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mAbs | 使用在线亲和色谱-质谱对影响抗体-FcγRIIIa V158 (CD16a)结合的属性进行非靶向表征

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分享: 2022/03/11 15:51:31
导读: 作者描述了一种使用固定化FcγRIIIa受体的亲和层析方法,通过在线质谱(MS)和离线馏分收集,在单个非靶向大规模实验中研究影响FcγRIIIa亲和性的因素。

大家好,本栏目供稿来自于中山大学李惠琳课题组,以后将定期为大家带来质谱新技术、新方法领域的前沿文献与工作交流,欢迎评论互动。本周为大家分享一篇发表在mAbs上的文章,Non-targeted characterization of attributes affecting antibody-FcγRIIIa V158 (CD16a) binding via online affinity chromatography-mass spectrometry1,通讯作者是美国加利福尼亚州Amgen公司的Pavel V. Bondarenko。

论文.png

Fcγ受体(FcγR)是免疫球蛋白(Ig)超家族的膜结合糖蛋白,存在于免疫系统的许多造血细胞表面。这些受体可以结合IgG免疫复合物,在免疫反应的调节中发挥重要作用。FcγRIIIa(CD16a)是一种低亲和力Fc受体,与抗体依赖性细胞介导的细胞毒性(ADCC)有关。研究表明FcγRIIIa结合亲和力与治疗性单克隆抗体(mAb)的ADCC效力之间存在良好的相关性,测量这种相互作用的亲和力是体外评估单克隆抗体疗法ADCC效力的一个重要部分。Fc上保守N糖基化位点(N297)的聚糖组成对CH2结构域的构象动力学和灵活性有显著的影响,并进一步关系到该结构域与Fcγ受体的亲和力,这种亲和力的差异为区分单克隆抗体糖型提供了一种独特的方法。在文章中,作者描述了一种使用固定化FcγRIIIa受体的亲和层析方法,通过在线质谱(MS)和离线馏分收集,在单个非靶向大规模实验中研究影响FcγRIIIa亲和性的因素。

一、基于Fcγ受体亲和层析的抗体糖型鉴别

图1显示了利妥昔单抗的糖型分离。从个体保留时间来看,半乳糖基化在与受体的结合亲和力中起着重要作用,更高水平的半乳糖导致亲和力增加(图1b)。几种糖型在提取质谱图(XMC)中含有多个峰(图1c),例如G1F/G1F。这是因为可能存在质量相同的位置异构体(例如G1F/G1F和G0F/G2F含有相同数量的糖,但排列方式不同)。此外,一次只有一个Fc-聚糖与Fc-γRIIIa相互作用,因此不对称糖基化单抗的一侧比另一侧具有更高的亲和力,这可以表现为两个不同的亲和力峰。此外还检测到两种无核心岩藻糖基化物种(M5/M5和G0F/G0)。据报道,这些物种的亲和力和ADCC效价显著增加,但这似乎并未反映在本实验中的保留时间上。最值得注意的是,据报道,M5/M5糖型对FcγRIIIa的亲和力增加了4-6倍,但在所有糖型中洗脱时间最早。仅观察到相对于岩藻糖基化G0F/G0F,无岩藻糖基化G0F/G0糖型的亲和力略有增加,保留时间偏移的幅度与G1F/G1F糖型相当,而不是文献中报道的增加10-50倍。作者推测,与大多数已发表的结合研究中使用的糖基化FcγRs相比,这种偏离预期保留行为的现象可能源于柱上的FcγRIIIa受体是无糖基化的。

观察到具有唾液酸化的抗体分子的洗脱时间比其无唾液酸化的对应物稍早。例如,在图1c中,糖型G0F/S1G1F的洗脱时间与G1F/G1F相同。G0F/S1G1F的结构类似于G0F/G2F,在一个半乳糖上带有末端唾液酸,但其洗脱时间更早(类似于G1F)。这表明唾液酸残基可能阻止或抑制第二半乳糖与FcγRIIIa的相互作用,使其更类似于G1F聚糖。

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图1 利妥昔单抗的FcγRIIIa亲和LC-UV-MS表征。(a) 整个样品的去卷积质谱;(b) 280 nm紫外检测的LC色谱图。星号表示A1G0F的洗脱。(c) 提取的质谱图(XMC)用于检测含有M5/M5、G0F/G0F、G0F/G1F、G1F/G1F、G1F/G2F和G2F/G2F聚糖的单个完整抗体分子。

二、亲和层析结果与AlphaLISA结合分析结果的相关性

图2显示了根据平均加权保留时间(根据峰面积加权)排列的四种治疗蛋白质的亲和色谱图。图2b和c显示了平均保留时间与AlphaLISA结合试验的相对亲和力百分比之间的线性相关性。这两种试验报告了类似的趋势,其中糖基化Fc融合蛋白显示无结合,mAb3(IgG2)显示非常弱的结合,与mAb1相比,mAb2(具有高水平半乳糖基化的IgG1)的结合增加。这为使用FcγRIIIa亲和层析方法表征影响结合的产品属性的影响提供了验证。

图片2.png

图2 (a) 四种具有代表性的治疗蛋白模式的FcγRIIIa亲和色谱图:无糖基化Fc融合蛋白(紫色)、IgG2单抗(红色)和两种具有不同糖基化模式的IgG1单抗(蓝色和绿色)。(b) 相关图显示了相对结合亲和力与平均加权保留时间之间的关系,去除了异常样本。(c) 相对结合亲和力与加权保留时间的相关图,包括异常样本。

