本記事は抗体のアミノ酸配列から構造、各部位のアノテーションや分子特性などを予測するソフトウェアSAbPredの中のnanobodyのモデリングを行うNanobodyBuilder2の使い方を紹介します。webブラウザ上からノーコードかつ個人情報の登録の必要が無く解析できるため、どなたでも気軽に試すことができます。この記事では実施例をお見せしながら紹介します。
本記事は現役博士課程の後藤大和さん協力のもと執筆されました。ご協力誠にありがとうございます！
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SAbPredとは？
SAbPredとは、The University of OxfordのCharlotte Deaneらの研究グループ（Oxford Protein Informatics Group）とUCB社、Medimmune社、AstraZeneca社、Roche社が共同開発したソフトウェアです。2025年5月現時点で計11種類のアプリケーションから構成されており、抗体のアミノ酸配列を入力することで様々な情報を取得することができます。今回は構造予測（モデリング）ができる2種類のアプリケーションのうちNanobodyBuilder2を紹介します。
NanobodyBuilder2とは？
ラクダ科動物は下図のようなheavy-chain antibodyを進化の過程で獲得したことが知られています。Nanobody (VHH抗体）はheavy-chain antibodyのVHドメインのみを切り出したものに由来するタンパク質を指します。
NanobodyBuilder2は、自分で設計したVHH抗体のアミノ酸配列を入力するCDRのアノテーションと立体構造が出力されます。今回は例として既にPDBに登録されている結晶構造データ（PDB ID : 6JB9）を正解構造としてNanobodyBuilder2が出力する構造と比較してみましょう。
タンパク質情報の入手
PDBj (Protein data bank JAPAN)にアクセスしてください。
以下の画面が表示されるため、検索窓に興味のあるタンパク質名やPDB IDが予めわかっている場合はID番号（PDB ID : 6JB9）を入力してみましょう。既に情報を取得済みの方は本項を読みとばしてください。
入力してEnterを押すと、以下の画面が表示されます。赤枠で囲んだ部分にアミノ酸配列（Sequence (fasta)）や結晶構造（PDBx/mmCIF）データなどがあります。今回はSequence (fasta)とPDBx/mmCIFデータを自分のPCにダウンロードしましょう。
NanodyBuilder2へのアクセスと情報の入力
NanobodyBuilder2にアクセスしてください。
下図のような画面が表示されるため、上記で取得したSequence データをコピーしてHeavy chain sequenceの枠内にペーストしてから【Model】を押下しましょう。
>6jb9_A: Nanobody D3-L11
SDVQLVESGGGSVQAGGSLRLSCAASGSTDSIEYMTWFRQAPGKAREGVAALYTHTGNTYYTDSVKGRFTISQDKAKNMA
YLRMDSVKSEDTAIYTCGATRKYVPVRFALDQSSYDYWGQGTQVTVSS
結果の確認
解析が完了すると下図のような画面に遷移します。
【Download】を押下するとPDB形式のモデリングデータを取得できます。
Modelling scoresの表を見ると、各領域の平均的な誤差がわかります。今回は最大でも0.36 Åであるため精度の良い結果と判断できそうです。
続いて、【View Model and Annotations】を押下すると下図の画面に遷移します。
水色が重鎖、黒色がCDRを表しています。
下図は予測誤差の閾値を示しており、誤差の閾値が5Å以下だと緑色、5Å以上10Å以下だとオレンジ色、10Å以上だとピンク色で示されています。閾値は自身で調整も可能です。
結晶構造との重ね合わせによる検証
上記でモデリングした構造が結晶構造とどの程度似ているか検証してみましょう。今回はUCSF chimeraを用いて検証します。
ゴールドが結晶構造、ライトブルーがモデリング構造です。これらの構造を各アミノ酸残基主鎖のα位の炭素（Cα）同士が重なるように設定します。
Tools|Structure Comparision|MatchMaker上記の順番でクリックすると以下のような画像が表示されます。
今回は上記設定で【OK】を押下すると以下のような画像が表示されます。
構造が重なるように選択して【OK】を押下しました。
一部ループ部分がシートになっていますが、ほぼほぼピッタリと重なっています。全体のRMSDは0.554 Åでした。
RMSD（Root Mean Square Deviation）とは二乗平均平方根偏差のことでタンパク質の非類似性や誤りの指標としてよく使用されます。下図の数式で定義され、今回の例では結晶構造とモデリング構造のCα間の距離を二乗して足した数値の平均をとり、平方根をとることで単位を元のÅにして平均的な誤差を表現しています。
続いて各アミノ酸残基配列のアラインメントを見てみましょう。なぜかモデリングの1番目のSが欠落しています。これはモデリング出力時にはすでに欠落しているため、理由はよくわかりませんでした。しかしそれ以外は異常はなく、際立ってRMSDが高い箇所もなさそうです。この結果から精度良くモデリングができていると判断できそうです。
最後に
今回はSAbPredの中からNanobodyBuilder2を紹介させていただきました。結晶構造を実験的に決定することは時間的にも費用的にもハードルが高いですが、ソフトウェア上での解析だと手軽にモデリングできることがわかりました。この機会にお手持ちの設計した抗体配列について、今回紹介したものを含めて複数のソフトウェアで比較検討してみてはいかがでしょうか？
参考文献
Abanades B, Wong WK, Boyles F, Georges G, Bujotzek A, Deane CM. ImmuneBuilder: Deep-Learning models for predicting the structures of immune proteins.Commun Biol. 2023 May 29;6(1):575. doi: 10.1038/s42003-023-04927-7.
