JP7156777B2 - 抗体選択装置及び方法 - Google Patents

Description

他の関連出願の相互参照
本出願は、２０１３年１１月２９日付けで出願された米国仮出願第６１／９１０，２００号に関し、その優先権の利益を主張し、その内容は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

本開示の態様は、一又は複数の所望の特性、特に、治療剤に関する、さらに抗体又は抗体を含む治療剤を製造することに関する所望の特性を有する抗体を選択するための、装置、システム、コンピューター可読媒体、製造品及び方法に関する。

癌、自己免疫疾患、及び感染などの様々な疾患の処置のための重要なクラスの治療剤としてのモノクローナル抗体（「モノクローナルＡｂ」又は「ｍＡｂ」）が続けて登場している。使い易く、患者の利便性や投与頻度を低減させるためには、その貯蔵寿命（典型的には２年間）にわたり安定な水性の医薬品を開発すること、及び治療用ｍＡｂそれ自体が正常なクリアランス及び血漿内半減期（典型的には３週間）を有することが好ましい。

ある特定の慢性的な疾患、例えば関節リウマチを処置することを目的としたｍＡｂベースの療法に関しては、患者の自宅での使用／自己投与及びコンプライアンスのために、プレフィルドシリンジ／オートインジェクターなどのデバイスを使用する皮下経路を介した送達が採用される可能性がある（例えば、Eisenstein, M. Something new under the skin. Nat Biotech 29, 107-109 (2011)を参照されたい）。例えばＡｂｂｏｔｔ製のヒュミラ（Ｈｕｍｉｒａ）（登録商標）、及びＣｅｎｔｏｃｏｒ製のシンポニー（Ｓｉｍｐｏｎｉ）（登録商標）など少数のｍＡｂ製品が、自宅で使用するためのデバイスで市販されており、数種が現在のところ臨床治験で評価されている最中である。デバイスを使用して小容量（～１ｍＬ）で数百ミリグラムの活性な薬物を送達するために、高濃度のｍＡｂを含有する液体製剤が必要である（例えば、Eisenstein, M. Something new under the skin. Nat Biotech 29, 107-109 (2011)；Shire, S.J., Shahrokh, Z. & Liu, J. Challenges in the development of high protein concentration formulations. Journal of Pharmaceutical Sciences 93, 1390-1402 (2004)を参照されたい）。より高い粘度の溶液は製造及び投与が難しく、より大きいゲージの針とそれに伴う力が必要になることから注射すると痛い可能性があるために、このような送達システムは溶液が低粘度のものであることを必要とする（例えば、Shire, S.J., Shahrokh, Z. & Liu, J. Challenges in the development of high protein concentration formulations. Journal of Pharmaceutical Sciences 93, 1390-1402 (2004)を参照されたい）。さらに、抗体が、安全性を維持しながら有効性を失わずに（最小の化学的又は物理的劣化）溶液中で安定なままで、十分な貯蔵寿命を達成することが必要である。加えて、必須の低容量の皮下投与経路による１用量当たり複数回の注射又はより頻繁な投与を回避するために、十分な生物学的利用率を有し、長い血漿内半減期に伴い正常なクリアランスプロファイルも示すｍＡｂ候補を開発することが有利である（例えば、Wang, W., Wang, E.Q. & Balthasar, J.P. Monoclonal Antibody Pharmacokinetics and Pharmacodynamics. Clin Pharmacol Ther 84, 548-558 (2008)；Zheng, Y.等. Minipig as a potential translatable model for monoclonal antibody pharmacokinetics after intravenous and subcutaneous administration. mAbs 4, 243-255を参照されたい；また、Chennamsetty, N., Voynov, V., Kayser, V., Helk, B. & Trout, B.L. Design of therapeutic proteins with enhanced stability. Proceedings of the National Academy of Sciences 106, 11937-11942 (2009)も参照されたい）。したがって、所望の特性を有するＡｂの予測を容易にする方法又は装置への必要性がある。

本明細書では、抗体の選択及び製造に役立つ新規の装置及び方法に関する態様及び実施態様を提供する。最適な製造可能性、開発、注入可能性、貯蔵寿命及び薬物動態学的挙動に重要な例示的なｍＡｂ特性として、規定濃度でのｍＡｂ溶液の粘度、インビボでの、例えばカニクイ（Ｃｙｎｏ）サルでのクリアランス速度、トリプトファン（Ｔｒｐ）の酸化及びアスパラギン酸（Ａｓｐ）の異性化を研究することにより、薬物送達、有効性及び患者にとっての使い易さを達成することが可能になった。本発明によって、さらに分子動力学（ＭＤ）シミュレーションを介して同定された構造パラメーターを使用して、最終的な選択のためにｍＡｂ及びリスクランクｍＡｂ候補の所望の特質を合理的に予測することが可能であることが本明細書において示される。

本明細書に記載されるように、Ａｂのアミノ酸配列から抽出された特性（「配列から抽出された特性」、「配列ベースの特性」、「構造パラメーター」又は「配列ベースの構造パラメーター」）、例えば電荷、電荷の非対称、及び疎水性は、多変量分析ツールと共に、様々な粘度－濃度プロファイルを有するｍＡｂ、正常なクリアランス値を有するｍＡｂと迅速なクリアランス値を有するｍＡｂ、及び例えばＴｒｐ酸化及びＡｓｐ異性化に関して所望の安定性を有するｍＡｂと望ましくない安定性を有するｍＡｂを識別するのに十分である。粘度、クリアランス及び安定性に寄与する分子間及び分子内相互作用は３次元構造とそれに関連する動力学に影響を与えるが、本明細書に記載される配列ベースの構造パラメーターが粘度、クリアランス速度及び安定性などのＡｂ特性を十分に決定又は予測できるということは現在の研究の予想外の結果である。加えて、配列ベースの構造パラメーターは、複数のＡｂ、特に同じクラス内のＡｂのなかからＡｂ特性を十分に予測又は識別できるということも、現在の研究の予想外の結果である。

Ｔｒｐ酸化又はＡｓｐ異性化などの部位特異的な特性に関して、局所的な動力学及び立体配座の特質が重要な役割を果たすようである。それゆえに構造ベースのＭＤ分析が必要となる可能性がある。構造的なＭＤをモデル化するコンピューターによるインシリコのツールを取り入れることは、ウェット及び他の実験手法と比較して最小の時間及び資源の消費でより多くの候補をスクリーニングすることを可能にし、それゆえに抗体候補の選択における効率を増加させることができる。本発明では、ＭＤシミュレーションを使用した分子の動きの慎重な分析を介して、さらに関連する構造的な特性の抽出を介して、Ａｂ含有治療剤の貯蔵寿命に関連する反応部位と非反応部位とを識別できることが示される。反応メカニズムに応じて、パラメーターの様々なセットを査定する必要があり得る。例えば、Ｔｒｐ酸化の場合、Ｔｒｐ残基（側鎖）の時間平均された溶媒接触可能表面積（ＳＡＳＡ；ｓｏｌｖｅｎｔ ａｃｃｅｓｓｉｂｌｅ ｓｕｒｆａｃｅ ａｒｅａ）は、反応部位と非反応部位とを識別するのに十分であった。しかし、Ａｓｐ異性化部位間で識別するには、多変量分析と共に追加の構造パラメーターが必要であった。本発明は、所望の開発特質を有するリード候補を選択するために、ｍＡｂに対してインシリコの配列ベースの構造分析を行うことができることを示す。この能力は、新規のｍＡｂベースの治療剤を臨床開発に効率的に移行させるための技術的成功の確率を改善し、最終的に患者に利益をもたらすことができる。

