Biochemical patterns of antibody polyreactivity revealed through a bioinformatics-based analysis of CDR loops

抗体 表位 生物 计算生物学 生物信息学 遗传学 基因
作者
Christopher T. Boughter,Marta T. Borowska,Jenna J. Guthmiller,Albert Bendelac,Patrick C. Wilson,Benoı̂t Roux,Erin J. Adams
出处
期刊:eLife [eLife Sciences Publications Ltd]
卷期号:9 被引量:44
标识
DOI:10.7554/elife.61393
摘要

Antibodies are critical components of adaptive immunity, binding with high affinity to pathogenic epitopes. Antibodies undergo rigorous selection to achieve this high affinity, yet some maintain an additional basal level of low affinity, broad reactivity to diverse epitopes, a phenomenon termed ‘polyreactivity’. While polyreactivity has been observed in antibodies isolated from various immunological niches, the biophysical properties that allow for promiscuity in a protein selected for high-affinity binding to a single target remain unclear. Using a database of over 1000 polyreactive and non-polyreactive antibody sequences, we created a bioinformatic pipeline to isolate key determinants of polyreactivity. These determinants, which include an increase in inter-loop crosstalk and a propensity for a neutral binding surface, are sufficient to generate a classifier able to identify polyreactive antibodies with over 75% accuracy. The framework from which this classifier was built is generalizable, and represents a powerful, automated pipeline for future immune repertoire analysis.

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