Humanisierte monoklonale Antikörper werden durch das Transplantieren der komplementarbestimmenden Regionen (CDRs) konstruiert und werden aufgrund ihrer Sicherheit und Wirksamkeit weit verbreitet in der therapeutischen Antikörperentwicklung eingesetzt. Die Gewinnung genauer leichter und schwerer Kettenfolgen der CDRs ist entscheidend für die Produktion rekombinanter Antikörper. Diese Studie basiert auf einer integrierten mehrenzymatischen Gradientenverdauungsmethode und einer Bottom-up-Massenspektrometriestrategie und führte ein De-novo-Sequenzieren von drei humanisierten pan-Coronavirus-neutralisierenden Antikörpern (3D11, C1520, 5A6) durch, wobei drei verschiedene Assemblierungsalgorithmen (PEAKS AB, Stitch und Fusion) zur Rekonstruktion der Antikörpersequenzen verwendet und deren Leistung systematisch verglichen wurden (Assemblierungsabdeckung und Genauigkeit). Die Ergebnisse zeigten, dass unter den aktuellen experimentellen Bedingungen der Fusion-Algorithmus in allen drei Antikörpern eine 100%ige Abdeckung und Genauigkeit der leichten und schweren Ketten erzielt, auch in den hochvariablen CDR-Regionen stabil bleibt und keine zusätzlichen Sequenzeinfügungen aufweist. Im Gegensatz dazu weisen PEAKS AB und Stitch in einigen Bereichen Fragmentverluste, Einfügungen oder fehlerhafte Assemblierungen auf. Zusammenfassend bietet die Robustheit des Fusion-Algorithmus eine verlässliche Basis für die Sequenzanalyse bei der rationalen Entwicklung und Herstellung von pan-Coronavirus-neutralisierenden Antikörpern.

Bottom-up-Massenspektrometrie;De-novo-Sequenzierung;Assemblierungsalgorithmen;Pan-Coronavirus;Neutralisierende Antikörper