計候補へと効率的に展開することが可能です。

B細胞エピトープ予測技術の応用

NEC BioのB細胞エピトープ予測プラットフォームが、感染症および免疫療法の開発にどのように活用されているかをご紹介します。