抗体-抗原分子识别的结构基础和功能研究

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1、项目名称：抗体-抗原分子识别的结构基础和功能研究首席科学家：郭亚军中国人民解放军第二军医大学起止年限：2010年1月-2014年8月依托部门：总后勤部卫生部上海市科委25一、研究内容拟解决的关键科学问题包括：1.抗体研究平台的系统性抗体分子识别研究的一个重要条件是建立系统的、多层次和多角度的抗体研究平台。目前采用生物学方法结合原子层面的结构分析远远不能满足研究的需要。如何建立一个可针对多状态（静态与动态）、多层次（原子－分子－细胞）和多角度（量子力学、牛顿力学和热力学）的系统研究平台是本项目拟解决的一个关键问题。我们采用结构生物学结合计算生物学和功能验证的策

2、略，建立抗体“虚拟设计预测和验证”研究体系，发展和完善已建立的抗体研究生物技术平台。2、抗体抗原特异识别的可模拟性免疫识别和结合是发生在抗体分子与抗原分子特定位置、特定片段之间的互相匹配和吻合的过程。这种特异性相互作用是完全基于一级序列折叠后的三级结构，对应的蛋白质空间表面特征是揭示分子识别规律的基础。在已构建的抗体-抗原复合物库（平台）和前期973所建立的技术平台基础上，跨生物学、计算机、统计、数学等学科，引入地理信息系统（GIS）的“空间信息分析与模型分析”功能，对抗原抗体分子识别进行分析与模拟，并结合其它子课题进行生物学试验验证。3.抗体抗原分子相互作

3、用的规律性分子识别必然存在着其普遍意义上的规律,在遗传密码之外还应该存在着“结构密码”,对分子识别规律的了解将能够大量获得特定功能的蛋白质。抗体分子的一系列重要生物学功能均与抗体分子特异性识别有紧密关系，对抗体分子识别规律的阐明，是本项目需要解决的重要关键科学问题。利用已建立的各种生物抗体库和抗体虚拟设计平台，通过抗体的虚拟设计抗体分子的结构，预测抗体功能，结合生物手段和生物信息技术，解析抗体分子的识别规律。对抗体分子识别规律的阐明也将为其它生物大分子识别规律的研究奠定理论基础。以我们已有的晶体结构明确的抗原表位为研究模型，在虚拟设计和生物验证的研究平台上采

4、用从生物——虚拟——模拟——生物的策略才有可能准确、全面地研究抗体分子识别的规律。25主要研究内容包括：1．利用地理信息系统（GIS）空间信息分析技术寻找抗体抗原表面结合位点识别规律:在生物信息大规模抗体虚拟库和抗体抗原分子识别的结构基础上，统计抗体抗原结合界面两侧的空间信息特征和特征，建立基于空间特征的蛋白质抗原空间表位预测方法，进行抗体抗原分子识别的分子动力学模拟，采用地理信息系统（GIS）的“空间信息分析与模型分析”功能,发展空间比对技术，寻找抗体抗原表面结合位点识别规律。2．抗体抗原相互作用结构学基础：综合运用结构生物学、计算生物学、免疫学、分子生物

5、学和生物化学的方法，以具有重要生物学功能的抗原和抗体分子为研究目标，构建抗原和抗体分子结构测定平台，抗原表位测定的技术平台，以及抗体生物学功能机制的分析平台。综合运用X-射线晶体学、溶液核磁共振、冷冻电镜、X-射线小角散射等多种结构生物学手段测定抗体和抗原分子以及它们的复合物的在不同分辨率尺度上和不同测定方法基础上的三维结构信息，确定抗原分子上具有重要活性的功能表位，揭示抗体特异性高效识别靶标抗原的结构基础，阐明抗体发挥其生物学功能的分子机理。3.抗体抗原复合物的分子分布特征及功能识别基础：利用近场光学显微术结合荧光量子点标记技术对单个抗原抗体在细胞表面的动

6、态分布状态进行可视化研究及数量化分析，结合单分子力谱测量技术和原子力显微成像术对抗原抗体分子间结合，解离的动态过程给以精细探讨。进一步阐明在生理条件下抗原抗体相互作用机制，修正已建立的数学理论模型。4．基于计算生物学的抗体分子设计及功能进化规律研究25基于分子动力学（牛顿力学）和周期性边界条件下的密度泛函理论（量子力学）探讨抗原-抗体相互作用的动态模式，建立基于结构的计算机虚拟突变技术并用于抗体分子的功能进化。利用Denovo建模、微观组态相互作用理论获得抗体模拟多肽结构，设计全新功能性人源抗体分子及双功能多价抗体分子，在此基础上探讨抗体分子功能进化规律，为

7、新型抗体分子功能的预测提供理论依据。5、抗体分子识别的功能进化规律：利用现有的人源Fab抗体库和噬菌体抗体库技术与分子对接矩阵模式，结合人—人单克隆抗体技术及小鼠杂交瘤技术，进行基于抗体表位的高通量抗体筛选；收集所产生的功能性抗体分子数据，建立充实“生物抗体数据库”，结合结构生物学的数据和计算生物学手段对抗体分子识别特点进行研究，寻找抗体分子识别和发挥功能的规律。利用分子生物学、细胞生物学等方法对通过计算生物学获得的抗体分子进行克隆和表达，在细胞或动物模型上研究抗体分子的生物学功能，对抗体分子识别的作用规律进行系统研究。2525二、预期目标总体目标：以建立“

8、抗体结构和功能”的创新研究体系、寻找抗体抗原分子识别