追加の態様において、本発明はまた、本明細書に記載される方法によって、選択され生産された抗体、及び／又はある特定の設計基準を満たすことが決定された抗体も提供する。

高イオン強度（ＩＳ）における１０のｍＡｂの結果からの粘度予測のための主成分回帰分析に関するパラメーターの表である。 低ＩＳにおける１０の部分的にオーバーラップするｍＡｂの結果からの粘度予測のための主成分回帰分析に関するパラメーターの表である。 １３のｍＡｂのトレーニングセットごとの、Ｃｙｎｏサルにおけるクリアランス値及び計算された配列ベースの構造パラメーターの表である。表の列のＨＩ合計、Ｆｖ電荷ｐＨ５．５及びクリアランスにおける陰影は、それぞれ図３の表の列のＨＩ合計値、電荷及びクリアランスの範囲に対応する。図２の表項目における右方向のフォワードスラッシュでの陰影は、項目の値が図３の上の行の値に示された範囲内にあることを提示する。図２の表項目における左方向のバックスラッシュでの陰影は、項目の値が図３の下の行の値に示された範囲内にあることを提示する。 Ｃｙｎｏサルにおける迅速なクリアランスと正常なクリアランスとを識別するための、図２で示されたような１３のｍＡｂのトレーニングセットに基づく、割り当てられた基準の表である。 図３に列挙した基準に基づく、４５のｍＡｂのセットに対する実験のクリアランスの割り当てと予測されたクリアランスの割り当てとの表であり、図４の表の列のＣｌは図２の表の列のクリアランスに対応し、図４の陰影は図２の場合と同様であり、図４の実験及び予測された割り当ての列にも適用される。 １３のｍＡｂのトレーニングセットにおける重鎖（ＨＣ）又は軽鎖（ＬＣ）に沿った様々な残基番号（Ｒｅｓｎｕｍ）のＴｒｐごとの、Ｔｒｐ側鎖ＳＡＳＡを使用したＴｒｐ酸化のホットスポット予測の表である。（他の表の列の項目については下記の詳細な説明を参照されたい）。表項目における右方向のフォワードスラッシュでの陰影は、項目の値が所望の範囲内にあることを提示する。表項目における左方向のバックスラッシュでの陰影は、項目の値が所望の範囲の外側にあることを提示する。 トレーニングセットのｍＡｂの一部のＨＣ及びＬＣに沿った様々な位置「ｎ」におけるＡｓｐ残基（表の列のＡｓｐで示される）、及びｎ＋１における残基（表の列の配列（Ｎ＋１）の残基で示される）のＭＤシミュレーションから抽出された分子特性の表である。特性は、ＡｓｐのＳＡＳＡ（ＳＡＳＡ＿Ａｓｐ）、Ａｓｐのα炭素の揺らぎの二乗平均平方根（ＲＭＳＦ）、ｎ＋１における残基のＳＡＳＡ（ＳＡＳＡ（Ｎ＋１，Ｎ））、及び有効数字１桁に四捨五入した（二進の）測定及び予測された値を含む。（他の表の列の項目については下記の詳細な説明を参照されたい）。表項目における右方向のフォワードスラッシュでの陰影は、項目の値が所望の範囲内にあることを提示する。表項目における左方向のバックスラッシュでの陰影は、項目の値が所望の範囲の外側にあることを提示する。 ｐＨ５．５における高イオン強度（２００ｍＭのアルギニンＨＣｌ）の緩衝化溶液中の数種のｍＡｂの粘度－濃度プロファイルを示す図である。固有の形で示されるデータポイントの各セットは、特定のｍＡｂに対応する実験データを表す。プロファイルのプロットラインは、ｙ＝ａ＋ｂｅ^ｃｘという形態の方程式を使用して作成されており、ここでｙ軸は、粘度（センチポイズ、ｃＰ）であり、ｘ軸は、タンパク質濃度（ｍｇ／ｍＬ）である。 以下の実施例の章で説明されているようにして計算された数種のｍＡｂごとの配列ベースのパラメーターの分析を示す図で、ｐＨ５．５におけるＦｖ電荷を示す。可変断片（Ｆｖ）配列全体を使用して電荷を計算した。 以下の実施例の章で説明されているようにして計算された数種のｍＡｂごとの配列ベースのパラメーターの分析を示す図で、ｐＨ５．５におけるＦｖ電荷非対称パラメーター（ＦｖＣＡＰ）を示す。ＦｖＣＡＰの計算のために重鎖可変（ＶＨ）ドメイン配列及び軽鎖可変（ＶＬ）ドメイン配列を使用して電荷を計算した。 以下の実施例の章で説明されているようにして計算された数種のｍＡｂごとの配列ベースのパラメーターの分析を示す図で、疎水性（又は疎水性指標、ＨＩ）を示す。相補性決定領域（ＣＤＲ）のアミノ酸組成を使用してＨＩを計算した。 ｌｏｇ粘度と計算された配列ベースの構造パラメーターとの相関のプロットを示す図で、パラメーターは疎水性である。粘度値は、ｐＨ５．５における２０ｍＭのバッファー濃度における低イオン強度の緩衝化溶液中で得られた。 ｌｏｇ粘度と計算された配列ベースの構造パラメーターとの相関のプロットを示す図で、パラメーターはｐＨ５．５におけるＦｖ電荷である。粘度値は、ｐＨ５．５における２０ｍＭのバッファー濃度における低イオン強度の緩衝化溶液中で得られた。 ｌｏｇ粘度と計算された配列ベースの構造パラメーターとの相関のプロットを示す図で、パラメーターはｐＨ５．５におけるＦｖＣＡＰである。粘度値は、ｐＨ５．５における２０ｍＭのバッファー濃度における低イオン強度の緩衝化溶液中で得られた。 ｌｏｇ粘度と計算された配列ベースの構造パラメーターとの相関のプロットを示す図で、パラメーターは疎水性である。粘度値は、ｐＨ５．５における２００ｍＭのアルギニンＨＣｌのバッファー濃度における高イオン強度の緩衝化溶液中で得られた。 ｌｏｇ粘度と計算された配列ベースの構造パラメーターとの相関のプロットを示す図で、パラメーターはｐＨ５．５におけるＦｖ電荷である。粘度値は、ｐＨ５．５における２００ｍＭのアルギニンＨＣｌのバッファー濃度における高イオン強度の緩衝化溶液中で得られた。 ｌｏｇ粘度と計算された配列ベースの構造パラメーターとの相関のプロットを示す図で、パラメーターはｐＨ５．５におけるＦｖＣＡＰである。粘度値は、ｐＨ５．５における２００ｍＭのアルギニンＨＣｌのバッファー濃度における高イオン強度の緩衝化溶液中で得られた。 様々な条件下における様々な異なるｍＡｂごとの実験的に観察された粘度値に対して予測された粘度値を示す主成分回帰（ＰＣＲ）分析のプロットを示す図で、１０の異なるｍＡｂのセットのＰＣＲ分析を示す。示した結果は、高イオン強度の緩衝溶液条件下で得られた。図は１５０ｍｇ／ｍＬのｍＡｂ濃度におけるプロットを示す。予測された粘度値は、ＰＣＲ分析からの出力値であり、１５０ｍｇ／ｍＬのｍＡｂに関して以下の実施例の章で説明される方程式で記述される。各データポイントはｍＡｂを表し、曲線は、存在する場合、９０％の信頼区間を表す。 様々な条件下における様々な異なるｍＡｂごとの実験的に観察された粘度値に対して予測された粘度値を示す主成分回帰（ＰＣＲ）分析のプロットを示す図で、１０の異なるｍＡｂのセットのＰＣＲ分析を示す。示した結果は、高イオン強度の緩衝溶液条件下で得られた。図は、１８０ｍｇ／ｍＬのｍＡｂ濃度におけるプロットを示す。予測された粘度値は、ＰＣＲ分析からの出力値であり、１８０ｍｇ／ｍＬのｍＡｂに関して以下の実施例の章で説明される方程式で記述される。各データポイントはｍＡｂを表し、曲線は、存在する場合、９０％の信頼区間を表す。 様々な条件下における様々な異なるｍＡｂごとの実験的に観察された粘度値に対して予測された粘度値を示す主成分回帰（ＰＣＲ）分析のプロットを示す図で、１４の異なるｍＡｂのセットのＰＣＲ分析を示す。示した結果は、高イオン強度の緩衝溶液条件下で得られた。図は、１８０ｍｇ／ｍＬのｍＡｂ濃度におけるプロットを示す。予測された粘度値は、ＰＣＲ分析からの出力値であり、１８０ｍｇ／ｍＬのｍＡｂに関して以下の実施例の章で説明される方程式で記述される。各データポイントはｍＡｂを表し、曲線は、存在する場合、９０％の信頼区間を表す。 様々な条件下における様々な異なるｍＡｂごとの実験的に観察された粘度値に対して予測された粘度値を示す主成分回帰（ＰＣＲ）分析のプロットを示す図で、１４の異なるｍＡｂのセットのＰＣＲ分析を示す。示した結果は、高イオン強度の緩衝溶液条件下で得られた。図は、１８０ｍｇ／ｍＬのｍＡｂ濃度におけるプロットを示す。予測された粘度値は、ＰＣＲ分析からの出力値であり、１８０ｍｇ／ｍＬのｍＡｂに関して以下の実施例の章で説明される方程式で記述される。各データポイントはｍＡｂを表し、曲線は、存在する場合、９０％の信頼区間を表す。 様々な条件下における様々な異なるｍＡｂごとの実験的に観察された粘度値に対して予測された粘度値を示す主成分回帰（ＰＣＲ）分析のプロットを示す図で、１０の異なるｍＡｂのセットのＰＣＲ分析を示す。示した結果は、低イオン強度の緩衝溶液条件下で得られた。図は、１５０ｍｇ／ｍＬのｍＡｂ濃度におけるプロットを示す。予測された粘度値は、ＰＣＲ分析からの出力値であり、１５０ｍｇ／ｍＬのｍＡｂに関して以下の実施例の章で説明される方程式で記述される。各データポイントはｍＡｂを表し、曲線は、存在する場合、９０％の信頼区間を表す。 実験データと比較したｍＡｂの予測された粘度－濃度プロファイルを示す図である。データポイントは、高イオン強度の緩衝化溶液（２００ｍＭのアルギニンＨＣｌを含むｐＨ５．５の２０ｍＭの緩衝化溶液）中で実験的に決定された粘度値を表す。ラインは、予測値に対して最適化された適合を表す。予測値は、１５０ｍｇ／ｍＬ及び１８０ｍｇ／ｍＬのｍＡｂ濃度に関して実施例の章で説明されるような方程式を使用して得られた。ラインは、ｙ＝ａ＋ｂｅ^ｃｘという形態の方程式を使用して作成されており、式中ｙは粘度であり、ｘはタンパク質濃度である。この方程式の形態を使用して、数種のｍＡｂごとの２００ｍｇ／ｍＬまでの実験データ（データ示さず）と２００ｃＰもの高さの粘度値とを適合させる。適合は、２５ｍｇ／ｍＬのタンパク質濃度の場合、１５０ｍｇ／ｍＬ、１８０ｍｇ／ｍＬにおける予測値と１．２の粘度値とを使用して作成された。 実験データと比較したｍＡｂの予測された粘度－濃度プロファイルを示す図である。データポイントは、高イオン強度の緩衝化溶液（２００ｍＭのアルギニンＨＣｌを含むｐＨ５．５の２０ｍＭの緩衝化溶液）中で実験的に決定された粘度値を表す。ラインは、予測値に対して最適化された適合を表す。予測値は、１５０ｍｇ／ｍＬ及び１８０ｍｇ／ｍＬのｍＡｂ濃度に関して実施例の章で説明されるような方程式を使用して得られた。ラインは、ｙ＝ａ＋ｂｅ^ｃｘという形態の方程式を使用して作成されており、式中ｙは粘度であり、ｘはタンパク質濃度である。この方程式の形態を使用して、数種のｍＡｂごとの２００ｍｇ／ｍＬまでの実験データ（データ示さず）と２００ｃＰもの高さの粘度値とを適合させる。適合は、２５ｍｇ／ｍＬのタンパク質濃度の場合、１５０ｍｇ／ｍＬ、１８０ｍｇ／ｍＬにおける予測値と１．２の粘度値とを使用して作成された。 実験データと比較したｍＡｂの予測された粘度－濃度プロファイルを示す図である。データポイントは、高イオン強度の緩衝化溶液（２００ｍＭのアルギニンＨＣｌを含むｐＨ５．５の２０ｍＭの緩衝化溶液）中で実験的に決定された粘度値を表す。ラインは、予測値に対して最適化された適合を表す。予測値は、１５０ｍｇ／ｍＬ及び１８０ｍｇ／ｍＬのｍＡｂ濃度に関して実施例の章で説明されるような方程式を使用して得られた。ラインは、ｙ＝ａ＋ｂｅ^ｃｘという形態の方程式を使用して作成されており、式中ｙは粘度であり、ｘはタンパク質濃度である。この方程式の形態を使用して、数種のｍＡｂごとの２００ｍｇ／ｍＬまでの実験データ（データ示さず）と２００ｃＰもの高さの粘度値とを適合させる。適合は、２５ｍｇ／ｍＬのタンパク質濃度の場合、１５０ｍｇ／ｍＬ、１８０ｍｇ／ｍＬにおける予測値と１．２の粘度値とを使用して作成された。 実験データと比較したｍＡｂの予測された粘度－濃度プロファイルを示す図である。データポイントは、高イオン強度の緩衝化溶液（２００ｍＭのアルギニンＨＣｌを含むｐＨ５．５の２０ｍＭの緩衝化溶液）中で実験的に決定された粘度値を表す。ラインは、予測値に対して最適化された適合を表す。予測値は、１５０ｍｇ／ｍＬ及び１８０ｍｇ／ｍＬのｍＡｂ濃度に関して実施例の章で説明されるような方程式を使用して得られた。ラインは、ｙ＝ａ＋ｂｅ^ｃｘという形態の方程式を使用して作成されており、式中ｙは粘度であり、ｘはタンパク質濃度である。この方程式の形態を使用して、数種のｍＡｂごとの２００ｍｇ／ｍＬまでの実験データ（データ示さず）と２００ｃＰもの高さの粘度値とを適合させる。適合は、２５ｍｇ／ｍＬのタンパク質濃度の場合、１５０ｍｇ／ｍＬ、１８０ｍｇ／ｍＬにおける予測値と１．２の粘度値とを使用して作成された。 Ｃｙｎｏサルにおける抗体クリアランスと計算された抗体パラメーターとの関係を示す図である。Ｃｙｎｏサルにおける抗体クリアランスと計算された抗体の等電点との関係（対数の形態、ｐＩ）を示す。 Ｃｙｎｏサルにおける抗体クリアランスと計算された抗体パラメーターとの関係を示す図である。Ｃｙｎｏサルにおける抗体クリアランスと、ｍＡｂのＣＤＲ Ｈ１配列を使用して計算された疎水性指標との関係を示す。 不安定なＡｓｐ残基（左方向のバックスラッシュでの陰影、各図の左側）に対する安定なＡｓｐ残基（右方向のフォワードスラッシュでの陰影、各図の右側）に関する、ＭＤシミュレーションから抽出された様々な特性の平均値及び標準偏差の比較を示す図である。プロットは、平均値及び標準偏差を含む。計算されたｐ値は、プロット上に示される。ＲＭＳＦ、ＡｓｐのＳＡＳＡ及びＳＡＳＡ（Ｎ＋１，Ｎ）は全て、不安定な残基と安定な残基との間で有意差（８０％の信頼区間（ＣＩ））を実証する。安定な残基と不安定な残基との平均間で、残基内の相互情報（ＭＩ）及びシャノンのエントロピー特性における有意差はない。 不安定なＡｓｐ残基（左方向のバックスラッシュでの陰影、各図の左側）に対する安定なＡｓｐ残基（右方向のフォワードスラッシュでの陰影、各図の右側）に関する、ＭＤシミュレーションから抽出された様々な特性の平均値及び標準偏差の比較を示す図である。プロットは、平均値及び標準偏差を含む。計算されたｐ値は、プロット上に示される。ＲＭＳＦ、ＡｓｐのＳＡＳＡ及びＳＡＳＡ（Ｎ＋１，Ｎ）は全て、不安定な残基と安定な残基との間で有意差（８０％の信頼区間（ＣＩ））を実証する。安定な残基と不安定な残基との平均間で、残基内の相互情報（ＭＩ）及びシャノンのエントロピー特性における有意差はない。 不安定なＡｓｐ残基（左方向のバックスラッシュでの陰影、各図の左側）に対する安定なＡｓｐ残基（右方向のフォワードスラッシュでの陰影、各図の右側）に関する、ＭＤシミュレーションから抽出された様々な特性の平均値及び標準偏差の比較を示す図である。プロットは、平均値及び標準偏差を含む。計算されたｐ値は、プロット上に示される。ＲＭＳＦ、ＡｓｐのＳＡＳＡ及びＳＡＳＡ（Ｎ＋１，Ｎ）は全て、不安定な残基と安定な残基との間で有意差（８０％の信頼区間（ＣＩ））を実証する。安定な残基と不安定な残基との平均間で、残基内の相互情報（ＭＩ）及びシャノンのエントロピー特性における有意差はない。 不安定なＡｓｐ残基（左方向のバックスラッシュでの陰影、各図の左側）に対する安定なＡｓｐ残基（右方向のフォワードスラッシュでの陰影、各図の右側）に関する、ＭＤシミュレーションから抽出された様々な特性の平均値及び標準偏差の比較を示す図である。プロットは、平均値及び標準偏差を含む。計算されたｐ値は、プロット上に示される。ＲＭＳＦ、ＡｓｐのＳＡＳＡ及びＳＡＳＡ（Ｎ＋１，Ｎ）は全て、不安定な残基と安定な残基との間で有意差（８０％の信頼区間（ＣＩ））を実証する。安定な残基と不安定な残基との平均間で、残基内の相互情報（ＭＩ）及びシャノンのエントロピー特性における有意差はない。 不安定なＡｓｐ残基（左方向のバックスラッシュでの陰影、各図の左側）に対する安定なＡｓｐ残基（右方向のフォワードスラッシュでの陰影、各図の右側）に関する、ＭＤシミュレーションから抽出された様々な特性の平均値及び標準偏差の比較を示す図である。プロットは、平均値及び標準偏差を含む。計算されたｐ値は、プロット上に示される。ＲＭＳＦ、ＡｓｐのＳＡＳＡ及びＳＡＳＡ（Ｎ＋１，Ｎ）は全て、不安定な残基と安定な残基との間で有意差（８０％の信頼区間（ＣＩ））を実証する。安定な残基と不安定な残基との平均間で、残基内の相互情報（ＭＩ）及びシャノンのエントロピー特性における有意差はない。 ６．５のＦａｂのｐＩを有するｍＡｂの抗原結合断片（Ｆａｂ）ドメインの、配列ベース及び構造ベースの電荷－ｐＨプロファイルの比較を示す図である。配列ベースの電荷－ｐＨプロファイルを、下記の例示的な方法の章で説明されているようにして計算した。構造ベースの電荷－ｐＨプロファイルを、実験的方法であるＰＲＯＰＫＡ、及びＦａｂ構造を使用して計算した。各荷電アミノ酸側鎖の個々の結合定数（対数の形態、ｐＫａ）を得て、ヘンダーソン－ハッセルバルヒの方程式で使用して、所与のｐＨで側鎖の電荷を得た。次いで電荷を合計して、所与のｐＨにおける正味の電荷を得た。 ７．５のＦａｂのｐＩを有するｍＡｂの抗原結合断片（Ｆａｂ）ドメインの、配列ベース及び構造ベースの電荷－ｐＨプロファイルの比較を示す図である。配列ベースの電荷－ｐＨプロファイルを、下記の例示的な方法の章で説明されているようにして計算した。構造ベースの電荷－ｐＨプロファイルを、実験的方法であるＰＲＯＰＫＡ、及びＦａｂ構造を使用して計算した。各荷電アミノ酸側鎖の個々の結合定数（対数の形態、ｐＫａ）を得て、ヘンダーソン－ハッセルバルヒの方程式で使用して、所与のｐＨで側鎖の電荷を得た。次いで電荷を合計して、所与のｐＨにおける正味の電荷を得た。 ９．２のＦａｂのｐＩを有するｍＡｂの抗原結合断片（Ｆａｂ）ドメインの、配列ベース及び構造ベースの電荷－ｐＨプロファイルの比較を示す図である。配列ベースの電荷－ｐＨプロファイルを、下記の例示的な方法の章で説明されているようにして計算した。構造ベースの電荷－ｐＨプロファイルを、実験的方法であるＰＲＯＰＫＡ、及びＦａｂ構造を使用して計算した。各荷電アミノ酸側鎖の個々の結合定数（対数の形態、ｐＫａ）を得て、ヘンダーソン－ハッセルバルヒの方程式で使用して、所与のｐＨで側鎖の電荷を得た。次いで電荷を合計して、所与のｐＨにおける正味の電荷を得た。 プロットＡで使用されたＦａｂにおける荷電側鎖のｐＫａ分布を示す図である。ｙ軸は、Ｄ、Ｅ、Ｈ、Ｙ、Ｋ、及びＲのアミノ酸側鎖の標準的な非構造ベースのｐＫａ値を示す図である（関連する垂直のラインのｘ軸に沿った値によってもマークされる）。所与のアミノ酸側鎖ごとの水平のデータポイントはそれぞれ、そのアミノ酸につきＰＲＯＰＫＡから得られた構造ベースのｐＫａ値である。図１５Ｄは各アミノ酸側鎖につき得られたｐＫａ値の分布を示すが、図１５Ａ～図１５Ｃで示されたように、構造ベースの電荷計算に基づく全体的な電荷－ｐＨプロファイルは配列ベースの計算と同等であり、配列と構造との間の電荷－ｐＨプロファイルにおける類似性はＦａｂのｐＩとは無関係であった。 配列ベースの疎水性指標（ＨＩ）値と構造から計算された値との比較を示す図である。配列ベースのＨＩは、下記の例示的な方法の章で説明されているようにして計算され、疎水性アミノ酸と親水性アミノ酸との相対比に基づいており、ここで各アミノ酸がそのＥｉｓｅｎｂｅｒｇ疎水性スケール値で重み付けされる。各アミノ酸につき構造から決定されたＳＡＳＡが計算に含まれることを除いて、構造ベースの疎水性指標も同様に計算される。指標は、ＨＩ（構造）＝Σ（Ｓ_ｉＥ_ｉ／Ｓ_ｊＥ_ｊ）のように定義され、式中ｉは疎水性アミノ酸、すなわちＡ、Ｆ、Ｉ、Ｌ、Ｖ、Ｗ、Ｙを表し、ｊは親水性アミノ酸、すなわち、Ｄ、Ｅ、Ｇ、Ｈ、Ｋ、Ｍ、Ｎ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、Ｔを表す。（アミノ酸ごとの１文字で識別する略語の凡例については、下記の文章中の表１を参照されたい）。ＳはＳＡＳＡ値であり、Ｅは各アミノ酸のＥｉｓｅｎｂｅｒｇスケール値である。計算は、所与の配列／構造中に存在する全てのアミノ酸にわたりなされる。構造ベースのＨＩと配列ベースのＨＩとの間に合理的な相関が得られる（ピアソンのｒ＝０．９）。 研究のサブ／クラス、ＩｇＧ１の数種のｍＡｂごとの、ＣＤＲのみから計算された配列ベースのＨＩ値と、それらそれぞれのＦｖドメインから計算された値との比較を示す図である。ＣＤＲを使用して計算されたＨＩ値は、Ｆｖを使用して得られたＨＩ値とよく相関していた（ピアソンのｒ＝０．９）。 本発明の原理に従って設計され得る例証的な装置を示す図である。 本発明の原理に従う例証的なプロセスの流れ図である。 本発明の原理に従う例証的なプロセスの流れ図である。

抗体が、一又は複数の対応する設計基準を満たす一又は複数の生理化学的特性を有するかどうかを決定するための、装置、方法、製造品、及び対応するコンピューター可読媒体が提供される。一又は複数の生理化学的特性の何れか１つについて、決定は、生理化学的特徴の値の経験的決定のためのプロキシであり得る。プロキシは、経験的決定の非存在下、経験的決定の前又は経験的決定の代わりにおける、値の予測であり得る。経験的決定の値及び予測の値並びに決定及び予測を行うことができる溶液条件は、接近していてもよい。

一又は複数の設計基準は、抗体を含む治療剤に関するものでもよい。一又は複数の設計基準は、あらゆるインビトロ又はインビボの使用のための抗体に関するものでもよい。一又は複数の設計基準は、抗体を含む組成物、薬学的製剤又は薬学的組成物に関するものでもよい。決定は、治療剤中に含ませるための、又は薬学的製剤若しくは薬学的組成物中に含ませるための抗体の適合度又は適合性の決定であってもよい。

用語「治療剤」は、動物、好ましくは哺乳動物、より好ましくは霊長類、最も好ましくはヒトにおいて、有効量で所望の治療作用を発揮する薬剤を指す。治療剤は、１種より多くのタイプの治療剤を含み得る薬学的組成物に製剤化されてもよい。

抗体を含む治療剤は、静脈内注射、皮下注射、腹腔内注射又は他のあらゆる投与形態用であってもよい。治療剤は、分配デバイスを使用した皮下注射の場合、小容量で高濃度で存在していてもよい。治療剤は、低粘度を必要とする場合もある。治療剤は、低頻度の投与のために設計されてもよいし、長い血漿内半減期を必要とする場合もある。

治療剤に関する「設計基準」は、治療剤が有することになる物理的、化学的又は生理化学的な標的特徴を指す場合もある。

治療剤で使用するための抗体を選択するための、装置及び方法、並びに対応するコンピューター可読媒体が提供される。コンピューター可読記憶媒体は、非一時的な波を含み得る。コンピューター可読記憶媒体は、非一時的なシグナルを含み得る。抗体は、２つ以上の候補抗体から選択されてもよい。

抗体を生産又は製造するための、装置及び方法、並びに対応するコンピューター可読媒体が提供される。得られた抗体は、治療剤で使用するためのものであってもよい。得られた抗体は、既存の抗体から修飾されていてもよい。既存の抗体は、一又は複数の設計基準を満たす標的抗体を生産するように修飾されていてもよい。設計基準は、治療剤に関するものでもよい。

本装置は、本方法の一又は複数の工程を行うことができる。本装置は、論理処理デバイスを含み得る。本装置は、データ受信デバイスを含み得る。本装置は、データ送信デバイスを含み得る。本装置は、機械可読メモリーを含み得る。デバイスの２つ以上が、互いに電子通信していてもよい。

媒体は、一又は複数の非一時的なコンピューター使用可能媒体であってもよい。コンピューター使用可能媒体は、そこで具現化されるコンピューター可読プログラムコードを有していてもよい。コンピューター可読プログラムコードは、一又は複数のプロセッサーによって遂行される場合、コンピューターシステムに、本方法の工程を実施させることができる。

