Structure-based machine learning was leveraged to design predicted antibody binders against the GPCR target C5aR1. The CDR sequences of these predicted binders were then used to construct a de-novo phage-display library. Twist’s oligo-synthesis platform enabled fabrication of a highly diverse CDR-shuffle library with excellent variant representation and with no unwanted bias or motifs. Following panning, several high-affinity leads were identified that functionally blocked C5aR1 signaling in cellular assays.  This symposium was part of the event Antibody Engineering & Therapeutics Europe 2024.

Los receptores de proteínas acoplados a la proteína G (GPCR) siguen siendo de los objetivos terapéuticos más atractivos, pero más complejos para el descubrimiento de anticuerpos. El receptor 1 del componente 5a del complemento (C5aR1) es de interés por sus aplicaciones terapéuticas potenciales en la inmunooncología e inflamación. Este GPCR está involucrado en la cascada del complemento y la inmunidad innata. La simulación del C5aR1 por su ligando, C5a, promueve la oncogénesis al suprimir la actividad antitumoral mediada por los linfocitos T mientras que se ha demostrado que el bloqueo de la señalización del C5aR atenúa el crecimiento tumoral. En un enfoque combinado con Macromoltek, aprovechamos la tecnología de ensamblaje de bibliotecas y síntesis de ADN de Twist con aprendizaje automático basado en la estructura para diseñar una biblioteca de descubrimiento anti-C5aR dirigido para identificar varios anticuerpos guía selectivos y muy potentes contra C5aR. Varios de los candidatos identificados de este estudio también han demostrado tener efectos funcionalmente antagonistas en la señalización mediada por C5aR1 en los experimentos basados en células. Este trabajo demuestra cómo la combinación de una síntesis de ADN muy específica con un diseño informado puede permitir el direccionamiento a objetivos complejos para el descubrimiento de nuevos tratamientos.

Dickkopf-1 (DKK1) es una proteína endógena conocida por sobreexpresarse en microentornos tumorales. Los estudios anteriores han demostrado el efecto antitumoral de los anticuerpos DKK1 en varios cánceres diferentes. La plataforma de referencia multidisciplinar de Twist Biopharma Solutions integra los enfoques in vitro, in vivo e in silico para el descubrimiento de anticuerpos. En esta campaña, aprovechamos los enfoques in vitro e in vivo de Twist y las bibliotecas de fagos sintéticos de alta diversidad de Twist, así como las estrategias de aprendizaje automático para descubrir potentes anticuerpos anti-DKK1. Se expandieron dos bibliotecas de VHH humanizado sintético mediante la presentación de fagos y los resultados de la expansión de fagos se cribaron mediante ELISA para identificar posibles candidatos. Los resultados de la expansión también se secuenciaron mediante secuenciación de última generación (NGS). Los resultados de la NGS se utilizaron en diferentes modelos de aprendizaje automático para predecir posibles candidatos adicionales. Sequences were reformatted into VHH-Fc, and synthesized and produced with Twist’s high throughput synthesis and production platform.  Resulting antibodies were evaluated for binding on SPR, as well as further downstream characterization and in vivo studies. Asimismo, nuestra plataforma VHH modular nos permitió reformatear rápidamente AcM prometedores a anticuerpos biespecíficos (Acbe).