El método HOPE para la producción de anticuerpos monoclonales y proteínas: un punto de inflexión en la ingeniería de anticuerpos y una vía para la ciencia de los materiales.

Ilustración del Método HOPE de la Dra. Michellie Hernandez editada de la ilustración anterior de Deb Bose (Hernández et al., 2023)

Escrito y editado por Michellie Hernandez, MD, con la ayuda de ChatGPT (contiene contenido de ChatGPT revisado y contenido personal de la autora)

Publicado: 11 de Oct, 2024

Abstracto

El método HOPE es un proceso de seis pasos para la producción de mAb a partir de anticuerpos recolectados de muestras de sangre de donantes humanos con una potente respuesta inmune adaptativa contra un patógeno o objetivo de interés. La Dra. Michellie Hernandez ideó el proceso en 2020 (Hernandez 2020), pero lo llamó método HOPE en 2023 (Hernandez et al. 2023). Este proceso también se puede utilizar para identificar los genes de bioproteínas para la tecnología de ADN recurrente actual o un método innovador para producir bioproteínas en masa sin conocer la información genética de la proteína.

Pasos del método HOPE

1. Obtenga muestras de sangre de poblaciones de pacientes recuperados con el patógeno o neoantígeno de interés. Para fines de bioproteínas, se obtendrá una muestra purificada.

2. Análisis computacional de la estructura de la proteína (anticuerpo seleccionado o bioproteína en el Paso 1) con espectrómetro de masas HPLC y microscopía electrónica criogénica (crio-EM). Estos datos se pueden ingresar en modelos computacionales entrenados para completar la secuenciación de péptidos de novo para predecir la secuencia de aminoácidos lineal de la proteína, seguido por una mayor decodificación y predicción de la secuencia de ARNm por algoritmos analizando la tabla de codones. Para realizar ingeniería inversa de anticuerpos adecuada, la selección del mejor anticuerpo debe ser selectiva determinada por  la eficiencia de la mejor región FAB y la mejor región FC. Por lo que potencialmente, pueden ser dos anticuerpos diferentes o un anticuerpo que tenga ambas regiones FAB y FC potentes. El análisis computacional del FAB (el sitio de unión del anticuerpo al antígeno) y la región FC del anticuerpo seleccionado debe realizarse por separado.

3. Decodificar la secuencia de ARNm de la región FAB y Fc (en caso de ingeniería inversa de anticuerpos) a partir de la secuencia de aminoácidos lineal predicha en los modelos computacionales en el Paso 2; utilizando modelos computacionales de traducción inversa e ingeniería de codones. En la traducción natural, la secuencia de ARNm codifica un aminoácido con tres ácidos nucleicos combinados llamado codón. En la traducción inversa o retrotraducción en algunos artículos, el ARNm se predice a partir de datos de secuencias de aminoácidos lineales basados ​​en algoritmos de modelos computacionales entrenados que han analizado la tabla de codones y numerosas traducciones naturales de la secuencia de ARNm a sus secuencias de aminoácidos conocidas, creando así un Algoritmo para decodificar ARNm a partir de secuencias de aminoácidos lineales. Este mismo proceso de decodificación de ARNm a partir de la secuencia de aminoácidos lineales predicha también se puede realizar para realizar ingeniería inversa en bioproteínas.

4. En el caso de la ingeniería inversa de anticuerpos, unir las secuencias de ARNm de la región FAB y FC obtenidas en el paso 3 para que la unión de las dos codifique un anticuerpo monoclonal (mab) completo y totalmente humano eficaz contra el objetivo de interés. Obtenga un ARNm transcrito in vitro (ARNm de IVT) que codifique la secuencia de ARNm combinada (Hernandez et al., 2023).

5. Sintetizar una secuencia de ADN sintética que, tras la transcripción, transcribe la secuencia de ARNm en el Paso 5 (ARNm de IVT sin el sistema de administración) mediante transcripción inversa e ingeniería genética. En el caso de la ingeniería inversa de bioproteínas, los pasos 4 y 5 proporcionan un enfoque innovador para producir bioproteínas en masa, ya que la biofabricación recombinante actual de bioproteínas utiliza los genes de las proteínas, pero en el Metodo HOPE en lugar de los genes se utiliza la secuencia de ADN obtenido en este paso, que codifica un ARNm de IVT para la bioproteína de interés para producir en masa.

6. El ADN sintético se inserta en un plásmido, y con el uso de tecnología de ADN recombinante en E. Coli o cultivo de levadura (Ridder et al., 1995) se podrían reproducir clones de ARNm de IVT (Hernandez et al., 2023).