工程は、治療剤中に含ませるための抗体の適合度又は適合性を決定するために遂行されてもよい。工程は、数種の候補抗体から抗体を選択するために遂行されてもよい。工程は、抗体を製造するために、遂行されてもよい。工程は、既存の抗体を修飾するために、遂行されてもよい。工程は、標的抗体を生産するように既存の抗体を修飾するために、遂行されてもよい。

生理化学的特性の１つ又は生理化学的特性の２つ以上の組合せに基づき、工程の一部又は全部を互いに呼応して遂行して、以下：治療剤中に含ませるための抗体の適合度の決定；数種の候補抗体からの抗体の選択；抗体の製造；標的抗体を生成するための既存の抗体の修飾；及び標的抗体の生産の一又は複数を組み合わせることができる。

抗体の生理化学的特性；抗体の構造情報；抗体の構造パラメーター；設計基準；目的関数；目的関数のスケーリング因子；生理化学的特徴の指標；抗体；抗体生産；論理処理デバイス、データ送信デバイス及びデータ受信デバイス；並びに本発明のフィーチャ及び原理の組合せがここで論じられる。

抗体の生理化学的特性
例示的な生理化学的特性としては、粘度、クリアランス、安定性、アスパラギン酸の不安定性及びトリプトファンの不安定性が挙げられる。

生理化学的特徴は、粘度であってもよい。生理化学的特徴は、薬物動態学的なクリアランス速度であってもよい。生理化学的特徴は、不安定性であってもよい。不安定性は、抗体の安定性に相当し得る。不安定性は、抗体の貯蔵寿命に相当し得る。

生理化学的特徴は、安定性であってもよい。生理化学的特徴は、貯蔵寿命であってもよい。生理化学的特徴は、アスパラギン酸（Ａｓｐ）の不安定性であってもよい。生理化学的特徴は、トリプトファン（Ｔｒｐ）の不安定性であってもよい。Ａｓｐの不安定性は、Ａｓｐ異性化に相当し得る。Ｔｒｐの不安定性は、Ｔｒｐ酸化に相当し得る。不安定性は、抗体の安定性及び貯蔵寿命に影響を与える可能性がある。

生理化学的特徴は、溶液条件によって決まる可能性がある。溶液条件は、水溶液条件であってもよい。溶液条件は、温度であってもよい。溶液条件は、ｐＨであってもよい。溶液条件は、イオン強度であってもよい。溶液条件は、抗体濃度であってもよい。抗体の水溶液のイオン強度は、抗体が存在するイオン性緩衝溶液の濃度によって全体的又は部分的に設定されてもよい。イオン性緩衝溶液の例は、酢酸ヒスチジン緩衝溶液であり得る。溶液条件は、溶質濃度を含み得る。溶質濃度は、抗体濃度を含み得る。

抗体の構造情報
抗体の構造情報を使用して、構造パラメーターを計算することができる。本方法は、抗体の構造情報から構造パラメーターを計算することを含み得る。

構造情報は、３次元構造に相当し得る。構造情報は、一次構造に相当し得る。一次構造は、一次アミノ酸配列を指す場合もある。一次構造は、抗体の可変ドメインの一次構造を含み得る。一次構造は、可変ドメインの一次構造のみであってもよい。一次構造は、可変ドメイン軽鎖（ＶＬ）アミノ酸配列を含み得る。一次構造は、可変ドメイン重鎖（ＶＨ）アミノ酸配列を含み得る。一次構造は、一又は複数のＣＤＲのアミノ酸配列を含み得る。一次構造は、抗体の定常領域の一次構造を含み得る。定常領域の一次構造は、定常領域軽鎖（ＣＬ）アミノ酸配列を含み得る。定常領域の一次構造は、定常領域重鎖（ＣＨ）アミノ酸配列を含み得る。定常領域の一次構造は、定常領域重鎖ＣＨ１、ＣＨ２及びＣＨ３アミノ酸配列の一又は複数を含み得る。

構造パラメーターは、一次構造情報から計算されてもよく、一次構造以外の構造からの情報を含んでいなくてもよい。一次配列は、ＤＮＡ配列決定により得られたＤＮＡ配列に由来していてもよい。ＤＮＡ配列決定技術は、当該技術分野で周知である。

抗体の構造情報は、電子的に記号化されていてもよい。電子的に記号化された情報は、機械可読メモリーに保存されていてもよい。論理処理デバイスは、機械可読メモリーから抗体の構造情報を検索することができる。データ受信デバイスは、抗体の構造情報を受信することができる。論理処理デバイスは、抗体の構造情報から生理化学的パラメーターを計算することができる。データ送信デバイスは、抗体の構造情報を送信することができる。データ送信デバイスは、計算結果に対応するシグナルを送信することができる。

用語「電子的に記号化される」は、電子データベースへの貯蔵及びそれからの検索並びに／又は電子計算デバイスによる操作に好適な情報の形態を指す。

抗体の構造パラメーター
構造パラメーターは、抗体の正味の電荷であってもよい。構造パラメーターは、抗体の電荷非対称であってもよい。構造パラメーターは、抗体の疎水性であってもよい。構造パラメーターは、抗体の構造情報から計算されてもよい。

抗体の構造情報は、一次構造情報、例えば、抗体のアミノ酸配列を含み得る。アミノ酸配列は、抗体の構造要素のアミノ酸配列であってもよい。構造要素のそれぞれは、アミノ酸配列であってもよい。構造要素は、抗体のアミノ酸配列中で互いに隣接していてもよい。構造要素は、抗体配列中で互いに近接していてもよい。構造要素は、抗体中で互いに関連していてもよい。構造要素は、重鎖可変ドメイン（ＶＨ）及び／又は軽鎖可変ドメイン（ＶＬ）であってもよい。構造要素は、一又は複数の相補性決定領域（ＣＤＲ）であってもよい。構造要素は、一又は複数の定常領域（例えば、ＣＨ１、ＣＬ、ＣＨ２及びＣＨ３）であってもよい。構造要素は、重鎖及び軽鎖（半抗体）であってもよい。構造要素は、抗体全体であってもよい。一次アミノ酸配列は、重鎖可変ドメイン（ＶＨ）及び／又は軽鎖可変ドメイン（ＶＬ）のアミノ酸配列であってもよい。一次アミノ酸配列は、ＣＤＲの一又は複数のアミノ酸配列であってもよい。一次アミノ酸配列は、抗体の一又は複数の定常領域のアミノ酸配列であってもよい。また抗体の構造情報は、二次構造情報及びそれより高次のレベルの構造情報、例えば粘度、クリアランス及び安定性に寄与する可能性がある３次元分子相互作用に関する情報を含んでいてもよい。

構造パラメーターは、正味の電荷を含み得る。正味の電荷は、抗体の構造要素内における全アミノ酸の電荷の合計であってもよい。正味の電荷は、ある特定のｐＨでの、抗体の構造要素内における全アミノ酸の電荷の合計であってもよい。ｐＨは、ｐＨ４からｐＨ９のｐＨであってもよい。ｐＨは、ｐＨ５．５であってもよい。構造要素は、ＶＨ及びＶＬドメインであってもよい。正味の電荷は、ＶＨ及びＶＬドメイン内における全アミノ酸の電荷の合計であってもよい。正味の電荷は、一又は複数のＣＤＲ内における全アミノ酸の電荷の合計であってもよい。正味の電荷は、一又は複数の定常領域内における全アミノ酸の電荷の合計であってもよい。

構造パラメーターは、電荷非対称を含み得る。電荷非対称は、抗体の１つの構造要素の正味の電荷と、抗体の少なくとも１つの他の構造要素の正味の電荷との積であってもよい。電荷非対称は、抗体のＶＨの正味の電荷とＶＬの正味の電荷との積であってもよい。さらに、電荷非対称は、例えば、ＦｖとＦｃ、又はＦｖとＣＨ３ドメイン、又はＦａｂとＦｃなどの正味の電荷の積であってもよい。

構造パラメーターは、疎水性を含み得る。疎水性は、一又は複数のＣＤＲに対応する疎水性値の加法関数の合計を含み得る。各加法関数は、（１）ＣＤＲの疎水性残基の疎水性の値の合計；及び（２）ＣＤＲの親水性残基の疎水性の値の合計の比率であってもよい。ＣＤＲの各アミノ酸残基ごとの疎水性の値は、Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ疎水性スケール値であってもよい。その代わりに、疎水性は、Ｆｖの疎水性値を含み得る。

構造パラメーターは、分子動力学（ＭＤ）シミュレーションを使用することによって計算することができる。ＭＤシミュレーションは、シミュレートされた溶液条件のセットに相当し得る。セットは、バーチャルな溶液の溶液条件を含み得る。シミュレートされた溶液条件は、温度を含み得る。ＭＤシミュレーションは、所定温度で維持されてもよい。シミュレートされた溶液条件は、バーチャルな水分子を含み得る。ＭＤシミュレーションは、明示的水溶媒和を採用してもよい。シミュレートされた溶液条件は、中性を維持するためのバーチャルな溶質イオンを含み得る。

ＭＤシミュレーションは、アミノ酸残基（「Ｎ」位における）のアルファ炭素（α炭素）の揺らぎの二乗平均平方根（ＲＭＳＦ）を計算することができる。アミノ酸残基は、ＶＨ及び／又はＶＬアミノ酸配列における残基であってもよい。アミノ酸残基は、ＣＤＲのアミノ酸配列における残基であってもよい。アミノ酸残基は、フレームワーク領域（ＦＲ）における残基であってもよい。アミノ酸残基は、アスパラギン酸残基であってもよい。アミノ酸残基は、トリプトファン残基であってもよい。アミノ酸残基は、あらゆる潜在的に不安定な残基であってもよい。

構造パラメーターは、アミノ酸残基の時間平均ＳＡＳＡを含み得る。ＭＤシミュレーションは、残基の時間平均ＳＡＳＡを計算することができる。アミノ酸残基は、アスパラギン酸残基であってもよい。アミノ酸残基は、トリプトファン残基であってもよい。アミノ酸残基は、潜在的に不安定な残基に直接隣接しているアミノ酸残基であってもよい。

構造パラメーターは、Ｎ位を占有するアミノ酸残基に直接隣接している主鎖窒素原子の時間平均ＳＡＳＡを含み得る。ＭＤシミュレーションは、アミノ酸配列に沿ってＮ位における残基に直接隣接している主鎖窒素原子の時間平均ＳＡＳＡを計算することができる。Ｎ位におけるアミノ酸残基は、Ａｓｐ残基であってもよい。「直接隣接している」は、アミノ酸配列のアミノ末端（Ｎ末端）又はカルボキシル末端（Ｃ末端）の何れかに向かう方向でアミノ酸配列に沿って隣接することと定義することができる。Ｎ位における残基に直接隣接しているアミノ酸残基は、アミノ酸配列のＣ末端に向かう方向でアミノ酸配列に沿って隣接していてもよい（すなわち、「Ｎ＋１」位）。例えば、残基が「Ｎ」位を占有するアスパラギン酸残基である場合、「Ｎ＋１」位は、アミノ酸配列のＣ末端に向かう方向でアミノ酸配列に沿ってアスパラギン酸残基に直接隣接している残基の位置であり得る。「Ｎ＋１」における残基は、グリシンであってもよい。「Ｎ＋１」における残基は、スレオニンであってもよい。「Ｎ＋１」における残基は、アスパラギン酸であってもよい。「Ｎ＋１」における残基は、アラニンであってもよい。「Ｎ＋１」における残基は、あらゆる残基であってもよい。

ＭＤシミュレーションは、異なる溶液条件ごとに構造パラメーターの異なる値を計算することができる。

設計基準
生理化学的特性のそれぞれは、対応する設計基準を有していてもよい。設計基準は、限定、閾値又はカットオフ値であってもよい。後述するように、生理化学的特性及び対応する目的関数に応じて、生理化学的特徴に対応する指標が、限定未満である、限定を超える、限定を超えない、又は限定以上である場合、設計基準が満たされるとみなすことができる。ある種の特定の実施態様において、生理化学的特徴に対応する指標は、限定未満である。生理化学的特性及び目的関数に応じて、指標はさらに変換されてもよく、例えば、抗体の生理化学的特徴が設計基準を満たすか否かをシグナル化する二進表示に変換されてもよい。

設計基準は、粘度の限定であってもよい。設計基準は、薬物動態学的なクリアランス速度の限定であってもよい。設計基準は、不安定性の限定であってもよい。設計基準は、アスパラギン酸の不安定性の限定であってもよい。設計基準は、トリプトファンの不安定性の限定であってもよい。設計基準は、安定性の限定であってもよい。設計基準は、貯蔵寿命の限定であってもよい。設計基準は、治療剤に関するものでもよい。設計基準は、非治療剤に関するものでもよい。設計基準は、抗体を含む組成物に関するものでもよい。組成物は、インビボ又はインビトロで適用するための組成物であってもよい。

設計基準は、抗体の特定のクラス（又はサブクラス）に関するものでもよい。クラスは、ＩｇＧであってもよい。クラス（サブクラス）は、ＩｇＧ１又はＩｇＧ４であってもよい。

設計基準は、抗体を製造することに関連する基準であってもよい。設計基準は、抗体の流体移行に関連する基準であってもよい。設計基準は、抗体の貯蔵に関連する基準であってもよい。設計基準は、抗体の貯蔵寿命に関連する基準であってもよい。設計基準は、抗体の投与に関連する基準であってもよい。設計基準は、抗体の血漿内半減期に関連する基準であってもよい。設計基準は、抗体のクリアランス速度に関連する基準であってもよい。設計基準は、抗体の分配に関連する基準であってもよい。設計基準は、抗体を含む治療剤に関するものでもよい。治療剤の投与又は分配は、患者によって自己投与されてもよい。投与は、静脈内、腹腔内、又は皮下投与であってもよい。

目的関数
ある特定の態様において、本発明は、抗体が設計基準を満たす生理化学的特徴を有するかどうかを決定するための方法を提供する。本方法は、生理化学的特徴に相当する目的関数からの指標を定量又は計算することを含み得る。目的関数は、本出願全体にわたり説明したような計算された構造パラメーターの値を含み得る。

目的関数は、目的関数のスケーリング因子と、対応する構造パラメーターの値との掛け算の積の加法を含み得る。加法は、目的関数における指数関数の項の独立変数に含まれていてもよい。目的関数は、生理化学的特徴の値の予測をもたらすことができ、この予測を設計基準と比較することができる。例えば、粘度の目的関数は、本発明に係る配列ベースの構造パラメーターの値と、対応する目的関数のスケーリング因子の値との掛け算の積の加法を含んでいてもよく、ここで粘度に寄与するｍＡｂの構造特質は、抗体の可変ドメインの少なくとも一部の、正味の電荷、電荷非対称及び疎水性であってもよい。目的関数の計算は、粘度指標をもたらす。この指標は粘度値に変換されてもよく、設計基準による粘度値と粘度の限定のセットとの比較を使用して、抗体が設計基準を満たす粘度を有するかどうかを決定することができる。

構造パラメーター及び対応する特定の目的関数のスケーリング因子は、抗体のクラス（又はサブクラス）によって決まる可能性がある。例えば、前の段落で説明した粘度の目的関数は、ＩｇＧ１抗体の粘度の予測に使用することができ、一方でＩｇＧ４抗体の場合、加法は、目的の抗体の生理化学的特性に応じて、定常領域の正味の電荷又は定常領域の電荷非対称と、対応する目的関数のスケーリング因子との積をさらに含んでいてもよい。

目的関数は、生理化学的特徴に直接的に関連付け又は変換可能な値に対応しない値をもたらすこともある。しかし、そのような値は、それでも抗体が設計基準を満たす生理化学的特徴を有するかどうかを提示する可能性がある。そのような値は、抗体が設計基準を満たす生理化学的特徴を有するか否かを提示する二進コードに変換されてもよい。例えば、アスパラギン酸の不安定性の目的関数から計算されたゼロと１との間の指標を有効数字１桁に四捨五入して第２の指標を生成してもよく、ここで抗体は、第２の指標がゼロである場合、アスパラギン酸の不安定性の設計基準を満たすと決定され、第２の指標が１である場合、アスパラギン酸の不安定性の設計基準を満たさないと決定される。

論理処理デバイスは、目的関数の計算を処理することによって指標を導き出すことができる。

目的関数は、本明細書において実行される数学的分析方法により採用される、修飾される、及び／又は導き出されるあらゆる好適な多項式又は確率密度関数の形態を有していてもよい。

異なる生理化学的特性に対応する目的関数は、異なる関数の形態を有していてもよい。

目的関数のスケーリング因子
本方法は、スケーリング因子を選択することを含み得る。スケーリング因子を選択することは、スケーリング因子のセットからスケーリング因子を選択することを含み得る。また「スケーリング因子」は、「係数」と称される場合もある。

スケーリング因子のセットは、一又は複数の抗体クラスのそれぞれに関するスケーリング因子を含み得る。抗体クラスは、ＩｇＧ、ＩｇＡ、ＩｇＥ、ＩｇＭ及びＩｇＤを含み得る。抗体クラスはまた、サブクラスも含み得る。サブクラスの非限定的な例としては、ＩｇＧ１、ＩｇＧ２、ＩｇＧ３及びＩｇＧ４が挙げられる。抗体クラスは、ＩｇＧであってもよい。抗体クラスは、ＩｇＧ１であってもよい。抗体クラスは、ＩｇＧ４であってもよい。

