Computational study to increase the efficiency of nanobody as targeted cancer drug

ภูมิคุ้มกันบำบัด  หรือ Immunotherapy เป็นการรักษาโรคมะเร็งแผนใหม่ที่ให้ประสิทธิภาพที่ดีโดยไม่ก่อให้เกิดผลข้างเคียงแก่ผู้ป่วยซึ่งทำให้ผู้ป่วยมีคุณภาพชีวิตที่ดีกว่าการรักษาด้วยยาเคมีบำบัด การรักษาภูมิคุ้มกันบำบัดด้วยโมโนโคลนอลแอนติบอดี monoclonal antibody เป็นที่แพร่หลายอย่างมาก แต่อย่างไรก็ดี monoclonal antibody ยังมีข้อจำกัดในการยับยั้งโปรตีนเป้าหมายเซลล์มะเร็งเนื่องจากมีขนาดค่อนข้างใหญ่ ดังนั้นจำเป็นในการสร้างแอนติบอดีรูปแบบใหม่ที่มีขนาดเล็ก และยังคงความจำเพาะต่อแอนติเจน อีกทั้งยังมีความเสถียรมากกว่า monoclonal antibody นาโนบอดี (Nanobody) ถูกนำไปประยุกต์ใช้และได้รับการยอมรับอย่างรวดเร็วในทางการแพทย์  นาโนบอดีเป็นชิ้นส่วนแอนติบอดีที่มีขนาดเล็กที่สุด (15 kDa) ที่ยังสามารถจับกับแอนติเจนได้อย่างจำเพาะ  อีกทั้งยังมีความเสถียรและการละลายน้ำสูง แต่อย่างไรก็ตามในกระบวนการวิจัยพัฒนานาโนบอดีให้มีประสิทธิภาพที่ดีในการรักษานั้น มีต้นทุนค่อนข้างสูง งานวิจัยนี้จึงมีเป้าหมายมุ่งค้นหาและปรับปรุงโครงสร้างของนาโนบอดีให้สามารถเข้าจับแบบจำเพาะเจาะจงต่อโปรตีนเป้าหมายของเซลล์มะเร็ง โดยอาศัยเทคนิคทางคอมพิวเตอร์ (in silico) ซึ่งประกอบไปด้วย วิธี homology modelling เป็นการทำนายลักษณะโครงสร้าง 3 มิติจากลำดับกรดอะมิโน, วิธีโมเลกุลาร์ด็อกกิงเป็นการทำนายตำแหน่งการจับและบอกถึงความสามารถในการเข้าจับของนาโนบอดีต่อบริเวณจับของโปรตีนเป้าหมายและการจำลองแบบทางพลวัตเชิงโมเลกุลเป็นการศึกษาพฤติกรรมของสารประกอบเชิงซ้อนโดยการจำลองโมเลกุลในสภาวะที่เสมือนจริงในคอมพิวเตอร์ จากการศึกษานี้คาดว่าจะได้นาโนบอดีต้นแบบที่มีประสิทธิภาพในการเข้าจับกับโปรตีนเป้าหมายเซลล์มะเร็ง