Las proteínas de todas las especies vivas de la Tierra siguen el mismo proceso de transcripción, aunque las unidades de ribosomas pueden ser diferentes entre especies, todas siguen el proceso de transcripción del dogma central que convierte el ARNm en codones y secuencias de aminoácidos. Ésta es la razón por la que decodificar la secuencia de ARNm es clave para su bioproducción. El proceso de ideación del método HOPE no siguió una metodología, sino que fue un enfoque interdisciplinario para aprovechar el sorprendente proceso de selección observado en el potente sistema inmunológico adaptativo humano para unirse a su objetivo. Tras su idea, me di cuenta de que también se puede aplicar a la producción en masa de bioproteínas.

La propuesta de investigación mejora la producción moderna de anticuerpos monoclonales recombinantes mediante la integración de IA, bioingeniería y la bio utilización del subproducto de un potente sistema inmunológico adaptativo. Aunque no se considera Biomímesis ya que la conceptualización no se logró a través de la metodología de Biomímesis y porque involucra la bio utilización de especies, me gusta considerar el método HOPE como inspirado en la naturaleza.

La biomímesis combina "Ethos", que consiste en re-conectarse y respetar la naturaleza, y "Emulación", que significa incorporar las formas, procesos o sistemas de la naturaleza en sus diseños en diferentes niveles: macro, micro o nano. Para evaluar estos diseños utilizamos los patrones de la naturaleza, conocidos como principios de vida, que aseguran el equilibrio y la sostenibilidad. Este enfoque pretende cultivar el aprecio por cómo ha evolucionado la naturaleza, permitiendo que cada ser vivo exista en armonía con la Tierra y su entorno.

Actualmente estoy ideando la segunda versión del método HOPE que podría seguir más los principios de vida de la biomímesis y utilizar menos bio utilización. La segunda versión del método HOPE seguiría algunos pasos del método HOPE para desarrollar una impresión molecular de la región FAB de anticuerpos con nanopartículas. Aun estoy trabajando en más detalles sobre cómo hacerlo ya que requiere suficientes datos para entrenar la IA que aun no existen. Esto sustituirá los anticuerpos monoclonales por nanopartículas que puedan atacar los mismos objetivos del anticuerpo para reducir los costos en diagnósticos y terapias dirigidas. Sigo creyendo que el método HOPE se inspiró en la naturaleza, ya que la idea del método HOPE se inspiró en cómo el mundo natural ya apunta a su respuesta inmune y aprovecha los potentes anticuerpos específicos que ya se generan a partir del proceso de selección del sistema inmunológico adaptativo.

El método HOPE en comparación con los métodos tradicionales y modernos de la bio fabricación.

Las principales diferencias entre el método HOPE y los métodos tradicionales y modernos de producción de anticuerpos monoclonales (mAb) son las siguientes:

1. Fuente de anticuerpos:

   • Método tradicional: los anticuerpos se derivan de hibridomas, que se crean fusionando células B de ratones inmunizados con células de mieloma (células HeLa).

   • Método moderno: los anticuerpos se producen utilizando tecnología de ADN recombinante, donde los genes que codifican el anticuerpo se aíslan y se insertan en vectores de expresión para su producción en varios tipos de células.

   • Método HOPE: Selección del mejor anticuerpo de estudios de la población con infecciones de patógenos de interés o estudios personalizado de anticuerpos específicos a neo antígenos en caso del paciente oncológico. Luego mediante análisis computacional y confirmación de la capacidad de unión eficiente de la región FAB y la respuesta inmune de la región FC.

2. Proceso de producción:

   • Método tradicional: Implica el uso de tecnología de hibridoma, que requiere la fusión de células B con células de mieloma (células HeLa), seguida de la selección de un único clon que produzca el anticuerpo deseado. Luego, los anticuerpos se producen in vivo inyectando células de hibridoma a ratones o in vitro mediante un cultivo celular.

   • Método moderno: utiliza técnicas de ingeniería genética para clonar los genes de las cadenas pesada y ligera del anticuerpo en vectores de expresión. Luego, estos vectores se introducen en células huésped adecuadas, como levaduras, bacterias, células de insectos o células de mamíferos, para su producción a gran escala.

   • Método HOPE: En lugar de incorporar el gen del anticuerpo en un plásmido, lo que sería mucho más largo ya que incluiría los intrones y los exones, se incorporaría al plásmido ADN sintético que codifica el ARNm IVT del anticuerpo.