スケーリング因子のセットは、各クラス（又はサブクラス）ごとに、一又は複数の溶液条件のそれぞれに関するスケーリング因子のセットを含み得る。溶液条件は、ＭＤシミュレーションで使用され得るものと同様の、シミュレートされた溶液条件であってもよい。溶液条件は、現実のウェットの溶液条件であってもよい。

スケーリング因子のセットは、各クラス（又はサブクラス）ごとに、及び各溶液条件ごとに、構造パラメーターのそれぞれに対応するスケーリング因子を含み得る。

スケーリング因子のセットは、機械可読メモリーに保存されていてもよい。論理処理デバイスは、スケーリング因子を選択し得る。スケーリング因子を選択することは、機械可読メモリーからスケーリング因子を検索することを含み得る。論理処理デバイスは、機械可読メモリーからスケーリング因子を検索することができる。

スケーリング因子を選択することは、スケーリング因子を導き出すことを含み得る。スケーリング因子は、目的関数を試験抗体のセットの生理化学的特性の経験値に適合させることによって導き出されてもよい。スケーリング因子は、それぞれ異なる溶液条件下における抗体（本明細書では「試験抗体」とも称される）のトレーニングセットの生理化学的特性の測定値に対して目的関数を含む構造パラメーターの計算値を回帰推定することによって到達した係数又は定数であってもよい。スケーリング因子は、目的関数を含む構造パラメーターを生理化学的特性の測定値に適合させる他のあらゆる手段によって導き出されてもよい。論理処理デバイスは、目的関数の構造パラメーターを生理化学的特性の測定値に適合させることができる。一度導き出されれば、同じスケーリング因子のセットを、同じ条件下における同じクラス又はサブクラスの抗体の粘度若しくはＡｓｐ異性化又は他の生理化学的特徴の予測に適用することができる。

測定値は、経験値であってもよい。測定値は、公的に文書化又は公開された値であってもよい。測定値は、電子的に記号化されていてもよい。測定値は、機械可読メモリーに保存されていてもよい。

生理化学的特徴の指標
生理化学的特性の一又は複数につき、指標は、対応する目的関数からコンピューターで計算されてもよい。指標は、生理化学的特徴に相当し得る。指標は、設計基準と比較されてもよい。

指標は、電子的に計算されてもよい。用語「電子的に計算された」又は「電子的に定量された」は、電子コンピューティングデバイス、例えば論理処理デバイスによるコンピューター誘導を指す場合もある。

論理処理デバイスは、計算を行うことができる。論理処理デバイスは、比較を行うことができる。データ送信デバイスは、指標が設計基準を満たすという提示を出力することができる。

論理処理デバイスは、候補抗体に対応する指標に基づき、２つ以上の候補抗体から抗体を選択することができる。選択は、その指標が生理化学的特徴の限定又は設計基準に合致するか又はそれより優れている候補抗体を選択することであり得る。

指標は、抗体を製造又は生産するかどうかを決定するための基準であり得る。

指標は、既存の抗体を修飾するかどうか、又はどのように修飾するかを決定するための基準であり得る。指標は、既存の抗体の生理化学的特性から改善されている、及び／又は一又は複数の設計基準を満たしている、一又は複数の生理化学的特性を有する標的抗体を生産するように既存の抗体を修飾するための基準であり得る。

抗体
抗体、試験抗体、候補抗体、既存の抗体及び標的抗体の一又は複数は、モノクローナル抗体（ｍＡｂ）、ポリクローナル抗体、クラススイッチされた抗体又は他のあらゆるタイプの抗体を含み得る。

抗体、試験抗体、候補抗体、既存の抗体及び標的抗体の一又は複数は、抗体断片、単鎖断片可変抗体、単一ドメイン抗体、又は他のあらゆるタイプの断片若しくは抗体を含み得る。

抗体、試験抗体、候補抗体、既存の抗体及び標的抗体の一又は複数は、ヒト抗体、非ヒト抗体、キメラ抗体、ヒト化抗体、加工された抗体、人工抗体又は他のあらゆるタイプの抗体を含み得る。

抗体、試験抗体、候補抗体、既存の抗体及び標的抗体の一又は複数は、抗体クラスに属していてもよい。クラスは、ＩｇＧ、ＩｇＭ又は他のあらゆる好適なクラスであってもよい。クラスは、スイッチされたクラスであってもよい。クラスは、一又は複数のサブクラスを含み得る。サブクラスは、ＩｇＧ１であってもよい。サブクラスは、ＩｇＧ４であってもよい。サブクラスは、あらゆるサブクラスであってもよい。

本明細書における用語「抗体」は、最も広い意味で使用され、これらに限定されないが、モノクローナル抗体、ポリクローナル抗体、多重特異性抗体（例えば、二重特異性抗体）、及び抗体断片などの様々な抗体の構造を含む。「抗体断片」は、インタクトな抗体以外の分子であって、インタクトな抗体が結合する抗原と結合するインタクトな抗体の一部を含むものを指す。

用語「可変領域」又は「可変ドメイン」は、抗原への抗体結合に関与する抗体の重鎖又は軽鎖のドメインを指す。抗体の重鎖及び軽鎖の可変ドメイン（それぞれＶＨ及びＶＬ）は一般的に類似の構造を有しており、各ドメインは、４つの保存されたフレームワーク領域（ＦＲ）及び３つの超可変領域（ＨＶＲ又はＣＤＲ）を含む。（例えば、Kindt等. Kuby Immunology, 第6版, W.H. Freeman and Co., p91 (2007)を参照されたい）。抗原－結合特異性を付与するのに、単一のＶＨ又はＶＬドメインで十分な場合がある。

用語「超可変領域」又は「ＨＶＲ」は、本明細書で使用される場合、配列中で超可変性であるか（「相補性決定領域」又は「ＣＤＲ」）、及び／又は構造的に規定されたループを形成するか（「超可変ループ」）、及び／又は抗原と接触する残基を含有する（「抗原接触」）抗体の可変ドメインの領域のそれぞれを指す。一般的に、抗体は６つのＨＶＲを含み、そのうち３つはＶＨ中にあり（Ｈ１、Ｈ２、Ｈ３）、３つはＶＬ中にある（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３）。

「フレームワーク」又は「ＦＲ」は、ＨＶＲ残基以外の可変ドメイン残基を指す。可変ドメインのＦＲは、一般的に、４つのＦＲドメイン：ＦＲ１、ＦＲ２、ＦＲ３、及びＦＲ４からなる。したがって、ＨＶＲ及びＦＲ配列は、一般的に、以下の配列、ＶＨ（又はＶＬ）：ＦＲ１－Ｈ１（Ｌ１）－ＦＲ２－Ｈ２（Ｌ２）－ＦＲ３－Ｈ３（Ｌ３）－ＦＲ４で出現する。

「ヒト抗体」は、ヒト若しくはヒト細胞によって生産された、又はヒト抗体レパートリー若しくは他のヒト抗体コード配列を利用する非ヒト源に由来する抗体のアミノ酸配列に対応するアミノ酸配列を有する抗体である。このヒト抗体の定義は、厳密に言えば、非ヒト抗原結合残基を含むヒト化抗体を排除する。

「ヒト化」抗体は、非ヒトＨＶＲからのアミノ酸残基とヒトＦＲからのアミノ酸残基とを含むキメラ抗体を指す。ある特定の実施態様において、ヒト化抗体は、ＨＶＲ（例えば、ＣＤＲ）の全て又は実質的に全てが非ヒト抗体のＨＶＲに対応し、ＦＲの全て又は実質的に全てがヒト抗体のＦＲに対応する、少なくとも１つ、典型的には２つの可変ドメインの実質的に全てを含むと予想される。ヒト化抗体は、ヒト抗体に由来する抗体の定常領域の少なくとも一部を任意選択的に含んでいてもよい。抗体、例えば非ヒト抗体の「ヒト化された形態」は、ヒト化を受けた抗体を指す。

用語「モノクローナル抗体」は、本明細書で使用される場合、実質的に均一な抗体の集団から得られた抗体を指し、すなわち、集団を構成する個々の抗体が同一であるか、及び／又は同じエピトープに結合するものであるが、ただし、例えば、天然に存在する突然変異を含有していたり、又はモノクローナル抗体調製物の生産中に生じたりする可能性のある変異抗体は除外され、このような変異体は一般的にわずかな量でしか存在しない。典型的には異なる決定基（エピトープ）に対する異なる抗体を含むポリクローナル抗体調製物とは対照的に、モノクローナル抗体調製物の各モノクローナル抗体は、抗原上の単一の決定基に対して向けられる。したがって、修飾語句「モノクローナル」は、実質的に均一な抗体の集団から得られるという抗体の性質を提示するものであり、何らかの特定の方法による抗体生産を必要とすると解釈されないものとする。

抗体の「クラス」は、その重鎖が有する定常ドメイン又は定常領域のタイプを指す。哺乳動物抗体には、５つの主要なクラス：ＩｇＡ、ＩｇＤ、ＩｇＥ、ＩｇＧ、及びＩｇＭがあり、これらのうち数種はさらに、サブクラス（アイソタイプ）、例えば、ＩｇＧ_１、ＩｇＧ_２、ＩｇＧ_３、ＩｇＧ_４、ＩｇＡ_１、及びＩｇＡ_２に分けることができる。本明細書で使用される場合、抗体の「クラス」は、広範に、抗体のクラス及びサブクラスを含む。

抗体生産
ある特定の態様において、本発明はさらに、抗体を生産する方法であって、得られた抗体は、一又は複数の設計基準を満たす一又は複数の生理化学的特性を有すると決定される、方法を提供する。本発明は、修飾された抗体、すなわち生産された標的抗体が一又は複数の設計基準を満たす一又は複数の生理化学的特性を有するように、設計基準を満たさない既存の抗体から修飾された標的抗体を生産する方法も提供し得る。生産は、スモールスケールの抗体調製のためであってもよいし、又はラージスケールの抗体製造のためであってもよい。

生産された抗体はさらに、薬学的組成物中に含まれていてもよい。抗体の薬学的製剤は、このような所望の純度を有する抗体を一又は複数の任意選択の薬学的に許容される担体と混合することによって、凍結乾燥製剤又は水溶液の形態で調製される（Remington's Pharmaceutical Sciences 第16版, Osol, A.編(1980)）。「薬学的に許容される担体」は、対象にとって非毒性の、薬学的製剤中の活性成分以外の成分を指す。薬学的に許容される担体としては、これらに限定されないが、バッファー、賦形剤、安定剤、又は保存剤が挙げられる。

本明細書における製剤はまた、処置される特定の徴候の必要に応じて、１種より多くの活性成分を含有していてもよく、このような成分として好ましくは、互いに悪影響を与えない補助的な活性を有する成分である。このような活性成分は、意図される目的にとって効果的な量で、組み合わされて存在することが好適である。

インビボの投与に使用される製剤は、一般的に滅菌されている。無菌状態は、例えば、滅菌濾過膜を介した濾過によって容易に達成することができる。

本発明に従って使用されるモノクローナル抗体は、これらに限定されないが、ハイブリドーマ方法、組換えＤＮＡ方法、ファージディスプレイ方法、及びヒト免疫グロブリン遺伝子座の全部又は一部を含有するトランスジェニック動物を利用する方法などの様々な技術によって作製することができる。

抗体は、当該技術分野で公知のあらゆる方法によって生産されてもよい。抗体は、抗体を発現するのに好適な条件下で、抗体をコードする核酸を含む宿主細胞を培養する方法によって生産されてもよい。抗体は、宿主細胞中で組換え生産されてもよい。宿主細胞は、原核細胞（これに限定されないが、大腸菌細胞など）又は真核細胞（これらに限定されないが、昆虫細胞、例えばＳＦ９細胞、又は哺乳動物細胞、例えばチャイニーズハムスター卵巣細胞など）であってもよい。抗体は、一時的にトランスフェクトされた細胞又は安定してトランスフェクトされた細胞株によって生産されてもよい。抗体は、トランスジェニック動物中で生産されてもよい。抗体は、当該技術分野で公知のあらゆる合成方法によって生産されてもよい。抗体は、クロマトグラフィー方法などの標準的方法を使用した精製により得てもよい。

用語「既存の抗体」は、本発明に従って決定された一又は複数の生理化学的特性が改善される、及び／又は一又は複数の設計基準を満たすようにアミノ酸配列が修飾される抗体を指す場合もある。既存の抗体は、許容できる抗原－結合特異性、親和性及び他のエフェクター活性を有していてもよい。既存の抗体は、本発明によって決定した場合、望ましくない、又は許容できない生理化学的特性を有していてもよい。

用語「標的抗体」、「修飾された抗体」又は「突然変異した抗体」は、同義的に使用される場合もある。これらの用語は、標的の、修飾された、又は突然変異した抗体が、一又は複数の設計基準を満たす一又は複数の生理化学的特性を有し、同時に、既存の抗体の抗原結合親和性、特異性及び他の所望の活性、例えば抗体依存性細胞媒介性細胞傷害（ＡＤＣＣ）及び他のエフェクター活性を少なくとも実質的に保持するように、既存の抗体のアミノ酸配列に対して一又は複数の変化を有する抗体を指す場合もある。標的の、修飾された、又は突然変異した抗体は、既存の抗体より優れた一又は複数の特性、例えば改善された抗原結合親和性、特異性及び／又は他の所望の活性を示す可能性がある。

既存の抗体を修飾することは、既存の抗体のアミノ酸配列を修飾することを含み得る。既存の抗体のアミノ酸配列は、設計基準に合致する標的アミノ酸配列に合致するように修飾されていてもよい。

既存の抗体のアミノ酸配列を修飾することは、既存の抗体のアミノ酸配列における一又は複数のアミノ酸を調整することを含み得る。一又は複数のアミノ酸残基を調整することは、一又は複数の残基の化学修飾を含み得る。一又は複数の残基の化学修飾は、一又は複数の残基のキラリティーを変化させることを含み得る。一又は複数の残基の化学修飾は、一又は複数の残基の一又は複数の原子を変化させることを含み得る。

既存の抗体のアミノ酸配列を修飾することは、既存の抗体のアミノ酸配列中の一又は複数のアミノ酸残基を、異なるアミノ酸残基で置き換えること又は置換することを含み得る。既存の抗体のアミノ酸配列を修飾することは、既存の抗体のアミノ酸配列から一又は複数のアミノ酸残基を欠失させることを含み得る。既存の抗体のアミノ酸配列を修飾することは、既存の抗体のアミノ酸配列に一又は複数のアミノ酸残基を付加又は挿入することを含み得る。

アミノ酸置換は、保存的置換又は非保存的置換であってもよい。保存的又は非保存的アミノ酸置換を構成するものは当該技術分野で一般的に理解されている。保存的置換は、下記の表１の「好ましい置換」の項目の下に示される。より実質的な変化は、表１の「例示的な置換」の項目の下に記載され、アミノ酸側鎖のクラスへの言及でさらに後述される通りである。既存の抗体にアミノ酸置換を導入して、修飾された抗体、すなわち標的抗体を生産してもよい。修飾された抗体は、それが既存の抗体の所望の特質を保持していることに加えて、所望の特質、例えば、所望の生理化学的特徴に関してスクリーニングされてもよい。
表1

アミノ酸は、共通の側鎖特性に従って分類でき、（１）疎水性：ノルロイシン、Ｍｅｔ、Ａｌａ、Ｖａｌ、Ｌｅｕ、Ｉｌｅ；（２）中性で親水性：Ｃｙｓ、Ｓｅｒ、Ｔｈｒ、Ａｓｎ、Ｇｌｎ；（３）酸性：Ａｓｐ、Ｇｌｕ；（４）塩基性：Ｈｉｓ、Ｌｙｓ、Ａｒｇ；（５）鎖配向に影響を与える残基：Ｇｌｙ、Ｐｒｏ；及び（６）芳香族：Ｔｒｐ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅである。非保存的置換は、これらのクラスの１つの一員を別のクラスのものに変換することを伴うと予想される。

抗体が設計基準を満たす生理化学的特性を有し得るように、抗体配列中の一又は複数のアミノ酸残基を置換することにより本発明に従って正味の電荷又は疎水性を増加又は減少させることは、研究者の能力の範囲内であり得る。例えば、抗体がある特定の設計基準を満たすかどうかを決定するための基準として関連する指標の、塩基性アミノ酸残基から酸性又は中性アミノ酸残基への置換は計算された正味の電荷を減少させる可能性があり、親水性アミノ酸残基から疎水性アミノ酸残基への置換は計算された疎水性を増加させる可能性がある。標的の、修飾された、又は突然変異した抗体は、標的の、修飾された、又は突然変異した抗体が設計基準を満たす少なくとも１つの生理化学的特性を有することを確認するために、さらなるインシリコ分析又はウェット実験分析に供されてもよい。

修飾された抗体が抗原結合特異性又は親和性などの既存の抗体の所望の活性を少なくとも実質的に保持することを当該技術分野で公知の方法を使用して確認するために、標的の、修飾された、又は突然変異した抗体は、さらなる分析に供されてもよい。例えば、抗原結合特異性、親和性及び結合速度論は、ＥＬＩＳＡ、蛍光ベースのイムノアッセイ、ラジオイムノアッセイ又はＢＩＡＣＯＲＥ（登録商標）アッセイ（Ｂｉａｃｏｒｅ ＡＢ、Ｕｐｐｓａｌａ、Ｓｗｅｄｅｎ）によって測定されてもよい。

