Вычислительный подход к инженерии капсида AAV эффективнее случайного мутагенеза

Ученые из биотехнологической компании Dyno Therapeutics и Гарвардской медицинской школы опубликовали результаты исследования ландшафта приспособленности капсидов аденоассоциированных вирусов. Они предложили вычислительный подход к оптимизации AAV для терапевтических целей.

Улучшенный капсид AAV.
Credit:  Eric Kelsic, Dyno Therapeutics

Капсиды аденоассоциированных вирусов (AAV) наиболее часто используются в качестве вектора для генной терапии, так как они безопасны и обеспечивают высокую специфичность доставки. Тем не менее, для более успешного применения некоторые свойства капсидов необходимо оптимизировать. Исследователи обычно используют случайный мутагенез с последующим отбором для улучшения направленности доставки, уклонения от иммунной системы, увеличения вирусной продукции и повышения эффективности трансдукции. В результате случайного мутагенеза создаются библиотеки новых капсидов. Такие библиотеки содержат мало жизнеспособных вирусных конструктов, так как до сих пор не было известно, какие параметры капсида влияют на стабильность частицы и специфичность доставки и каким образом.

Авторы статьи, опубликованной на прошлой неделе в Science, решили применить вычислительный подход для разработки капсидов с оптимальными свойствами.

Чтобы понять, как мутации влияют на сборку вируса, ученые создали плазмидную библиотеку вариантов мутаций открытой рамки считывания cap аденоассоциированного вируса AAV2, кодирующей последовательности капсидных белков. Каждый вариант нес мутацию в одном кодоне. Библиотеку трансфицировали в клетки HEK293Т для получения рекомбинантных вирусных частиц. Далее ученые описали ландшафт приспособленности полученных капсидов. Они определили относительную приспособленность каждого варианта как нормализованное обогащение относительно дикого типа, вычисленное в результате анализа обогащения по функциональной принадлежности.

Авторы обнаружили, что мутации в неэкспонированных частях капсидного белка и возле осей симметрии пятого порядка были более вредными по сравнению с мутациями в экспонированных остатках и возле осей третьего порядка. Кроме того, они оценили влияние аминокислотных замен на приспособленность капсида с точки зрения биохимических свойств разных аминокислот, проверили термостабильность различных вариантов и их способность уклоняться от нейтрализующих антител.

С помощью мышиной модели авторы выбрали самые жизнеспособные варианты и целенаправленно сконструировали мультимутантные капсиды. 26,5% таких мутантов были функциональны, тогда как при случайном мутагенезе 99,8% вариантов оказываются нежизнеспособными или неэффективными.

В результате анализа возможных сдвигов рамки считывания ученые выявили ранее неизвестный белок, кодируемый всеми наиболее популярными последовательностями капсидов, который они назвали ассоциированным с мембраной вспомогательным белком (MAAP). Возможно, этот белок участвует в естественном жизненном цикле AAV.

По мнению авторов работы, предложенный комплексный вычислительный подход к созданию жизнеспособных мутантов может найти широкое применение. «Это только начало искусственной инженерии капсидов аденоассоциированных вирусов для генной терапии, — подчеркивает Сэм Синай, PhD, ведущий специалист по машинному обучению и соучредитель Dyno Therapeutics. — Успех простых линейных моделей, использованных в этом исследовании, привел нас к получению  моделей машинного обучения, использующих большее количество данных; теперь потенциал для улучшения конструкций капсидов кажется безграничным».

Источник

Ogden, P. J., et al. // Comprehensive AAV capsid fitness landscape reveals a viral gene and enables machine-guided design // Science 29 Nov 2019: Vol. 366, Issue 6469, pp. 1139-1143; DOI: 10.1126/science.aaw2900

Цитата по пресс-релизу
Добавить в избранное

Вам будет интересно