基于构象表位预测与免疫原性相似性分析的冠状病毒交叉反应抗体计算筛选新策略

《Frontiers in Cellular and Infection Microbiology》：A computational pipeline to discover potential cross-reactive antibodies: a case study on coronavirus

本文提出了一种整合构象表位预测与表位免疫原性相似性分析的计算流程，用于系统性发现冠状病毒交叉反应抗体（crAb）。该流程通过结构保守性分析和CE-BLAST相似性评分，从1273个抗体中筛选出20个高潜力候选者，其中45%经CoV-AbDab数据库验证具有跨变异株结合能力（如P17对SARS-CoV-2 WT的IC50达0.165 ng/mL），为快速开发广谱抗病毒疗法提供了新思路。

　　

引言：交叉反应抗体（crAb）能够识别不同病毒株间的保守表位，在诊断、治疗和流行病预防中具有重要价值。传统crAb发现方法如杂交瘤技术和噬菌体展示耗时费力，而现有计算方法多聚焦于保守表位区域预测，缺乏针对抗体交叉反应性的系统筛选流程。本文通过整合构象表位预测与表位相似性分析，建立了高效计算流程，并以冠状病毒为例验证其可行性。

方法：研究团队从CoV-AbDab数据库中获取10231个非冗余抗体序列，通过CD-HIT聚类获得1273个代表性抗体进行结构建模。选取5种冠状病毒刺突蛋白抗原结构（SARS-CoV、SARS-CoV-2 WT、Beta、Omicron B.1和XBB.1.5），采用SEPPA-mAb平台预测每个抗体的构象表位。通过多序列比对和溶剂可及表面积分析鉴定保守表面位点（CSS），并利用CE-BLAST计算表位免疫原性相似性，最终通过双重阈值（病毒内≥0.8，病毒间≥0.4）筛选潜在crAb。

结果：流程通过三步筛选策略：首先排除表位区域不一致的抗体，其次保留表位中CSS占比高于20%的抗体（50个），最后根据CE-BLAST相似性评分排名。在Top20候选抗体中，9个（45%）经实验验证为crAb，包括对SARS-CoV-2 WT具有强中和活性的P17（IC₅₀=0.165 ng/mL）、BG7-15（IC₅₀=16 ng/mL）和Beta-54（IC₅₀=1 ng/mL）。与XBCR-net相比，本流程的crAb富集能力提升80%，且能提供精确的表位定位信息。案例研究显示，P17靶向RBD的484-489区域，与实验验证表位高度重叠；BG7-15通过结合RBD非RBM区抑制构象转换；Beta-54则识别RBD保守脊区，规避K417、E484等突变热点。

讨论：本研究的优势在于结合结构保守性与免疫原性相似性进行协同判断，SEPPA-mAb表位预测准确率达0.873，CE-BLAST对流感病毒表位相似性预测AUC为0.917。流程无需训练数据即可实现抗体库高效筛选，且可扩展至其他病原体抗原家族。局限性在于对结构模型质量依赖较强，且未考虑糖基化等翻译后修饰的影响。未来可整合深度学习框架提升中和活性预测能力。

结论：该计算流程为快速发现广谱中和抗体提供了可扩展的策略，通过结构引导的虚拟筛选加速抗病毒药物研发，对应对新发传染病威胁具有重要价值。