活性を「実質的に保持する」という用語は、活性の少なくとも８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％を保持することを指す場合もある。

論理処理デバイス、データ送信デバイス、データ受信デバイス
論理処理デバイス、データ送信デバイス及びデータ受信デバイスの一又は複数は、コンピューティングマシーンとして、又はその一部として実行されてもよい。

コンピューティングマシーンは、クライアント、サーバー、クライアントとサーバーの両方、プログラマブル論理コントローラー（「ＰＬＣ」）、又は他のあらゆる好適な処理デバイスであってもよい。コンピューティングマシーンは、中央処理装置（「ＣＰＵ」）、メモリー及び入／出力（「Ｉ／Ｏ」）回路構成、及び／又は他のあらゆる好適な装置を含み得る。

ＣＰＵは、マイクロプロセッサー、マイクロコンピューター及びマイクロコントローラーの一又は複数を含み得る。マイクロプロセッサー、マイクロコンピューター及びマイクロコントローラーは、ゲート及びフリップフロップなどのデジタル回路構成成分を含み得る。ＣＰＵは、フリップフロップ及びゲートなどの一又は複数の別々のデジタル回路構成成分を使用して構築されてもよい。

マイクロプロセッサー、マイクロコンピューター及びマイクロコントローラーは、１つ又は複数のアーキテクチャー、例えば縮小命令セットコンピューター（「ＲＩＳＣ」）又は複数命令セットコンピューター（「ＣＩＳＣ」）又は超長命令語（「ＶＬＩＷ」）又は他のあらゆる好適なアーキテクチャーに適合する可能性がある。アーキテクチャーは、データパス、制御回路構成、クロック回路構成、メモリー回路構成、及び他のあらゆる好適なパス又は回路コンフィギュレーションの１つ又は複数のコンフィギュレーションを定義することができる。

データパスは、パイプライン化されていてもよいし、又はパイプライン化されていなくてもよい。データパスは、演算論理装置（「ＡＬＵ」）を含み得る。制御回路構成は、命令を解釈することができる。制御回路構成は、データパスを制御することができる。クロック回路構成は、制御装置及びデータパスの１つ又は複数のタイミングを統制することができる。制御回路構成は、１つ又は複数の有限状態機械、読出し専用メモリー及び内部処理装置をあらゆる好適な組合せで含み得る。

メモリー回路構成は、コンピューターによる変数値、例えばスケーリング因子を供給することができる。メモリーは、命令、例えば目的関数を計算するのに必要な命令を供給することができる。メモリーは、１つ又は複数のレジスタを含み得る。メモリーは、１つ又は複数のレベルのキャッシュを含み得る。メモリーは、アドレス指定成分を含み得る。アドレス指定成分は、バーチャルメモリーシステムを統制することができる。アドレス指定成分は、外部のメモリー及び又はメモリーデバイスへのアクセスを統制することができる。

マイクロプロセッサーは、単一のシリコンダイ上にレジスタ及びキャッシュの一部又は全部と共に統合されていてもよい。１つ又は複数のレベルのキャッシュは、マイクロプロセッサーダイの外部にあってもよい。

メモリーは、ランダムアクセスメモリー（「ＲＡＭ」）、読出し専用メモリー（「ＲＯＭ」）、フラッシュメモリー、電気的消去可能プログラマブルメモリー（「ＥＥＰＲＯＭ」）、電気的にプログラム可能なメモリー（「ＥＰＲＯＭ」）、磁気ディスク、磁気テープ、ドラム、光ディスク及び他のあらゆる好適なメモリーの１つ又は複数を含み得る。

メモリーは、マイクロプロセッサーダイ上に含まれていてもよい「オンボード」成分（例えば、レジスタメモリー及びキャッシュとして指定されたメモリー）と、マイクロプロセッサーダイの外部にあってもよい「外部メモリー」成分とに分けることもできる。外部メモリーは、物理的にアドレス可能なメモリー（例えば、メインメモリー／コアメモリーとして指定される可能性があるメモリー）又はバーチャルにアドレス可能なメモリーの一部であってもよい。磁気ディスクメモリーは、不揮発性ストレージのために使用され得る。磁気ディスクメモリーは、バーチャルメモリーシステムの一部であってもよい。

Ｉ／Ｏ回路構成は、マイクロプロセッサーダイの内部又は外部であってもよい。Ｉ／Ｏ接続性は、ハードウェア成分（例えば、プリンター、プロセス制御要素及び他の好適なハードウェア成分）への直接接続を含み得る。Ｉ／Ｏ接続性は、ネットワークと通信するための一又は複数のネットワーク形成成分（例えば有線モデム、ワイヤレス接続ＷＩＦＩ、近接場の接続及び他の好適なネットワーク形成成分）を含み得る。ネットワークは、有線通信においてノードを含み得る。ネットワークは、ワイヤレス通信においてノードを含み得る。ネットワークは、広域ネットワーク（「ＷＡＮ」）、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、ＷＩＦＩネットワーク、又は他のあらゆる好適なタイプのネットワークを含み得る。

Ｉ／Ｏ接続性のタイプの場合、情報は、送信器を使用して送ってもよい。Ｉ／Ｏ接続性のタイプの場合、情報は、受信器を使用して受信してもよい。いくつかのケースにおいて、送信器及び受信器は、トランシーバーに組み合わされていてもよい。典型的には、情報は、パケットに系統化されたデジタル情報である。しかし、情報は、シングル伝送ビット、例えば機械をオンにするか、又はプロセス若しくは計算の状況を提示するもの、シングル受信ビット、例えばセンサー、プロセス又は計算の状況を提示するものであってもよく、又は情報は、アナログ電圧又は電流を含んでいてもよい。

送信器は、ハードウェア成分を含み得る。送信器は、ソフトウェア成分を含み得る。ハードウェアは、それを介して無線周波数エネルギーが伝搬する有線接続又はワイヤレスメディアと物理的に相互作用するために含まれ得る。送信器のハードウェアは、無線送信器を含み得る。送信器は、ハードウェア成分のみを有し得る。ハードウェアの一部は、マイクロプロセッサー、マイクロコンピューター及びマイクロコントローラーの外部であり得る。例えば、シングルビット出力は、機械を制御するためのレベルシフティング増幅器を利用し得る。いくつかの送信器のプロトコールは、ソフトウェアアップデートを介してアップデートされ得る。

受信器は、ハードウェア成分を含み得る。受信器は、ソフトウェア成分を含み得る。ハードウェアは、それを介して無線周波数エネルギーが伝搬する有線接続性又はワイヤレスメディアと物理的に相互作用するために含まれ得る。受信器のハードウェアは、無線受信器を含み得る。受信器は、ハードウェア成分のみを有し得る。ハードウェアの一部は、マイクロプロセッサー、マイクロコンピューター及びマイクロコントローラーの外部であり得る。例えば、シングルビット出力は、センサーからデータを受信するためのレベルシフティング増幅器を利用し得る。いくつかの受信器のプロトコールは、ソフトウェアアップデートを介してアップデートされ得る。

コンピューティングマシーンは、抗体の生理化学的特性の一又は複数に対応する目的関数を選択するための手段を含むように設計されていてもよい。

コンピューティングマシーンは、抗体溶液条件下における目的関数のスケーリング因子の機械可読メモリー（機械メモリー）値を同定するための手段を含むように設計されていてもよい。コンピューティングマシーンは、同定されたスケーリング因子値を検索するための手段を含むように設計されていてもよい。

コンピューティングマシーンは、抗体の構造パラメーターを処理するための手段を含むように設計されていてもよい。処理は、論理処理であってもよい。処理は、数値処理であってもよい。処理は、パラメーターを評価することを含み得る。処理は、パラメーターの値を生産してもよい。処理は、抗体の構造的フィーチャに基づいていてもよい。処理は、溶液条件に基づいていてもよい。

コンピューティングマシーンは、目的関数を評価するための手段を含むように設計されていてもよい。評価は、パラメーターの値及びスケーリング因子の値に基づいていてもよい。目的関数を評価することは、溶液条件下における抗体の一又は複数の生理化学的特性の値の予測を生産することであり得る。

コンピューティングマシーンは、一又は複数の生理化学的特性に対応する設計基準と予測を比較するための手段を含むように設計されていてもよい。

コンピューティングマシーンは、比較に基づき抗体を選択するための手段を含むように設計されていてもよい。予測が設計基準に合致する場合、その抗体が選択されてもよい。抗体は、抗体生産のために選択されてもよい。

本発明のフィーチャ及び原理の組合せ
上記で説明した本発明のフィーチャ及び原理を例示的な生理化学的特性に適用するための方法をここで説明する。例示的な生理化学的特性としては、粘度、クリアランス、アスパラギン酸の不安定性及びトリプトファンの不安定性が挙げられる。

本方法は、互いにあらゆる組合せで、上記で説明したフィーチャ及び原理を、生理化学的特性の１つ又は生理化学的特性の２つ以上の組合せに適用することを含み得ることが理解されると予想される。

本方法は、装置、媒体、又はその両方のフィーチャのあらゆる組合せによって実行されてもよい。

粘度
生理化学的特徴は、抗体の粘度であってもよい。設計基準は、粘度の限定であってもよい。抗体の粘度が粘度の限定に等しい場合、設計基準が満たされているとみなすことができる。抗体の粘度が粘度の限定未満である場合、設計基準が満たされているとみなすことができる。粘度の限定は、５０、４５、４０、３５、３０、２５、２０、１５、１０、又は５ｃＰであってもよい。治療剤中に含ませるための抗体の適合度を決定する、数種の候補抗体から抗体を選択する、抗体を製造する、既存の抗体を修飾する、及び標的抗体を生産する粘度ベースの方法を、以下で論じる。本方法の１つの一又は複数の工程は、他の方法の一又は複数の工程と組み合わせて行ってもよいことが理解されると予想される。

粘度：治療剤中に含ませるため抗体の適合度又は適合性を決定するための方法
本方法は、粘度に基づき、治療剤中に含ませるための抗体の適合度を決定することを含み得る。本方法は、（ａ）（１）正味の電荷；及び（２）電荷非対称を含み得る抗体の構造情報から計算すること；（ｂ）正味の電荷に相当する第１のスケーリング因子（又は正味の電荷のスケーリング因子）、及び電荷非対称に相当する第２のスケーリング因子（又は電荷非対称のスケーリング因子）を抗体に関して選択すること；（ｃ）スケーリング因子を含む目的関数から指標を計算すること、ここで指標は粘度に対応し；（ｄ）指標を設計基準と比較すること；及び（ｅ）抗体が設計基準を満たす粘度を有するかどうかを決定することを含んでいてもよい。

構造情報から計算することは、一次構造の情報から計算することを含んでいてもよい。一次構造は、軽鎖可変ドメイン（ＶＬ）のアミノ酸配列及び重鎖可変ドメイン（ＶＨ）のアミノ酸配列を含んでいてもよい。本方法は、可変ドメインの構造情報から正味の電荷を計算することを含み得る。正味の電荷は、ＶＬのアミノ酸配列の正味の電荷とＶＨのアミノ酸配列の正味の電荷との合計を含んでいてもよい。本方法は、可変ドメインの構造情報から電荷非対称を計算することを含み得る。電荷非対称は、ＶＬのアミノ酸配列の正味の電荷とＶＨのアミノ酸配列の正味の電荷との算術積を含んでいてもよい。本方法は、（３）一又は複数の相補性決定領域から疎水性を計算することをさらに含んでいてもよい。

本方法は、抗体のアミノ酸配列を配列決定する工程をさらに含んでいてもよい。本方法は、抗体を生産する工程をさらに含んでいてもよい。

本方法は、可変ドメインの単一の相補性決定領域の構造情報から疎水性を計算することを含み得る。単一の相補性決定領域は、抗体のＣＤＲ１、ＣＤＲ２及びＣＤＲ３の何れか１つであってもよい。本方法は、一又は複数の相補性決定領域（ＣＤＲ）の構造情報から疎水性を計算することを含み得る。一又は複数の相補性決定領域は、２、３、４、５又は６つの相補性決定領域を含み得る。一又は複数の相補性決定領域は、６つの相補性決定領域を含み得る。疎水性は、一又は複数の相補性決定領域の疎水性値の合計として計算されてもよい。疎水性は、一又は複数のＣＤＲの疎水性の値の加法関数の合計を含んでいてもよい。加法関数のそれぞれは、ＣＤＲの疎水性残基の値の合計とＣＤＲの親水性残基の値の合計との比率であってもよい。本方法は、Ｆｖドメインの構造情報から疎水性を計算することを含み得る。本方法は、抗体のトレーニングセットが異なるクラス又はサブクラスの抗体を含む場合、Ｆｖドメインの構造情報から疎水性を計算することを含み得る。疎水性残基又は親水性残基の値は、所与のアミノ酸残基ごとのＥｉｓｅｎｂｅｒｇ疎水性スケール値であってもよい。

粘度は、これらに限定されないが、円錐平板型及び落下球型レオメーターなどのレオメーターを使用することによって実験的に測定されてもよい。

本方法は、指標を電子的に定量することを含み得る。指標は、目的関数から定量され得る。目的関数は、スケーリング因子を含み得る。指標は、粘度に相当し得る。

本方法は、抗体が設計基準である粘度の限定を満たす粘度を有するかどうかを決定するために、指標を、設計基準である粘度の限定比較することを含み得る。

目的関数において、指標のｌｏｇ_１０は、
（正味の電荷×第１のスケーリング因子）と、
（電荷非対称×第２のスケーリング因子）と、
（疎水性×第３のスケーリング因子）と
の合計によって決まる可能性がある。目的関数は、指標＝１０^{ｃｏｎｓｔａｎｔ}１０^ｓｕｍの一般的な形態を有していてもよい。

本方法は、スケーリング因子を選択することを含み得る。スケーリング因子は、第１のスケーリング因子（又は正味の電荷のスケーリング因子）を含み得る。第１のスケーリング因子は、正味の電荷に相当し得る。スケーリング因子は、第２のスケーリング因子（又は電荷非対称のスケーリング因子）を含み得る。第２のスケーリング因子は、電荷非対称に相当し得る。スケーリング因子は、第３のスケーリング因子（又は疎水性のスケーリング因子）を含み得る。第３のスケーリング因子は、疎水性に相当し得る。スケーリング因子は、複数の第１のスケーリング因子、複数の第２のスケーリング因子及び複数の第３のスケーリング因子を含み得るスケーリング因子のセットから選択されてもよい。本方法は、少なくとも１つの試験抗体の少なくとも１つの粘度測定値のデータからスケーリング因子を導き出すことをさらに含んでいてもよく、ここで抗体及び試験抗体は、同じ抗体クラスに属する。スケーリング因子は、導き出されたスケーリング因子であってもよい。

溶液条件は、イオン強度を含み得る。低イオン強度の溶液の場合、第３のスケーリング因子は、ゼロであってもよい。低イオン強度の溶液の例は、２０－３０ミリモル濃度の緩衝溶液であり得る。

低イオン強度の溶液の場合、本方法は、抗体の構造情報から疎水性を計算することを含んでいなくてもよく、合計もスケーリング因子も、第３のスケーリング因子を含んでいなくてもよい。低イオン強度の溶液の場合、本方法は、第３のスケーリング因子を選択することを含んでいなくてもよい。目的関数において、低イオン強度の溶液の場合、指標のｌｏｇ_１０は、
（正味の電荷×第１のスケーリング因子）と、
（電荷非対称×第２のスケーリング因子）と
の合計によって決まる可能性がある。

高イオン強度の溶液の場合、指標を生理化学的特徴に緊密に対応させることは、疎水性の計算に１、２、３、４、５又は６つのＣＤＲを含めることによって達成されてもよい。高イオン強度の溶液の例は、約２００ミリモル濃度のイオン性バッファーであり得る。

例えば、約２５℃及び約ｐＨ５．５でおよそ２００ミリモル濃度の緩衝溶液中のモノクローナルＩｇＧ１の場合、第１、第２及び第３のスケーリング因子は、以下のような抗体濃度との関係を示す可能性がある：約１５０ミリグラム／ミリリットルの抗体濃度の場合、第１のスケーリング因子は、約－０．０３６であってもよく、第２のスケーリング因子は、約－０．０１２であってもよく、第３のスケーリング因子は、約０．３４であってもよく；約１８０ミリグラム／ミリリットルの抗体濃度の場合、第１のスケーリング因子は、約－０．０５であってもよく、第２のスケーリング因子は、約－０．０１７であってもよく、第３のスケーリング因子は、約０．４２であってもよい。

所与の値又は範囲に付く「約」という用語は、ある値で、又はある範囲内で得られた結果に実質的に類似した結果が得られる程度に十分その値又は範囲に近接していることを指す場合もある。「実質的に類似した」結果は、その値で、又はその範囲内で得られた結果の１％、２％、３％、４％、５％、６％、７％、８％、９％又は１０％以内であってもよい。

