Anticorpos monoclonais humanizados são construídos por meio do transplante das regiões determinantes de complementariedade (CDRs) e, devido à sua segurança e eficácia, são amplamente usados no desenvolvimento de anticorpos terapêuticos. Obter sequências precisas das cadeias leves e pesadas dos CDRs é fundamental para a produção de anticorpos recombinantes. Este estudo, baseado em um método integrado de digestão enzimática em gradiente multienzima e uma estratégia de espectrometria de massas bottom-up, realizou o sequenciamento de novo de três anticorpos neutralizantes pan-coronavírus humanizados (3D11, C1520, 5A6), utilizando três algoritmos de montagem diferentes (PEAKS AB, Stitch e Fusion) para reconstruir as sequências dos anticorpos e comparou sistematicamente o desempenho desses três algoritmos (cobertura de montagem e precisão). Os resultados mostraram que, nas condições experimentais atuais, o algoritmo Fusion alcançou 100% de cobertura e precisão das cadeias leves e pesadas nos três anticorpos, mantendo-se estável nas regiões altamente variantes dos CDRs, sem inserções adicionais de sequência. Em contraste, PEAKS AB e Stitch apresentaram fragmentos ausentes, inserções ou montagem incorreta em algumas áreas. Em resumo, a robustez demonstrada pelo algoritmo Fusion fornece uma base confiável para a análise de sequências no design racional e desenvolvimento de anticorpos neutralizantes pan-coronavírus.

Espectrometria de massas bottom-up;Sequenciamento de novo;Algoritmos de montagem de sequência;Pan-coronavírus;Anticorpos neutralizantes