Los anticuerpos monoclonales humanizados se construyen mediante el injerto de las regiones determinantes complementarias (CDR) y, debido a su seguridad y eficacia, se utilizan ampliamente en el desarrollo de anticuerpos terapéuticos. Obtener secuencias precisas de las cadenas ligeras y pesadas de las CDR es clave para la producción de anticuerpos recombinantes. Este estudio, basado en un método integrado de digestión en gradiente multi-enzima y una estrategia de espectrometría de masas de abajo hacia arriba, realizó el secuenciamiento de novo de tres anticuerpos neutralizantes pan-coronavirus humanizados (3D11, C1520, 5A6), reconstruyendo las secuencias mediante tres diferentes algoritmos de ensamblaje (PEAKS AB, Stitch y Fusion) y comparando sistemáticamente el rendimiento de estos algoritmos (cobertura y precisión del ensamblaje). Los resultados mostraron que, bajo las condiciones experimentales actuales, el algoritmo Fusion puede alcanzar una cobertura y precisión del 100 % en las cadenas ligeras y pesadas para los tres anticuerpos, manteniéndose estable en las regiones altamente variables de las CDR sin inserciones adicionales de secuencias. En contraste, PEAKS AB y Stitch presentan faltantes, inserciones o ensamblajes erróneos en algunas regiones. En conclusión, la robustez demostrada por el algoritmo Fusion proporciona una base confiable para el análisis de secuencias, facilitando el diseño y desarrollo racional de anticuerpos neutralizantes pan-coronavirus.

Espectrometría de masas de abajo hacia arriba; secuenciamiento de novo; algoritmos de ensamblaje de secuencias; pan-coronavirus; anticuerpos neutralizantes