この高イオン強度の例の場合、例示的な抗体濃度のそれぞれごとの指標の定量化は、センチポイズで測定された場合、測定された粘度に厳密に対応する指標をもたらすことができる。いくつかの抗体クラス及びサブクラスに関して、本方法は、抗体の定常領域の構造情報から、定常領域の電荷非対称を計算することを含み得る。これらのクラス及びサブクラスに関して、スケーリング因子のセットは、複数の定常領域の電荷非対称のスケーリング因子を含んでいてもよく、本方法は、定常領域の電荷非対称に相当し得る定常領域の電荷非対称のスケーリング因子（又は第４のスケーリング因子）を抗体に関して選択することを含んでいてもよい。これらのクラス及びサブクラスに関して、目的関数は、定常領域の電荷非対称のスケーリング因子を含んでいてもよい。抗体のクラス（又はサブクラス）は、ＩｇＧ４であってもよい。

これらのクラス及びサブクラスに関して、指標のｌｏｇ_１０は、
（正味の電荷×第１のスケーリング因子）と、
（可変ドメインの電荷非対称×第２のスケーリング因子）と、
（疎水性×第３のスケーリング因子）と、
クラス（又はサブクラス）に応じて、（定常領域の電荷非対称×定常領域の電荷非対称のスケーリング因子）と
の合計によって決まる可能性がある。

これらのクラス及びサブクラスに関して、低イオン強度の溶液の場合、第３のスケーリング因子は、ゼロであってもよい。低イオン強度の溶液の場合、本方法は、抗体の構造情報から疎水性を計算することを含んでいなくてもよく、合計もスケーリング因子も、第３のスケーリング因子を含んでいなくてもよい。低イオン強度の溶液の場合、本方法は、第３のスケーリング因子を選択することを含んでいなくてもよい。目的関数において、低イオン強度の溶液の場合、指標のｌｏｇ_１０は、
（正味の電荷×第１のスケーリング因子）と、
（可変ドメインの電荷非対称×第２のスケーリング因子）と、
（定常領域の電荷非対称×定常領域の電荷非対称のスケーリング因子）と
の合計によって決まる可能性がある。

本方法が定常領域の電荷非対称を計算及び利用することができ、さらに本方法が対応する定常領域の電荷非対称のスケーリング因子を選択及び利用することができるクラス及びサブクラスは、ＩｇＧ４を含み得る。

粘度：治療剤中に含ませるための候補抗体のなかから選択する方法
本方法は、２つ以上の候補抗体のなかから粘度に基づき抗体を選択することを含んでいてもよく、さらに、粘度の適合度を決定するための方法の工程を含んでいなくてもよく、その一部又は全部を含んでいてもよい。

本方法は、第１の候補抗体の第１の構造情報を提供することを含み得る。第１の構造情報は、第１の候補抗体の第１のアミノ酸配列を含み得る。本方法は、第２の候補抗体の第２の構造情報を提供することを含み得る。第２の構造情報は、第２の候補抗体の第２のアミノ酸配列を含み得る。

本方法は、第１の構造情報から、構造パラメーターの第１のセット：（１）第１の正味の電荷；（２）第１の電荷非対称；及び（３）第１の疎水性を数値的に計算することを含み得る。本方法は、第２の構造情報から、構造パラメーターの第２のセット：（１）第２の正味の電荷；（２）第２の電荷非対称；及び（３）第２の疎水性を数値的に計算することを含み得る。

本方法は、第１の目的関数から第１の指標を電子的に定量することを含み得る。第１の目的関数は、生理化学的パラメーターの第１のセットに対応するスケーリング因子の第１のセットを含み得る。第１の指標は、第１の候補抗体に相当し得る。第１の指標は、第１の候補抗体の第１の粘度に相当し得る。本方法は、第２の目的関数から第２の指標を電子的に定量することを含み得る。第２の目的関数は、構造パラメーターの第２のセットに対応するスケーリング因子の第２のセットを含み得る。第２の指標は、第２の候補抗体に相当し得る。第２の指標は、第２の候補抗体の第２の粘度に相当し得る。スケーリング因子及び目的関数の第１及び第２のセットは、同じであってもよい。スケーリング因子及び目的関数の第１及び第２のセットは、異なっていてもよい。

スケーリング因子の各セットは、正味の電荷に対応する正味の電荷のスケーリング因子、電荷非対称に対応する電荷非対称のスケーリング因子、及び疎水性に対応する疎水性のスケーリング因子を含み得る。候補抗体のいくつかのクラス及びサブクラスに関して、スケーリング因子の第１のセット及び／又は第２のセットの電荷非対称のスケーリング因子は、可変ドメインの電荷非対称のスケーリング因子であってもよい。

候補抗体のある特定のクラス及びサブクラスに関して、本方法は、第１の候補抗体及び／又は第２の候補抗体の定常領域の構造情報から、それぞれ構造パラメーターの第１のセットに関する第１の定常領域の電荷非対称、及び／又は構造パラメーターの第２のセットに関する第２の定常領域の電荷非対称を計算することを含み得る。このようなクラス及びサブクラスの例は、ＩｇＧ４であってもよい。

第１の目的関数及び第２の目的関数は、第１の候補抗体及び第２の候補抗体それぞれに関するスケーリング因子を含み得る。低イオン強度の溶液中の候補抗体の場合、疎水性のスケーリング因子は、ゼロであってもよい。低イオン強度の溶液中の候補抗体の場合、本方法は、疎水性を計算することを含んでいなくてもよい。低イオン強度の溶液中の候補抗体の場合、目的関数は、疎水性のスケーリング因子を含んでいなくてもよい。

第１の候補抗体のクラス又はサブクラスが第２の候補抗体のクラス又はサブクラスである場合、スケーリング因子の第１のセットは、スケーリング因子の第２のセットと同一であり得る。第１の候補抗体の溶液条件が第２の候補抗体の溶液条件である場合、スケーリング因子の第１のセットは、スケーリング因子の第２のセットと同一であり得る。

第１の指標は、設計基準である粘度の限定を満たしていてもよい。第２の指標は、設計基準である粘度の限定を満たしていてもよい。

本方法は、第１の指標及び第２の指標の相対的価値に基づき、治療剤で使用するための抗体となるように、第１の候補抗体又は第２の候補抗体を選択することを含み得る。本方法は、第１の指標が第２の指標より低い場合、第１の候補抗体を選択することを含み得る。本方法は、第２の指標が第１の指標より低い場合、第２の候補抗体を選択することを含み得る。本方法は、第１及び／又は第２の指標を設計基準と比較する工程をさらに含んでいてもよい。選択された抗体は、設計基準を満たす粘度を有していてもよい。

粘度：治療剤の製造方法
製造方法は、製造又は治療用分配容器に基づき、抗体に関する粘度の限定を設定することを含み得る。治療剤の製造方法は、粘度の適合度を決定するための方法の工程を含んでいなくてもよく、その一部又は全部を含んでいてもよい。

製造方法は、製造容器又は分配容器中の流体誘導要素（ｆｌｕｉｄ ｃｏｎｄｕｃｔｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）を同定することを含み得る。流体誘導要素としては、パイプ、バルブ、多孔質プラグ又は他のあらゆる流体誘導要素を挙げることができる。他のあらゆる流体誘導要素としては、チューブ、クロマトグラフ媒体又はフィルターを挙げることができる。流体誘導要素は、流体の流れ抵抗を有していてもよい。流体の流れ抵抗は、製造及び／又は分配の水溶液条件のセット下における抗体の粘度によって決まる可能性がある。

製造方法は、抗体の構造情報から、抗体の粘度に対応する指標を電子的に定量することを含み得る。定量は、抗体の粘度の適合度を決定する方法に従っていてもよい。

本方法は、指標が限定を超えない場合のみ、流体誘導要素を介して抗体を送ることを含み得る。本方法は、指標が限定を超えない場合のみ、抗体を製造することを含み得る。

本方法は、治療剤の粘度が粘度の限定を超えないように標的抗体を構築することを含み得る。

本方法は、標的抗体に関するアミノ酸配列を決定することを含み得る。アミノ酸配列は、粘度の限定未満である粘度指標に相当し得る。

アミノ酸配列を決定することは、既存の抗体の検査抗体のアミノ酸配列から、検査粘度を電子的に定量することを含み得る。定量は、抗体の粘度の適合度を決定するための工程を含んでいなくてもよく、その一部又は全部を含んでいてもよい。

本発明はまた、抗体を含む組成物を製造する方法であって、流体誘導要素を介して流れる流体の粘度によって決まる製造容器中の流体誘導要素の流体の流れ抵抗に基づき、抗体に関する粘度の限定を設定すること；ネットワークを通じて、抗体の構造情報を送信すること；ネットワークを通じて該構造情報から計算された抗体の粘度の指標を受信すること；及び指標が粘度の限定を超えない場合のみ、該組成物を製造するために該要素を介して抗体を送ることを含み得る、方法も提供する。

本方法は、流体誘導要素を介して流れる流体の粘度によって決まる製造容器中の流体誘導要素の流体の流れ抵抗に基づき、抗体に関する粘度の限定を設定すること；抗体の構造情報から、抗体の粘度の指標を計算すること；及び指標が粘度の限定を超えない場合のみ、該組成物を製造するために該要素を介して抗体を送ることを含み得る。

粘度：抗体を生産する方法
設計基準を満たす粘度を有する抗体を生産する方法は、（ａ）抗体に関する粘度の限定を設定する工程；（ｂ）本出願全体にわたり説明された方法に従って、抗体の構造情報から、抗体の粘度に対応する指標を計算し、抗体が設計基準を満たす粘度を有するかどうかを決定する工程；及び（ｃ）指標が粘度の限定を超えない場合、抗体を生産する工程を含んでいてもよい。

設計基準を満たす粘度を有する抗体を生産する方法は、設計基準を満たす、抗体に関する粘度の限定を設定する工程；ネットワークを通じて、抗体の構造情報を送信する工程；ネットワークを通じて、抗体の粘度に対応する指標を受信する工程であって、ここで指標は、構造情報から計算される、工程；抗体が設計基準を満たす粘度を有するかどうかを決定する工程；及び指標が粘度の限定を超えない場合のみ、抗体を生産する工程を含んでいてもよい。

本明細書に記載される各実施態様に関して、指標は、抗体の構造情報から、正味の電荷及び電荷非対称を計算する工程；正味の電荷に相当する第１のスケーリング因子、及び電荷非対称に相当する第２のスケーリング因子を抗体に関して選択する工程；及びスケーリング因子を含む目的関数から指標を計算する工程であって、指標は粘度に対応する、工程を含む方法によって計算される。構造情報から計算することは、一次構造の情報から計算することを含んでいてもよい。一次構造は、軽鎖可変ドメイン（ＶＬ）のアミノ酸配列及び重鎖可変ドメイン（ＶＨ）のアミノ酸配列を含んでいてもよい。正味の電荷は、ＶＬのアミノ酸配列の正味の電荷とＶＨのアミノ酸配列の正味の電荷との合計を含んでいてもよい。電荷非対称は、ＶＬのアミノ酸配列の正味の電荷とＶＨのアミノ酸配列の正味の電荷との算術積を含んでいてもよい。本方法は、少なくとも１つの試験抗体の少なくとも１つの粘度測定値のデータからスケーリング因子を導き出すことをさらに含んでいてもよく、ここで抗体及び試験抗体は、同じ抗体クラスに属する。スケーリング因子を選択することは、一又は複数の水溶液条件のそれぞれに関するスケーリング因子のセットから第１のスケーリング因子及び第２のスケーリング因子を選択することを含んでいてもよい。目的関数において、指標のｌｏｇ１０は、（正味の電荷×第１のスケーリング因子）と、（電荷非対称×第２のスケーリング因子）との合計を含んでいてもよい。

本明細書に記載される各実施態様に関して、本方法は、抗体の一又は複数の相補性決定領域（ＣＤＲ）の情報からの構造情報から、疎水性を計算すること；及び疎水性に対応する第３のスケーリング因子を選択することをさらに含んでいてもよく、ここで目的関数は、第３のスケーリング因子をさらに含む。疎水性は、一又は複数のＣＤＲの疎水性の値の加法関数の合計を含んでいてもよい。加法関数のそれぞれは、ＣＤＲの疎水性残基の値の合計とＣＤＲの親水性残基の値の合計との比率であってもよい。この値は、Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ疎水性スケール値であってもよい。一又は複数のＣＤＲは、１、２、３、４、５又は６つ全てのＣＤＲを含んでいてもよい。スケーリング因子を選択することは、第１のスケーリング因子、第２のスケーリング因子及び第３のスケーリング因子を、一又は複数の水溶液条件のそれぞれに関するスケーリング因子のセットから選択することをさらに含んでいてもよい。目的関数において、指標のｌｏｇ１０は、（正味の電荷×第１のスケーリング因子）と、（電荷非対称×第２のスケーリング因子）と、（疎水性×第３のスケーリング因子）との合計を含んでいてもよい。

本明細書に記載される各実施態様に関して、本方法は、指標が粘度の限定を超える場合、抗体の軽鎖及び／又は重鎖可変領域のアミノ酸配列の一又は複数のアミノ酸残基を突然変異させて、標的抗体を生成する工程をさらに含んでいてもよい。軽鎖及び／又は重鎖可変領域のアミノ酸配列を突然変異させる工程は、標的抗体の指標が粘度の限定を超えないように、疎水性を低下させる、正味の電荷を増加させる、及び／又は電荷非対称を増加若しくは減少させる可能性がある。本方法は、標的抗体を生産する工程をさらに含んでいてもよい。

追加の実施態様において、本発明は、本明細書に記載される方法及び装置によって、粘度の設計基準を満たすように選択、生産及び／又は決定された抗体を提供する。

クリアランス
生理化学的特徴は、抗体の薬物動態学的なクリアランス速度であってもよい。設計基準は、薬物動態学的なクリアランス速度の限定であってもよい。抗体のクリアランス速度がクリアランス速度の限定に等しい場合、設計基準が満たされているとみなすことができる。抗体のクリアランス速度がクリアランス速度の限定未満である場合、設計基準が満たされているとみなすことができる。クリアランス速度の限定は、２０、１９、１８、１７、１６、１５、１４、１３、１２、１１、１０、９、８、７、６又は５ｍＬ／ｋｇ／日であってもよい。クリアランス速度の限定は、Ｃｙｎｏサルにおいて、１０ｍＬ／ｋｇ／日であってもよい。

治療剤中に含ませるための抗体の適合度を決定する、数種の候補抗体から抗体を選択する、抗体を製造する、既存の抗体を修飾する、及び標的抗体を生産するクリアランス速度ベースの方法を、以下で論じる。本方法の１つからの一又は複数の工程は、他の方法の一又は複数の工程と組み合わせて行ってもよいことが理解されると予想される。

クリアランス：治療剤中に含ませるため抗体の適合度又は適合性を決定するための方法
本方法は、クリアランスに基づき、治療剤中に含ませるための抗体の適合度を決定することを含み得る。本方法は、抗体の構造情報から正味の電荷を計算することを含み得る。正味の電荷の範囲は、水溶液条件によって決まる可能性がある。正味の電荷は、正味の電荷の範囲に合致していてもよい。正味の電荷の範囲は、－４から１２であってもよい。正味の電荷の範囲は、－２から６．２であってもよい。正味の電荷の範囲は、０から６．２であってもよい。正味の電荷の範囲は、溶液条件及び抗体のトレーニングセットの試料サイズに応じて変動し得る。

本方法は、（ａ）正味の電荷が正味の電荷の範囲に合致し得る場合、一又は複数のＣＤＲの構造情報から疎水性を計算し、（ｉ）疎水性が疎水性の限定を超えない場合、抗体が設計基準を満たすクリアランス速度を有すると決定すること、又は（ｉｉ）疎水性が疎水性の限定よりも高い場合、抗体が設計基準を満たさないクリアランス速度を有すると決定すること；及び（ｂ）正味の電荷が正味の電荷の範囲に合致しない場合、抗体が設計基準を満たさないクリアランス速度を有すると決定することを含み得る。構造情報は、一次構造の情報であってもよい。一次構造は、軽鎖可変ドメイン（ＶＬ）のアミノ酸配列及び重鎖可変ドメイン（ＶＨ）のアミノ酸配列を含んでいてもよい。正味の電荷は、ｐＨ５．５におけるＶＨ及びＶＬの正味の電荷であってもよい。正味の電荷の範囲は、約－２．０から約６．２であってもよい。疎水性の限定は、約４であってもよい。

本方法は、可変ドメインの単一の相補性決定領域の構造情報から疎水性を計算することを含み得る。本方法は、本明細書に記載されるような一又は複数の相補性決定領域の構造情報から疎水性を計算することを含み得る。複数の相補性決定領域は、２、３、４、５又は６つの相補性決定領域を含み得る。疎水性は、一又は複数の相補性決定領域の疎水性値の合計として計算されてもよい。一又は複数のＣＤＲは、軽鎖（ＬＣ）ＣＤＲ１、ＬＣ ＣＤＲ３及び重鎖（ＨＣ）ＣＤＲ３であってもよい。本方法は、抗体を生産する工程をさらに含んでいてもよい。

例証的な結果の章及び図は、指標とクリアランス速度との対応を開示している。

クリアランス：治療剤中に含ませるための候補抗体のなかから選択する方法
本方法は、２つ以上の候補抗体のなかからクリアランス速度に基づき抗体を選択することを含んでいてもよく、さらに、クリアランスの適合度を決定するための方法の一又は複数の工程を含んでいてもよい。

