Kinetic fingerprints differentiate the mechanisms of action of anti-Aβ antibodies

抗体 化学 动作(物理) 计算生物学 细胞生物学 生物 遗传学 量子力学 物理
作者
Sara Linse,Tom Scheidt,Katja Bernfur,Michele Vendruscolo,Christopher M. Dobson,Samuel I. A. Cohen,Eimantas Šileikis,Martin Lundqvist,Fang Qian,Tiernan T. O’Malley,Thierry Bussière,Paul H. Weinreb,Catherine K. Xu,Georg Meisl,Sean R. A. Devenish,Tuomas P. J. Knowles,Oskar Hansson
出处
期刊:Nature Structural & Molecular Biology [Nature Portfolio]
卷期号:27 (12): 1125-1133 被引量:196
标识
DOI:10.1038/s41594-020-0505-6
摘要

The amyloid cascade hypothesis, according to which the self-assembly of amyloid-β peptide (Aβ) is a causative process in Alzheimer’s disease, has driven many therapeutic efforts for the past 20 years. Failures of clinical trials investigating Aβ-targeted therapies have been interpreted as evidence against this hypothesis, irrespective of the characteristics and mechanisms of action of the therapeutic agents, which are highly challenging to assess. Here, we combine kinetic analyses with quantitative binding measurements to address the mechanism of action of four clinical stage anti-Aβ antibodies, aducanumab, gantenerumab, bapineuzumab and solanezumab. We quantify the influence of these antibodies on the aggregation kinetics and on the production of oligomeric aggregates and link these effects to the affinity and stoichiometry of each antibody for monomeric and fibrillar forms of Aβ. Our results reveal that, uniquely among these four antibodies, aducanumab dramatically reduces the flux of Aβ oligomers. The effects of four antibodies on the aggregation pathway of Aβ are examined via an in-depth kinetics approach, revealing the specific molecular steps affected by each antibody.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
7720发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
FashionBoy应助丝绒采纳,获得10
刚刚
yc发布了新的文献求助10
刚刚
初景发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
充电宝应助失眠的丹翠采纳,获得10
1秒前
大模型应助天真白天采纳,获得10
1秒前
汉堡包应助明亮的幻竹采纳,获得10
1秒前
1秒前
JASON发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
Temperature发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
乐观小之发布了新的文献求助10
2秒前
leo7发布了新的文献求助20
2秒前
扎心完成签到,获得积分10
2秒前
fantasy应助xglake采纳,获得10
2秒前
orixero应助六折采纳,获得10
2秒前
3秒前
3秒前
3秒前
zz发布了新的文献求助10
3秒前
ccc发布了新的文献求助10
4秒前
111完成签到,获得积分10
4秒前
hxy完成签到,获得积分20
4秒前
YJ发布了新的文献求助10
4秒前
会幸福的发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
sun发布了新的文献求助10
5秒前
思源应助原地起跳采纳,获得10
5秒前
勇敢小羊发布了新的文献求助10
5秒前
小鱼爱吃肉应助耿丹阳采纳,获得10
5秒前
完美世界应助乐正熠彤采纳,获得10
5秒前
天下无双发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
英俊的铭应助鱼丸枝桠采纳,获得10
6秒前
7秒前
7秒前
第十一题发布了新的文献求助10
7秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
Cognitive Psychology in a Changing World 800
内視鏡的に摘除しえた十二指腸乳頭部腫瘍の2例 660
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The Neuroscience of Language 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7685122
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9248776
关于积分的说明 19953782
捐赠科研通 7257966
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3289084
关于科研通互助平台的介绍 2446210
邀请新用户注册赠送积分活动 2293257