3. Eficiencia de costos y tiempo:

   • Método tradicional: el proceso es costoso y requiere mucho tiempo, y requiere el mantenimiento de modelos de ratones, la fusión celular y la detección del clon productor de anticuerpos deseado.

   • Método moderno: la tecnología de ADN recombinante ofrece un enfoque más rentable y eficiente en términos de tiempo, ya que elimina la necesidad de modelos de animales y permite la producción directa en sistemas de cultivo celular.

   • Método HOPE: aún no se ha determinado la rentabilidad, pero una vez que el proceso reduciría el tiempo de seguimiento y el error de la eficacia del mAb si se realizan predicciones computacionales adecuadas decodificando la secuencia de ARNm del mejor anticuerpo seleccionado en el paso 1 de el proceso.

4. Escalabilidad y consistencia:

   • Método tradicional: ampliar la producción puede ser un desafío y puede resultar en variabilidad en la calidad de los anticuerpos debido a las diferencias en la salud del animal y las condiciones de cultivo.

   • Método moderno: ofrece mejor escalabilidad y consistencia en la producción de anticuerpos, ya que se basa en condiciones de cultivo celular controladas y puede automatizarse en mayor medida.

   • Método HOPE: La escalabilidad es similar a la tecnología recombinante moderna, pero debe mejorarse debido a que las secuencias de ADN más pequeñas agregadas al plásmido facilitan la producción de la tecnología de ADN recombinante en bacterias o levaduras.

5. Post-Translational Modifications:

   • Método tradicional: el método de producción in vivo puede dar como resultado anticuerpos con modificaciones postraduccionales que difieren de los anticuerpos humanos, lo que podría generar problemas de inmunogenicidad.

   • Método moderno: se pueden diseñar sistemas de producción recombinantes para realizar modificaciones postraduccionales más similares a las células humanas, reduciendo el riesgo de inmunogenicidad.

   • Método HOPE: La determinación de las modificaciones postraduccionales debe es indeterminada ya que requiere más datos sobre la regulación de modificaciones postraduccionales. El ARNm codifica solo exones para la secuencia de aminoácidos lineal, los científicos deben recopilar datos de microARN y otros factores que son clave en la regulación de las modificaciones postraduccionales en la producción de anticuerpos para determinar si existe una regulación postraduccional común para todos los anticuerpos.

     
     

6. Therapeutic Applications:

   • Método tradicional: Los anticuerpos producidos suelen ser murinos o quiméricos, lo que puede limitar su uso terapéutico debido a su inmunogenicidad.

   • Método moderno: permite la producción de anticuerpos totalmente humanos o humanizados, que son más adecuados para aplicaciones terapéuticas ya que es menos probable que provoquen una respuesta inmune en humanos.

   • Método HOPE: Las aplicaciones potenciales del Método HOPE son amplias y abarcan múltiples campos:

     • Enfermedades infecciosas: la capacidad del método para identificar y producir NAbs y bNAbs de pacientes recuperados podría conducir al desarrollo de tratamientos altamente efectivos para infecciones virales como COVID-19. Al apuntar a epítopos con un historial de mutaciones bajo, el método HOPE podría adelantarse a la deriva antigénica de los patógenos. Los anticuerpos potentes específicos contra patógenos microbianos o parásitos extracelulares que no se consideran anticuerpos neutralizantes debido a que se deben a una infección no viral, también se pueden usar en el proceso de desarrollo de diagnósticos y terapias de enfermedades infecciosas no virales.

     • Terapia contra el cáncer: la medicina personalizada da un importante paso adelante con la capacidad del método HOPE de producir mAb específicos para neo antígenos tumorales. Esto podría conducir a tratamientos más específicos y eficaces para los pacientes con cáncer mediante conjugados de anticuerpos y fármacos o inmunoensayos de diagnóstico personalizados, lo que podría prevenir la metástasis y alterar el microambiente del tumor.

     • Diagnóstico Rápido: El método puede facilitar la creación de pruebas de diagnóstico rápido para diversas enfermedades, incluidas las pandemias emergentes. Al identificar los anticuerpos que se unen más estrechamente a antígenos específicos, el método HOPE puede mejorar la sensibilidad y especificidad de los ensayos de diagnóstico.

     • Desarrollo de vacunas: al identificar los NAbs o anticuerpos potentes específicos más eficaces contra patógenos no virales, el método HOPE puede guiar el desarrollo de vacunas de ARNm. A medida que estos potentes anticuerpos se unen a los epítopos, los científicos pueden determinar cuáles son los mejores epítopos en los que se pueden concentrar para el desarrollo de la vacuna. La incorporación de la secuencia de ARNm de los epítopos reconocidos por estos anticuerpos en los diseños de vacunas podría provocar una fuerte respuesta inmunitaria, al incrementar las posibilidades de que el sistema inmunitario del paciente genere una respuesta de anticuerpos similar.