例えば、抗体は、治療剤中に含ませるための２つの候補抗体から選択されてもよい。選択方法は、第１の候補抗体の第１の構造情報を提供することを含み得る。第１の構造情報は、第１の候補抗体の第１のアミノ酸配列を含み得る。選択方法は、第２の候補抗体の第２の構造情報を提供することを含み得る。第２の構造情報は、第２の候補抗体の第２のアミノ酸配列を含み得る。
本方法は、第１の構造情報から第１の正味の電荷を計算し、第１の候補抗体の一又は複数のＣＤＲから第１の疎水性を計算することを含み得る。本方法は、第２の構造情報から第２の正味の電荷を計算し、第２の候補抗体の一又は複数のＣＤＲから第２の疎水性を計算することを含み得る。

第１の正味の電荷の範囲及び第２の正味の電荷の範囲は、水溶液条件によって決まる可能性がある。第１の正味の電荷の範囲及び第２の正味の電荷の範囲は、それぞれ第１の候補抗体のクラス又はサブクラス及び第２の候補抗体のクラス又はサブクラスによって決まる可能性がある。第１及び第２の正味の電荷の範囲は、同じであってもよい。第１及び第２の正味の電荷の範囲は、異なっていてもよい。

本方法は、第１の指標及び第２の指標の相対的価値に基づき、治療剤で使用するための抗体となるように、第１の候補抗体又は第２の候補抗体を選択することを含み得る。本方法は、他の候補抗体（単数又は複数）より低い疎水性を有する候補抗体を選択することを含み得る。本方法は、設計基準を満たすクリアランス速度を有する候補抗体を選択することを含み得る。

クリアランス：治療剤の製造方法
製造方法は、維持量に基づき、抗体に関するクリアランス速度の限定を設定することを含み得る。治療剤の製造方法は、クリアランス速度の適合度を決定するための方法の一又は複数の工程を含み得る。

製造方法は、治療剤に関する維持量を同定することを含み得る。維持量は、抗体の薬物動態学的なクリアランス速度によって決まる可能性がある。クリアランス速度は、生理的条件のセット下における抗体のクリアランス速度であってもよい。生理的条件は、抗体の治療用途において遭遇する条件であってもよい。

本方法は、抗体が限定を超えないクリアランス速度を有する場合のみ抗体を製造又は生産することを含み得る。本方法は、ネットワークを通じて、抗体の構造情報を送信すること；ネットワークを通じて、構造情報から計算された抗体の正味の電荷を受信すること；正味の電荷が正味の電荷の範囲に合致する場合、ネットワークを通じて、抗体の一又は複数の相補性決定領域（ＣＤＲ）の情報からの構造情報から計算された疎水性を受信し、（ｉ）疎水性が疎水性の限定を超えない場合、抗体が設計基準を満たすクリアランス速度を有すると決定すること、又は（ｉｉ）疎水性が疎水性の限定を超える場合、抗体が設計基準を満たさないクリアランス速度を有すると決定すること；正味の電荷が正味の電荷の範囲に合致しない場合、抗体が設計基準を満たさないクリアランス速度を有すると決定すること；及び抗体が設計基準を満たすクリアランス速度を有すると決定される場合のみ、抗体を生産することを含んでいてもよい。

本発明はまた、設計基準を満たすクリアランス速度を有する抗体を生産する方法であって、抗体の構造情報から、抗体の正味の電荷を計算すること；正味の電荷が正味の電荷の範囲に合致する場合、抗体の一又は複数の相補性決定領域（ＣＤＲ）の情報からの構造情報から疎水性を計算して、（ｉ）疎水性が疎水性の限定を超えない場合、抗体が設計基準を満たすクリアランス速度を有すると決定すること、又は（ｉｉ）疎水性が疎水性の限定を超える場合、抗体が設計基準を満たさないクリアランス速度を有すると決定すること；正味の電荷が正味の電荷の範囲に合致しない場合、抗体が設計基準を満たさないクリアランス速度を有すると決定すること；及び抗体が設計基準を満たすクリアランス速度を有すると決定される場合のみ、抗体を生産することを含む、方法も提供する。

本明細書に記載される各実施態様に関して、構造情報から計算することは、一次構造の情報から計算することを含んでいてもよい。一次構造は、軽鎖可変ドメイン（ＶＬ）のアミノ酸配列及び重鎖可変ドメイン（ＶＨ）のアミノ酸配列を含んでいてもよい。正味の電荷は、ＶＬのアミノ酸配列の正味の電荷とＶＨのアミノ酸配列の正味の電荷との合計を含んでいてもよい。正味の電荷は、約ｐＨ５．５におけるＶＨの正味の電荷とＶＬの正味の電荷との合計を含んでいてもよい。疎水性は、一又は複数のＣＤＲの疎水性の値の加法関数の合計を含んでいてもよい。加法関数は、ＣＤＲの疎水性残基の値の合計とＣＤＲの親水性残基の値の合計との比率であってもよい。この値は、Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ疎水性スケール値であってもよい。一又は複数のＣＤＲは、１、２、３、４、５又は６つ全てのＣＤＲを含んでいてもよい。一又は複数のＣＤＲは、軽鎖（ＬＣ）ＣＤＲ１、ＬＣ ＣＤＲ３及び重鎖（ＨＣ）ＣＤＲ３であってもよい。クリアランス速度は、カニクイザルモデルで測定された約１０ｍＬ／ｋｇ／日以下であってもよい。正味の電荷の範囲は、約－２．０から約６．２であってもよい。疎水性の限定は、約４であってもよい。

本方法は、標的抗体のクリアランス速度がクリアランス速度の限定を超えないように、既存の抗体の一又は複数のアミノ酸残基を突然変異させて、標的抗体を生成することを含み得る。本方法は、標的抗体の正味の電荷が正味の電荷の範囲に合致するように、正味の電荷を増加若しくは減少させる工程、及び／又は標的抗体の疎水性が疎水性の限定を超えないように、疎水性を増加若しくは減少させる工程をさらに含んでいてもよい。

本方法は、標的抗体に関するアミノ酸配列を決定することを含み得る。本方法は、標的抗体を生産する工程をさらに含んでいてもよい。

追加の実施態様において、本発明は、本明細書に記載される方法及び装置によって、クリアランスの設計基準を満たすように選択、生産及び／又は決定された抗体を提供する。

アスパラギン酸の不安定性
生理化学的特徴は、抗体のアスパラギン酸（Ａｓｐ）の不安定性であってもよい。Ａｓｐの不安定性は、Ａｓｐ残基の異性化に相当し得る。Ａｓｐ残基は、抗体のＣＤＲ中にあってもよい。設計基準は、Ａｓｐの不安定性の限定であってもよい。抗体のＡｓｐの不安定性がＡｓｐの不安定性の限定に等しい場合、設計基準が満たされているとみなすことができる。抗体のＡｓｐの不安定性がＡｓｐの不安定性の限定未満である場合、設計基準が満たされているとみなすことができる。Ａｓｐの不安定性の限定は、１０、９、８、７、６、５、４、３、２、１％又はそれ未満であってもよい。Ａｓｐの不安定性の限定は、４０℃で２週間にわたり、１０、９、８、７、６、５、４、３、２、１％又はそれ未満であってもよい。Ａｓｐの不安定性の限定は、４０℃で２週間にわたり、５％又はそれ未満であってもよい。

治療剤中に含ませるための抗体の適合度を決定する、数種の候補抗体から抗体を選択する、抗体を製造する、既存の抗体を修飾する、及び標的抗体を生産するＡｓｐの不安定性ベースの方法を、以下で論じる。本方法の１つからの一又は複数の工程は、他の方法の一又は複数の工程と組み合わせて行ってもよいことが理解されると予想される。

Ａｓｐの不安定性：治療剤中に含ませるための抗体の適合度を決定するための方法
本方法は、Ａｓｐの不安定性に基づき、治療剤中に含ませるための抗体の適合度を決定することを含み得る。本方法は、（ａ）抗体の構造情報から、（１）Ａｓｐのα炭素の揺らぎ、（２）Ａｓｐ残基の時間平均ＳＡＳＡ及び（３）Ａｓｐ残基に直接隣接している残基に結合する主鎖窒素原子の時間平均ＳＡＳＡを計算すること、ここで主鎖窒素原子は、配列中でＡｓｐ残基に直接隣接している残基に結合していてもよく；（ｂ）（ｉ）揺らぎスケーリング因子、（ｉｉ）アスパラギン酸残基表面積スケーリング因子、及び（ｉｉｉ）主鎖窒素原子表面積スケーリング因子を抗体に関して選択すること；（ｃ）スケーリング因子を含む目的関数から、アスパラギン酸の不安定性に対応する指標を計算すること；及び（ｄ）抗体が設計基準を満たすアスパラギン酸の不安定性を有するかどうかを決定することを含み得る。計算は、ＭＤシミュレーションを使用してもよい。ＭＤシミュレーションは、シミュレートされた溶液条件のセットを採用してもよく、明示的水溶媒和を採用してもよい。

Ａｓｐ残基は、ＣＤＲ中にあってもよい。アスパラギン酸残基に直接隣接しているアミノ酸残基は、Ｎ位におけるアスパラギン酸残基に対してＮ＋１位にある。

本方法は、スケーリング因子を選択することを含み得る。スケーリング因子は、導き出されたスケーリング因子であってもよい。スケーリング因子は、Ａｓｐのα炭素の揺らぎに対応する揺らぎスケーリング因子を含み得る。スケーリング因子は、ＡｓｐのＳＡＳＡに対応する、ＡｓｐのＳＡＳＡスケーリング因子を含み得る。スケーリング因子は、主鎖窒素原子のＳＡＳＡに対応する、主鎖窒素原子のＳＡＳＡスケーリング因子を含み得る。スケーリング因子は、複数の揺らぎスケーリング因子、複数のＡｓｐのＳＡＳＡスケーリング因子及び複数の主鎖窒素原子のＳＡＳＡスケーリング因子を含み得るスケーリング因子のセットから選択されてもよい。

本方法は、指標を電子的に定量することを含み得る。指標は、目的関数から定量され得る。目的関数は、スケーリング因子を含み得る。指標は、Ａｓｐの不安定性に相当し得る。

本方法は、抗体が、設計基準であるＡｓｐの不安定性の限定を満たすＡｓｐの不安定性を有するかどうかを決定するために、指標を、設計基準であるＡｓｐの不安定性の限定と比較することを含み得る。

目的関数において、指標は、
（Ａｓｐのα炭素の揺らぎ×揺らぎスケーリング因子）と、
（Ａｓｐの時間平均ＳＡＳＡ×ＡｓｐのＳＡＳＡスケーリング因子）と、
（主鎖窒素原子の溶媒接触の時間平均ＳＡＳＡ×主鎖窒素原子のＳＡＳＡスケーリング因子）と
の和に累乗されるオイラー数（底はｅ）によって決まる可能性がある。目的関数は、指標＝ｅ^{ｃｏｎｓｔａｎｔ}ｅ^ｓｕｍの一般的な形態を有していてもよい。目的関数は、指標＝１／（ｅ^{ｃｏｎｓｔａｎｔ}ｅ^ｓｕｍ）の一般的な形態を有していてもよい。目的関数は、指標＝１／（１＋ｅ^{ｃｏｎｓｔａｎｔ}ｅ^ｓｕｍ）の一般的な形態を有していてもよい。

例えば、例示的な方法の章で説明されているような明示的水溶媒和及び他のシミュレートされた溶液条件を用いた約３００Ｋのシミュレートされた温度でのモノクローナルＩｇＧ１の場合、揺らぎスケーリング因子は、約３．３であってもよく；ＡｓｐのＳＡＳＡスケーリング因子は、約－２２．２であってもよく；主鎖窒素原子のＳＡＳＡスケーリング因子は、約１６．０であってもよい。

本方法は、指標が第１の指標であり、第１の指標が有効数字１桁に四捨五入されて第２の指標が生成されることを含み得る。第２の指標は、１又はゼロのどちらかであり得る。第２の指標がゼロであることは、第１の指標が、設計基準である不安定性の限定を満たすことの提示に相当し得る。

Ａｓｐの不安定性：治療剤中に含ませるための候補抗体のなかから選択する方法
本方法は、２つ以上の候補抗体のなかからＡｓｐの不安定性に基づき抗体を選択することを含んでいてもよく、さらに、Ａｓｐの不安定性の適合度を決定するための方法の一又は複数の工程を含んでいてもよい。

選択方法は、第１の候補抗体の第１の構造情報を提供することを含み得る。第１の構造情報は、第１の候補抗体の第１の可変ドメインのアミノ酸配列を含み得る。選択方法は、第２の候補抗体の第２の構造情報を提供することを含み得る。第２の構造情報は、第２の候補抗体の第２の可変ドメインのアミノ酸配列を含み得る。

本方法は、第１の構造情報から、（１）第１の候補抗体の第１のＡｓｐのα炭素の第１の揺らぎ、（２）第１のＡｓｐ残基の第１の時間平均ＳＡＳＡ及び（３）第１のＡｓｐ残基に直接隣接している残基に結合する第１の主鎖窒素原子の第１の時間平均ＳＡＳＡを含む生理化学的パラメーターの第１のセットを計算することを含み得る。第１のＡｓｐ残基は、第１の候補抗体のＣＤＲ中にあってもよい。第１の主鎖窒素原子は、配列中で第１のＡｓｐ残基に直接隣接している残基に結合していてもよい。

本方法は、第２の構造情報から、（１）第２の候補抗体の第２のＡｓｐのα炭素の第２の揺らぎ、（２）第２のＡｓｐ残基の第２の時間平均ＳＡＳＡ及び（３）第２のＡｓｐ残基に直接隣接している残基に結合する第２の主鎖窒素原子の第２の時間平均ＳＡＳＡを含む生理化学的パラメーターの第２のセットを数値的に計算することを含み得る。第２のＡｓｐ残基は、第２の候補抗体のＣＤＲ中にあってもよい。第２の主鎖窒素原子は、配列中で第２のＡｓｐ残基に直接隣接している残基に結合していてもよい。

本方法は、第１の目的関数から第１の指標を電子的に定量することを含み得る。第１の目的関数は、生理化学的パラメーターの第１のセットに対応するスケーリング因子の第１のセットを含み得る。第１の指標は、第１の候補抗体に相当し得る。第１の指標は、第１の候補抗体の第１のＡｓｐの不安定性に相当し得る。第１のＡｓｐの不安定性は、第１のアスパラギン酸の異性化に相当し得る。

本方法は、第２の目的関数から第２の指標を電子的に定量することを含み得る。第２の目的関数は、生理化学的パラメーターの第２のセットに対応するスケーリング因子の第２のセットを含み得る。第２の指標は、第２の候補抗体に相当し得る。第２の指標は、第２の候補抗体の第２のＡｓｐの不安定性に相当し得る。第２のＡｓｐの不安定性は、第２のアスパラギン酸の異性化に相当し得る。

スケーリング因子の各セットは、α炭素の揺らぎに対応するα炭素の揺らぎスケーリング因子、ＡｓｐのＳＡＳＡに対応するＡｓｐのＳＡＳＡスケーリング因子及び主鎖窒素ＳＡＳＡに対応する主鎖窒素ＳＡＳＡスケーリング因子を含み得る。

第１の目的関数及び第２の目的関数は、それぞれ第１の候補抗体及び第２の候補抗体に関するスケーリング因子を含み得る。Ａｓｐの不安定性の適合度を決定する方法に適用される抗体と同じシミュレートされた溶液条件下において、候補抗体に関する目的関数は、同じクラス又はサブクラスの候補抗体に関してＡｓｐの不安定性の適合度を決定するための方法で利用された目的関数と同一であり得る。

第１の候補抗体のサブクラスが第２の候補抗体のクラス又はサブクラスである場合、スケーリング因子の第１のセットは、スケーリング因子の第２のセットと同一であり得る。第１の候補抗体の溶液条件が第２の候補抗体の溶液条件である場合、スケーリング因子の第１のセットは、スケーリング因子の第２のセットと同一であり得る。第１の候補抗体及び第２の候補抗体に関する水溶媒和の値が同じである場合、スケーリング因子の第１のセットは、スケーリング因子の第２のセットと同一であり得る。

第１の指標は、設計基準であるＡｓｐの不安定性の限定を満たしていてもよい。第２の指標は、設計基準であるＡｓｐの不安定性の限定を満たしていてもよい。

本方法は、第１の指標及び第２の指標の相対的価値に基づき、治療剤で使用するための抗体となるように、第１の候補抗体又は第２の候補抗体を選択することを含み得る。本方法は、第１の指標が第２の指標より低い場合、第１の候補抗体を選択することを含み得る。本方法は、第２の指標が第１の指標より低い場合、第２の候補抗体を選択することを含み得る。本方法は、選択された抗体のＡｓｐの不安定性を測定する工程をさらに含んでいてもよい。本方法は、選択された抗体を生産する工程をさらに含んでいてもよい。

Ａｓｐの不安定性：治療剤の製造方法
製造方法は、例えば抗体の貯蔵寿命に基づき、抗体に関するＡｓｐの不安定性の限定を設定することを含み得る。抗体を製造する方法は、Ａｓｐの不安定性の適合度を決定するための方法の一又は複数の工程を含み得る。抗体は、治療剤であってもよいし、又は治療剤中に含まれていてもよい。

