呼吸道合胞病毒(Respiratory syncytial virus)简称RSV,是引起全世界范围内婴幼儿下呼吸道感染的主要原因之一,两岁前的婴幼儿几乎全部感染过RSV,其中约有50%会出现重复感染。最新的全球疾病死亡率分析显示,1月到一周岁的婴幼儿死亡中有约6.7%是由RSV感染造成的。此外,老年人群感染RSV后也会出现严重病症及死亡病例。至今没有安全有效的疫苗上市,唯一获准上市用于预防RSV感染的特异性药物是针对融合蛋白F的中和单抗帕利珠(palivizumab,Synagis’),但由于其中和效价不足,免疫剂量大,生产成本高等原因,目前仅被批准用于降低免疫缺陷和先心病等高危新生儿的患病风险。前期研究中,我们获得了一株针对融合蛋白F的高中和活性抗体5C4,其体外中和活性是palivizumab的50-100倍。小鼠模型的预防性实验中,与相同剂量的1129(palivizumab的鼠抗)相比,5C4更能够有效地降低RSV的感染,显示了5C4可作为潜在的高效预防RSV感染药物进行深入研究。但5C4的高中和活性仅针对RSV A型毒株,对B型毒株的中和能力较差。因此本实验预对5C4进行优化改造。本研究通过计算生物学基于结构的能量分析及稳定性计算,并佐以细胞实验筛选确定,来实现抗体性质优化的快速设计。首先,为了建立起快速的突变抗体筛选系统,本研究初步建立了293F真核悬浮细胞表达系统,实现了突变抗体的高效表达。其次,经过细胞模型的中和活性验证,我们从34株备选突变抗体中选取了 3株对RSVB型病毒有中和效果的变体。此外,在动物模型上对此3株单抗进行检验,证明其对小鼠依然保持与原始5C4同样的保护性。同时我们对改造后的优势抗体进行建模,对优势抗体出现与RSV B型病毒中和能力的原因进行分析。本文的实验结果对抗体设计具有重要意义,揭示了计算建模以设计改进抗体功能的潜力。计算生物学可能成为优化抗体并推进实验效率的重要手段,同时也对未来的抗体及蛋白的功能优化提供了新的方向。