     • Ciencia de los materiales: los modelos computacionales del método HOPE también se pueden aplicar a la producción de bioproteínas, ofreciendo una alternativa sostenible a los plásticos y potencialmente impactando las innovaciones en materia para la sostenibilidad y el cambio climático. El método se puede utilizar para decodificar el ARNm de una proteína cuyo gen se desconoce y, una vez conocido, proceder de dos maneras.

       • Los científicos pueden identificar el gen dentro del genoma de la especie buscando las mismas secuencias de exones divididas en el ADN (recuerde que el ADN contiene intrones y exones, por eso el ARNm, que solo codifica los exones de los genes, parecería estar dividido dentro del ADN, así como ADN le faltará un grupo hidroxilo dentro de sus ácidos nucleicos, y ADN contiene Timina mientras que al ARN le faltará uracilo). Utilizando algoritmos de IA, se identifica dónde aparecen secuencias de ADN similares en el genoma y se analiza el gen de la proteína dentro de esa región.

       • Los científicos también pueden probar un enfoque diferente en la tecnología del ADN recombinante, al no utilizar el gen de la proteína dentro del plásmido y utilizar ADN sintético que codifique el ARNm de IVT que dirigiría los ribosomas bacterianos o de levadura para producir la bioproteína de interés. Lo cual, que yo sepa, aún no se ha intentado.

   • Medicina de precisión: el enfoque del método en la producción personalizada de anticuerpos podría allanar el camino para una nueva era en la medicina de precisión, donde los tratamientos se adaptan a la respuesta inmune única de cada individuo.

Conclusion

In summary, the HOPE method attempts to enhance modern methods of mAb production offering significant advantages over traditional hybridoma technology in terms of cost, time, scalability, consistency, and therapeutic applicability. Modern methods of mass producing recombinant bio proteins require prior knowledge of the gene of the bio protein of interest,

the HOPE method provides a way to facilitate identifying the gene of the bio protein within the species genome to mass produce with modern recombinant technology or a new innovative version of recombinant technology utilizing synthetic DNA sequencing encoding IVT mRNA of the bio protein of interest within the plasmid.

A medida que el método madure y se someta a pruebas rigurosas de seguridad y eficacia, podría convertirse en una piedra angular de las iniciativas de salud globales, ofreciendo esperanza a los pacientes y comunidades afectadas por una amplia gama de enfermedades. Además de ser un trampolín en el proceso de producción masiva de bioproteínas.

References

 Hernandez M, Bose D (2023) The HOPE Method: Reverse Engineering Antibodies of recovered Patients and Bioproteins. J Appl Microb Res. Vol: 6 Issu: 1 (09-20). https://www.innovationinfo.org/articles/JAMBR/JAMBR-164.pdf

Hernandez M, Bose D (2022) The HOPE method: reverse engineering antibodies of recovered patients and bioproteins. ARPHA Preprints. https://doi.org/10.3897/arphapreprints.e95037 

Hernandez M (2021) Preprint: HOPE Monoclonal Antibodies: Genetically engineered monoclonal antibodies via mass spectrometry or cryogenic electron microscopy followed by protein design analysis of antibodies of recovered patients. DOI:10.13140/RG.2.2.31167.02727

Hernandez M (2020) HOPE Monoclonal Antibodies: Genetically Engineered Monoclonal Antibodies via Mass Spectrometry or Protein Design analysis of antibodies of Recovered patients. By Dr. Michellie Hernandez, MD is licensed under CC BY-SA 4.0. https://www.worldpulse.org/story/hope-monoclonal-antibodies-as-potential-treatment-for-covid19-18496

Financiamiento: El proyecto del Método HOPE de MD Biomimicry es un proyecto pro bono proporcionó financiación independiente sobre el método HOPE para anticuerpos monoclonales y bioproteínas.

Autores contribuyentes: Dra. Michellie Hernandez (MH) and Intelligencia Artificial

Conceptualization: MH, ChatGPT, and PopAI

Methodologia: MH

Investigación: MH

Visualización: MH

Financiamiento adquiridos: MH

Administración del Proyecto: MH

Supervision: MH

Buzón escrito – original: MH, ChatGPT, and PopAI

Escrito personal – revisión y editado por: MH and Grammarly

Intereses Competitivos: La autora niega intereses competitivos.