三、受体亲和力的差异导致IgG亚类效应器功能的变化

IgG亚类(IgG1、IgG2、IgG3和IgG4)的Fc区域具有高度的序列同源性,但在几个关键残基上有所不同,这决定了它们与各种Fc受体的亲和力。为了探究不同Fc结构域的角色,作者对具有相同Fab结构域,但Fc结构域分别来自IgG1、IgG2和IgG4的mAb2变体,以及一种工程化稳定效应器无功能变体(SEFL2)进行亲和分离(图3b)。SEFL2变体是一种无糖基化IgG1变体(N297G),带有额外的工程铰链二硫键,设计为不具有ADCC功能。保留时间数据表明,工程SEFL2-IgG1模式的亲和力最低,其次是IgG2、IgG4,然后是IgG1,这些样品的整体洗脱顺序与已有文献报道的结果一致。然而,IgG4变体的洗脱时间似乎高估了结合亲和力,洗脱时间仅略早于IgG1变体。这种增加的表观亲和力或许与柱上受体的糖基化性质有关,不应用于评估FcγRIIIa对IgG4亚类单克隆抗体的亲和力。

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图3 (a) 人类IgG重链CH2区域的对齐序列(EU编号)。参与FcγRIIIa结合的IgG Fc残基以绿色突出显示(本研究中通过实验测量),蓝色和红色突出显示(文献报道),二硫键以黄色突出显示。与IgG1序列不同的残基以粗体显示。(b) 具有相同Fab区和不同Fc区的四种mAb2变体的紫外色谱图(λ=280 nm),对应于IgG1(蓝色)、IgG2(品红)、IgG4(褐红色)和带有N297G突变的IgG1 SEFL2(黑色)。插图显示了AlphaLISA测量的相对FcγRIIIa结合亲和力值。亲和力是相对于mAb2参考标准物质的IgG1变体测量的。

四、二硫化物异构体对IgG2单抗中FcγRIIIa结合的影响

鉴于IgG2亲和色谱图的异质性,作者选择具有二硫化物变体的IgG2(mAb3)进行进一步表征。该IgG2单抗存在几种天然的二硫键结构异构体,它们可以影响疗效和Fc受体结合行为。对二硫化物异构体的反相和FcγRIIIa亲和分离的并排比较(图4)。有趣的是,亲和分离方法中使用的类天然条件仍然能够区分这些结构异构体,这表明这些异构体对Fc和FcγRIIIa的结合亲和力也存在一定影响。

图片4.png

图4 (a) 在280 nm处进行紫外检测的反相色谱图,显示天然产生的IgG2二硫化物变体和富集IgG2-a和IgG2-B的纯化样品的混合物分离。(B)相同样品的FcγRIIIa亲和紫外色谱图,显示IgG2二硫化物亚型的部分分辨率。

六、在应力条件下识别对FcγRIIIa结合产生负面影响的修饰

对受体结合位点或其附近的残基进行化学修饰可影响抗体-受体相互作用的亲和力,从而导致ADCC和疗效的变化。这种修饰可以在各种应激条件下诱导。本研究使用热应激利妥昔单抗样品(40°C,持续6周),通过LC-MS/MS肽图谱检测到200多个修饰。对比具有温度应力的样品和保持在4℃的对照样品的亲和色谱图,每个样品的主峰收集为四个组分(F1–F4)。40°C下的应力导致FcγRIIIa结合的最低亲和组分F1的峰面积略有增加(2%~4%)。对每个收集的组分进行肽图谱绘制,以确定组分中修饰相对百分比的趋势(图5)。馏分被分别赋值为0.1、0.2、0.3、0.4,以便斜率与R2进行比较,并且斜率的R2与绝对值之和可用作评分。具有正斜率的修饰(如半乳糖基化和唾液酸化)表明对受体结合有有利影响,而具有负斜率的修饰(如去酰胺化)表明对结合有不利影响。应激后,组分中的化学修饰斜率(N329脱酰胺)更高(图5b、d、f),而应激前后糖类的斜率(图5c、e、g)保持相似,表明斜率主要由聚糖对受体亲和力的影响以及组分中存在的糖类来定义。

图片5.png

图5 (a)亲和色谱图突出显示了在40°C下热应激6周后,相对于4°C对照样品,mAb1峰值强度的变化。(b–g)FcγRIII亲和组分F1、F2、F3和F4中所选修饰的相对丰度变化。(h,i)R2与4°C组分中PTMs的百分比变化斜率的关系。R2与斜率的关系由组分中所有检测到的PTMs的线性回归确定。在所有面板中,红色表示热应力样本(40°C,6周),黑色表示4°C对照样本。

所有统计分析中确定的关键属性汇总如表1所示。选择六个指标来评估数据的显著性,以确定修饰是否对FcγRIIIa结合至关重要。评估显示,利妥昔单抗P231(EU P227)、N301(EU N297)和N329(EU N325)三个残基上的11个修饰对结合的影响具有统计学意义。作者进一步分析了这些残基的空间分布,结果显示每个已鉴定的残基都与IgG1到FcγRIIIa的结合域非常接近,为确认这些属性对结合有重要影响提供了额外的信心。

表1 确定关键性属性的统计分析总结

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撰稿:夏淑君

编辑:李惠琳

文章引用:

1 Daniel W. Woodall, Thomas M. Dillon, Kevin Kalenian, et al. Non-targeted characterization of attributes affecting antibody-FcγRIIIa V158 (CD16a) binding via online affinity chromatography-mass spectrometry. mAbs, 2022, 14(1): 2004982.


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作者:李惠琳课题组

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