VHHから10〜45残基のペプチドまで一つの基盤で設計するmBER-2

論文タイトル

mBER-2: Broadening epitopic coverage for therapeutic targets with de novo design of VHH, minibinders, and structured peptides

出典

https://manifold-bio-public.s3.us-east-2.amazonaws.com/mBER-2_technical_report_v20260922.pdf

要旨

Manifold Bioが、オープンソース公開したmBER-openの後継となるバインダー設計システムmBER-2を報告しました。

解説など

Manifold Bioは、前年にオープンソースとして公開したmBER-openの後継として、組織標的化（tissue-targeting）治療プログラムに向けた標的・エピトープを、大規模に設計できる基盤としてmBER-2を開発しました。

本論文の特徴

VHH設計: 標的と「フレームワークはほぼ定義済み、CDRは全マスク」のVHH配列を入力とします。標的を複数の候補エピトープに分け、折りたたみモデルなどから得られる勾配で、配列を反復的に最適化します。手法の詳細は意図的に非公開で、mBER-openと異なりオープンソース化の予定もないとされています。
mBER-openとの共通点と変更点: 中核は共通で、「部分的に設計したバインダー配列を標的エピトープに繰り返し折りたたみ、信頼度・配列・構造ベースの損失を配列の入力へ逆伝播して更新する」という勾配ベースの設計です。mBER-2で変わったのは、上流のテンプレート準備、折りたたみの軌跡、下流の配列再設計と評価とされています。ワークフロー図（Figure S1）には、エピトープの切り出し、テンプレート準備、勾配設計、逆フォールディング、再フォールディングとスコアリング、エピトープ事前分布の更新が示されています。ただし、どの工程がどう変わったかは、意図的に詳細が伏せられています。
３つのフォーマット: VHH、鋳型なしで全残基を設計するミニバインダー、天然のジスルフィド拘束ペプチドなど50種を足場にするマイクロバインダーを、同じ設計キャンペーンで扱っています。
refinement（精緻化）: 実験で標的への結合が確認されたバインダーを出発点に、結合構造（ドッキングポーズ）を固定したまま、多数の変異の組合せを生成する機能です。
実験規模: 15.1M件の設計から1,298,334配列を発注してファージ評価を行い、56標的の総当たりで特異的ヒット26,026件を得ています。

結果

標的・エピトープの網羅性

56標的中55標的（98%）で、意図した標的に結合するバインダーが得られました。
51/56標的（91%）では２つ以上のエピトープクラスターにヒットし、標的あたりの平均は6.30クラスター、最大は21クラスターでした。

フォーマット別の結果

フォーマット	ヒットした標的	ヒット率（全体）	ヒット率（top-100選抜）	BLIでのKD
VHH	54/56	8.6%	16.8%	8.2〜362.1 nM（29件）
ミニバインダー	46/56	4.64%	8.62%	8.4〜347.0 nM（41件）
マイクロバインダー	42/56	0.93%	3.55%	113.9〜336.8 nM（4件）

ミニバインダーは、βストランド優位のエピトープで成功率が大きく下がりました（ヘリックス優位5.74%、βストランド優位0.25%）。VHHはどちらでも一定の成功率を保っています（8.13%、5.85%）。
mBER-openとの比較（共通する15標的、同一のヒット判定で再解析）では、ヒット率の改善が確認されています。

refinement

98個の親ヒットを対象に、従来の深層変異スキャン（DMS）およびタンパク質言語モデルESM2ガイドの設計と並べて比較しています。

親配列からの平均ハミング距離は10.50でした。DMSとESM2ガイドは、意図的に２〜３変異に限っています。
代表的な標的では、最良のmBER変異体がKD 21.2 nM（11置換）で、親の38.4 nMより強くなりました。mBER変異体６本は、開発性の３つの基準（発現・SEC・BVP-ELISA）をすべて満たしました。