共聚物人工抗体的设计及其作用机制的理论和模拟研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21903045
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0309.高分子物理与高分子物理化学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Copolymer artificial antibody (CPAA) constitutes high potential targeted-drugs and carrier system for biomedical purposes. Still, as for the complexity of the polymer internal network structure and the copolymerization process, its bimolecular interaction modes, in particular to those determining the binding affinity and specificity to proteins, have not been fully rationalized. We study the binding behavior of the EpCAM and other serum proteins to the copolymer chains within the CPAA, by means of molecular dynamics simulation. The fraction rate for charged and hydrophobic monomers on the copolymer, the length of their sequence as well as the extension of the chain is investigated to illustrate their impacts on the binding affinity between polymer and protein. The focus is the composition and the structure of the copolymer that leads to the specific binding to EpCAM. Since EpCAM is determined as the protein responsible for the cancer occurrence, the results revealed by this research will explicitly provide theoretical guidance for the development of CPAA as the targeted drug: the monomer composition of CPAA and sequence. Moreover, this study will discuss in the molecular level on the mechanism of bimolecular recognition triggered from the electrostatic and hydrophobic interaction from copolymers.
共聚物人工抗体(CPAA)在免疫类靶向药物以及药物分子运载方面有着很强的应用潜力。然而由于聚合物类抗体内部不规则的网络结构以及共聚反应的复杂性,目前对CPAA与生物大分子的相互作用机制,尤其是对决定CPAA与蛋白质间吸附强度和吸附特异性主要的因素尚还没有一个清楚的认识。本项目通过分子动力学模拟,研究了上皮细胞粘附分子(EpCAM)以及几种常见血清蛋白质在CPAA内部线性共聚物段上的吸附行为。具体地探讨了线性共聚物上带电和疏水聚合单体的比例、单体序列的长度以及链延展性对共聚物和蛋白质吸附强度的影响。研究的重点是共聚物与EpCAM特异性吸附发生时共聚物的特征。由于EpCAM是已确定的与肿瘤相关的蛋白分子,本项目的研究将直接为CPAA的靶向药应用提供理论指导: 如CPAA单体混合比例和序列的选择。同时,本项目将在分子层面上探讨共聚物是如何通过静电和疏水相互作用实现对生物大分子的识别。

结项摘要

共聚物人工抗体(CPAA)作为非印迹类聚合物抗体,在免疫类靶向药物以及药物分子运载方面有着很强的应用潜力。然而,由于聚合物类抗体内部复杂的网络结构以及共聚反应的复杂性,目前对CPAA与生物大分子的相互作用机制,尤其是对决定CPAA与蛋白质间吸附强度和吸附特异性主要的因素尚还没有一个清楚的认识。本项目我们通过大量的分子动力学计算,尝试初步建立了共聚物人工抗体与几种蛋白质的粗粒化模型,我们计算了CPAA与生物大分子的相互作用,对于CPAA在蛋白质表面亲水、疏水、带电区域上的吸附做了详细的归类,我们发现改变CPAA功能性单体的类型和比例可以显著改变CPAA在蛋白质表面的吸附行为,从而帮助我们理解共聚物人工抗体对抗原的吸附机理。同时,我们也尝试将理论计算和实验结果做更好的对照,我们考虑了配体之间的吸附关联效应,改进了经典的Langmuir吸附模型,为分子吸附试验和计算机模拟结果提供了比较的工具。我们的理论计算结果揭示了CPAA与蛋白质间疏水和静电相互作用在CPAA吸附过程中的竞争,从而从单体出发,根据蛋白质表面功能性吸附区间的分布,我们提出了一套初步的模拟计算方案,来预测不同单体组分下CPAA分子链与蛋白质间吸附自由能。本研究将为非印迹聚合物抗体从聚合单元的选择、聚合物网络尺寸的设计、各组分聚合单体的配比以及核心识别序列的确定等关键合成技术因素供理论支持。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Development of the Sequential Binding Model and Application for Anticooperative Protein Adsorption onto Charged Dendrimers
顺序结合模型的发展及其在带电树枝状聚合物上抗协同蛋白质吸附的应用
  • DOI:
    10.1021/acs.langmuir.2c00173
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Langmuir
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Xiao Xu
  • 通讯作者:
    Xiao Xu
Binding of Proteins to Copolymers of Varying Charges and Hydrophobicity: A Molecular Mechanism and Computational Strategies
蛋白质与不同电荷和疏水性的共聚物的结合:分子机制和计算策略
  • DOI:
    10.1021/acs.biomac.2c00521
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Biomacromolecules
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Xiao Xu;Tong Zhang;Stefano Angioletti-Uberti;Yongqin Lv
  • 通讯作者:
    Yongqin Lv
Probing the protein corona around charged macromolecules: interpretation of isothermal titration calorimetry by binding models and computer simulations
探测带电大分子周围的蛋白质电晕:通过结合模型和计算机模拟解释等温滴定量热法
  • DOI:
    10.1007/s00396-020-04648-x
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    COLLOID AND POLYMER SCIENCE
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Xu Xiao;Dzubiella Joachim
  • 通讯作者:
    Dzubiella Joachim
Dendritic polyelectrolytes with monovalent and divalent counterions: Charge regulation effect and counterion release
具有一价和二价抗衡离子的树枝状聚电解质:电荷调节效应和抗衡离子释放
  • DOI:
    10.1039/d1sm01392k
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Soft Matter
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Xiao Xu;Xu Jia;Yuejun Zhang
  • 通讯作者:
    Yuejun Zhang
Facilitating target search in polymer networks: Effects of target size and mixed one-dimensional and three-dimensional diffusion
促进聚合物网络中的目标搜索:目标尺寸以及混合一维和三维扩散的影响
  • DOI:
    10.1103/physreve.103.032502
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Physical Review E
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Xiao Xu;Won Kyu Kim;Joachim Dzubiella
  • 通讯作者:
    Joachim Dzubiella

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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