製造方法は、貯蔵寿命を同定することを含み得る。貯蔵寿命は、治療剤中に含まれ得る抗体のＡｓｐの不安定性によって決まる可能性がある。アスパラギン酸の不安定性は、アスパラギン酸の異性化に対応していてもよい。設計基準は、不安定性の限定であってもよい。不安定性の限定は、貯蔵寿命に基づいていてもよい。不安定性の限定は、約２．５％／週のアスパラギン酸の異性化であってもよい。

本方法は、指標が限定を超えない場合のみ、抗体を製造することを含んでいてもよく、ここで抗体の相補性決定領域（ＣＤＲ）のアミノ酸配列は、アスパラギン酸残基を含む。本方法は、設計基準を満たす、抗体に関するアスパラギン酸の不安定性の限定を設定すること；ネットワークを通じて、抗体の構造情報を送信すること；ネットワークを通じて、構造情報から計算された抗体のアスパラギン酸の不安定性に対応する指標を受信すること；抗体が設計基準を満たすアスパラギン酸の不安定性を有するかどうかを決定すること；及び指標が粘度の限定を超えない場合のみ、抗体を生産することを含んでいてもよい。

本方法は、設計基準を満たす、抗体に関するアスパラギン酸の不安定性の限定を設定すること、；抗体の構造情報から、抗体のアスパラギン酸の不安定性に対応する指標を計算すること；抗体が設計基準を満たすアスパラギン酸の不安定性を有するかどうかを決定すること；及び指標がアスパラギン酸の不安定性の限定を超えない場合のみ、抗体を生産することを含んでいてもよい。

製造方法は、抗体の構造情報から、抗体のＡｓｐの不安定性に対応する指標を電子的に定量することを含み得る。定量は、抗体のＡｓｐの不安定性の適合度を決定する方法に従っていてもよい。

指標は、ＣＤＲのアミノ酸配列から、（ｉ）アスパラギン酸残基に結合するアルファ炭素の二乗平均平方根の揺らぎ、（ｉｉ）アスパラギン酸残基の時間平均された溶媒接触可能表面積、及び（ｉｉｉ）アスパラギン酸残基に直接隣接しているアミノ酸残基に結合する主鎖窒素原子の時間平均された溶媒接触可能表面積を計算する工程；（ｉ）揺らぎスケーリング因子、（ｉｉ）アスパラギン酸残基表面積スケーリング因子、及び（ｉｉｉ）主鎖窒素原子表面積スケーリング因子を抗体に関して選択する工程；及びスケーリング因子を含む目的関数から指標を計算する工程であって、指標はアスパラギン酸の不安定性に対応する、工程を含む方法によって計算されてもよい。アスパラギン酸残基に直接隣接しているアミノ酸残基は、Ｎ位におけるアスパラギン酸残基に対してＮ＋１位であってもよい。スケーリング因子は、少なくとも１つの試験抗体の少なくとも１つのアスパラギン酸の不安定性の測定値のデータから導き出されてもよい。少なくとも１つの試験抗体のアスパラギン酸の不安定性の測定が、所定温度で少なくとも１つの試験抗体をインキュベートすること、続いて質量分析及びＨＰＬＣベースの技術に適用することを含み得る。スケーリング因子を選択することは、一又は複数の水溶液条件のそれぞれにつき、（ｉ）揺らぎスケーリング因子、（ｉｉ）アスパラギン酸残基表面積スケーリング因子；及び（ｉｉｉ）主鎖窒素原子表面積スケーリング因子を含むスケーリング因子のセットから選択することを含んでいてもよい。目的関数において、指標は、（揺らぎ×揺らぎスケーリング因子）と、（アスパラギン酸残基の時間平均された溶媒接触可能表面積×アスパラギン酸残基表面積スケーリング因子）と、（主鎖窒素原子の時間平均された溶媒接触可能表面積×主鎖窒素原子表面積スケーリング因子）との和に累乗されるオイラー数を含む。水溶液条件は、温度、ｐＨ、バッファーのタイプ及びイオン強度を含んでいてもよい。水溶液条件は、２０ｍＭの酢酸ヒスチジンバッファーを含んでいてもよい。水溶液条件は、約３１３Ｋの温度を含んでいてもよい。指標が第１の指標であり、第１の指標が有効数字１桁に四捨五入されて第２の指標が生成されてもよく、第２の指標がゼロであることは、第１の指標が粘度の限定を超えないことに対応し、第２の指標が１であることは、第１の指標が粘度の限定を超えることに対応する。アスパラギン酸残基に直接隣接しているアミノ酸残基は、グリシン、スレオニン、アスパラギン酸及びアラニンからなる群より選択されてもよい。本方法は、治療剤のＡｓｐの不安定性がＡｓｐの不安定性の限定を超えないように標的抗体を構築することを含み得る。

本明細書に記載される各実施態様に関して、本方法は、標的抗体の指標が設計基準を満たすように、既存の抗体の一又は複数のアミノ酸残基を突然変異させて、標的抗体を生成する工程を含んでいてもよい。本方法は、標的抗体のＡｓｐの不安定性を測定する工程をさらに含んでいてもよい。本方法は、標的抗体を生産する工程をさらに含んでいてもよい。

本方法は、標的抗体に関するアミノ酸配列を決定することを含み得る。アミノ酸配列は、Ａｓｐの不安定性の限定未満であるＡｓｐの不安定性の指標に相当し得る。

追加の実施態様において、本発明は、本明細書に記載される方法及び装置によって、アスパラギン酸の不安定性の設計基準を満たすように選択、生産及び／又は決定された抗体を提供する。

トリプトファンの不安定性
生理化学的特徴は、抗体のトリプトファン（Ｔｒｐ）の不安定性であってもよい。Ｔｒｐの不安定性は、Ｔｒｐ残基の酸化に相当し得る。Ｔｒｐ残基は、抗体のＣＤＲ中にあってもよい。設計基準は、Ｔｒｐの不安定性の限定であってもよい。抗体のＴｒｐの不安定性がＴｒｐの不安定性の限定に等しい場合、設計基準が満たされているとみなすことができる。抗体のＴｒｐの不安定性がＴｒｐの不安定性の限定未満である場合、設計基準が満たされているとみなすことができる。Ｔｒｐの不安定性の限定は、４５、４０、３５、３０、２５、２０、１５又は１０％の酸化であってもよい。Ｔｒｐの不安定性の限定は、規定条件のセット下において抗体に関して規定されてもよい。

治療剤中に含ませるための抗体の適合度を決定する、数種の候補抗体から抗体を選択する、抗体を製造する、既存の抗体を修飾する、及び標的抗体を生産するＴｒｐの不安定性ベースの方法を、以下で論じる。本方法の１つからの一又は複数の工程は、他の方法の一又は複数の工程と組み合わせて行ってもよいことが理解されると予想される。

Ｔｒｐの不安定性：治療剤中に含ませるための抗体の適合度を決定するための方法
本方法は、Ｔｒｐの不安定性に基づき、治療剤中に含ませるための抗体の適合度を決定することを含み得る。本方法は、抗体の構造情報から、ＣＤＲ中のＴｒｐ残基の時間平均ＳＡＳＡを計算することを含み得る。計算は、ＭＤシミュレーションを使用してもよい。ＭＤシミュレーションは、シミュレートされた溶液条件のセットを採用してもよく、明示的水溶媒和を採用してもよい。

本方法は、（ａ）抗体の相補性決定領域（ＣＤＲ）のアミノ酸配列から、トリプトファン残基の時間平均ＳＡＳＡを計算する工程；（ｂ）時間平均ＳＡＳＡをカットオフ値と比較する工程；及び（ｃ）時間平均ＳＡＳＡがカットオフ値未満である場合、抗体は、設計基準を満たすトリプトファンの不安定性を有することを決定する工程を含んでいてもよい。カットオフ値は、８０Å^２のトリプトファン側鎖のＳＡＳＡであってもよい。重鎖可変ドメイン（ＶＨ）のアミノ酸配列及び軽鎖可変ドメイン（ＶＬ）のアミノ酸配列は、１つのみのトリプトファン残基を含有していてもよい。

その代わりに、本方法は、指標を電子的に定量することを含み得る。指標は、目的関数から定量され得る。指標は、Ｔｒｐの不安定性に相当し得る。

本方法は、抗体が、設計基準であるＴｒｐの不安定性の限定を満たすＴｒｐの不安定性を有するかどうかを決定するために、指標を、設計基準であるＴｒｐの不安定性の限定と比較することを含み得る。

目的関数において、指標は、Ｔｒｐの時間平均ＳＡＳＡによって決まる可能性がある。

本方法は、設計基準を満たすＴｒｐの不安定性を有する抗体を生産する工程をさらに含んでいてもよい。

Ｔｒｐの不安定性：治療剤中に含ませるための候補抗体のなかから選択する方法
本方法は、２つ以上の候補抗体のなかからＴｒｐの不安定性に基づき抗体を選択することを含んでいてもよく、さらに、Ｔｒｐの不安定性の適合度を決定するための方法の工程を含んでいなくてもよく、その一部又は全部を含んでいてもよい。

選択方法は、第１の候補抗体の第１の構造情報を提供することを含み得る。第１の構造情報は、第１の候補抗体の第１の可変ドメインのアミノ酸配列を含み得る。選択方法は、第２の候補抗体の第２の構造情報を提供することを含み得る。第２の構造情報は、第２の候補抗体の第２の可変ドメインのアミノ酸配列を含み得る。

本方法は、第１の構造情報から、第１のＴｒｐ残基の第１の時間平均ＳＡＳＡを計算することを含み得る。第１のＴｒｐ残基は、第１の候補抗体のＣＤＲ中にあってもよい。

本方法は、第２の構造情報から、第２のＴｒｐ残基の第２の時間平均ＳＡＳＡを計算することを含み得る。第２のＴｒｐ残基は、第２の候補抗体のＣＤＲ中にあってもよい。

本方法は、第１又は第２の抗体がカットオフ値未満であるＴｒｐ残基の時間平均ＳＡＳＡを有する場合、第１又は第２の抗体を選択することを含んでいてもよい。

本方法は、第１の目的関数から第１の指標を電子的に定量することを含み得る。第１の指標は、第１の候補抗体に相当し得る。第１の指標は、第１の候補抗体の第１のＴｒｐの不安定性に相当し得る。第１のＴｒｐの不安定性は、第１のトリプトファン酸化に相当し得る。

本方法は、第２の目的関数から第２の指標を電子的に定量することを含み得る。第２の指標は、第２の候補抗体に相当し得る。第２の指標は、第２の候補抗体の第２のＴｒｐの不安定性に相当し得る。第２のＴｒｐの不安定性は、第２のトリプトファン酸化に相当し得る。

第１の指標は、設計基準であるＴｒｐの不安定性の限定を満たしていてもよい。第２の指標は、設計基準であるＴｒｐの不安定性の限定を満たしていてもよい。

本方法は、第１の指標及び第２の指標の相対的価値に基づき、治療剤で使用するための抗体となるように、第１の候補抗体又は第２の候補抗体を選択することを含み得る。本方法は、第１の指標が第２の指標より低い場合、第１の候補抗体を選択することを含み得る。本方法は、第２の指標が第１の指標より低い場合、第２の候補抗体を選択することを含み得る。

Ｔｒｐの不安定性：治療剤の製造方法
製造方法は、抗体に関するＴｒｐの不安定性の限定を設定することを含み得る。治療剤の製造方法は、Ｔｒｐの不安定性の適合度を決定するための方法の一又は複数の工程を含み得る。Ｔｒｐの不安定性の限定は、抗体に関する貯蔵寿命に基づいていてもよい。トリプトファンの不安定性は、トリプトファン酸化に相当し得る。抗体は、治療剤であってもよい。

製造方法は、貯蔵寿命を同定することを含み得る。貯蔵寿命は、治療剤中に含まれ得る抗体のＴｒｐの不安定性によって決まる可能性がある。

本発明はまた、設計基準を満たすトリプトファンの不安定性を有する抗体を生産するための方法であって、ネットワークを通じて、抗体の構造情報を送信すること；ネットワークを通じて、相補性決定領域（ＣＤＲ）のアミノ酸配列からの構造情報から計算される、抗体のＣＤＲのトリプトファン残基の時間平均された溶媒接触可能表面積を受信すること；時間平均された溶媒接触可能表面積をカットオフ値と比較すること；及び時間平均された溶媒接触可能表面積がカットオフ値未満である場合、抗体が、設計基準を満たすトリプトファンの不安定性を有すると決定すること；及び抗体が設計基準を満たすトリプトファンの不安定性を有すると決定される場合のみ、抗体を生産することを含む、方法も提供する。

本方法は、トリプトファン残基の時間平均ＳＡＳＡを計算する工程；時間平均ＳＡＳＡをカットオフ値と比較する工程；及び時間平均ＳＡＳＡがカットオフ値未満である場合、抗体は、設計基準を満たすトリプトファンの不安定性を有することを決定する工程を含んでいてもよい。本方法は、設計基準を満たす抗体を生産することをさらに含んでいてもよい。

本明細書に記載される各実施態様に関して、水溶媒和の値は、時間平均された溶媒接触可能表面積の計算の基礎であってもよい。水溶媒和は、コンピューターモデリング分子動力学シミュレーションにおけるパラメーターであってもよい。分子動力学シミュレーションは、ＡＭＢＥＲシミュレーションソフトウェアを使用して行ってもよい。カットオフ値は、約８０Å^２のトリプトファン側鎖の溶媒接触表面積であってもよい。トリプトファン側鎖の溶媒接触表面積は、ＡＲＥＡＩＭＯＬソフトウェアを使用して決定されてもよい。抗体の全ての６つのＣＤＲのアミノ酸配列は、１つのみのトリプトファン残基を含有していてもよい。本方法は、抗体が、設計基準を満たすＴｒｐの不安定性を有すると決定される場合、Ｔｒｐの不安定性を測定する工程をさらに含んでいてもよい。

製造方法は、抗体の構造情報から、抗体のＴｒｐの不安定性に対応する指標を電子的に定量することを含み得る。定量は、抗体のＴｒｐの不安定性の適合度を決定する方法に従っていてもよい。

本方法は、指標が限定を超えない場合のみ、抗体を製造することを含み得る。

本方法は、既存の抗体においてＴｒｐ残基を別の非Ｔｒｐ残基で置換して、標的抗体を生成することを含み得る。本方法は、標的抗体を生産する工程をさらに含んでいてもよい。

追加の実施態様において、本発明は、本明細書に記載される方法及び装置によって、トリプトファンの不安定性の設計基準を満たすように選択、生産及び／又は決定された抗体を提供する。

例示的な方法
試験抗体は、以下で論じられる抗体のトレーニングセット中に含まれていてもよいことが理解されると予想される。

スケーリング因子は、「係数」と称することもできることが理解されると予想され、下記で論じられる。

例示的な方法又は例証的な結果と関連して説明されたフィーチャは何れも、それに関連してフィーチャが説明される例示的な方法又は例証的な結果に限定されることを目的としないことが理解されると予想される。

ｍＡｂ
使用されたｍＡｂは、チャイニーズハムスター卵巣細胞での発現により得られ、プロテインＡクロマトグラフィー及びイオン交換クロマトグラフィーによる親和性精製を含む一連のクロマトグラフィー方法によって精製された例示的なＩｇＧ１モノクローナル抗体であった。

配列ベースの構造パラメーター
電荷
公知の側鎖のｐＫａ（例えば、Berg, J.M., Tymoczko, J.L. & Stryer, L. Biochemistry. (W.H. Freeman, Basingstoke)を参照されたい）及びヘンダーソン－ハッセルバルヒの方程式を使用して全ての荷電アミノ酸からの寄与率を加算することによって、所与のｐＨにおける所与の配列の正味の電荷を計算した。全てのＣｙｓがジスルフィド形成に関与すると仮定して、ＣｙｓのｐＫａは考慮に入れなかった。

Ｆｖ電荷非対称パラメーター（ＦｖＣＡＰ）
ＶＨドメインとＶＬドメインとの間の電荷非対称を捉えるために、ＦｖＣＡＰが開発された。ＶＨドメイン及びＶＬドメインにおける正味の電荷の積を得ることによって、ＦｖＣＡＰを単純に計算した。それゆえに負の積は２つのドメイン間の電荷非対称を表すと予想され、それに対して正の積は、２つのドメインにおける電荷の類似の標識を表すと予想された。

疎水性指標（ＨＩ）
疎水性アミノ酸と親水性アミノ酸との相対比を表すために、ＨＩが開発された。これらの計算において、Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ疎水性スケールを使用して各アミノ酸の相対的な疎水性強度を重み付けした（例えば、Eisenberg, D., Weiss, R.M., Terwilliger, T.C. & Wilcox, W. Hydrophobic moments and protein structure. Faraday Symposia of the Chemical Society 17, 109-120 （1982）を参照されたい）。正のスケール値を有する全てのアミノ酸を疎水性と分類し、それに対して負のスケール値を有するものを親水性と分類した。

ＨＩをＨＩ＝（ｎ_ｉＥ_ｉ／ｎ_ｊＥ_ｊ）と定義し、式中ｉは、疎水性アミノ酸、すなわちＡ、Ｆ、Ｉ、Ｌ、Ｖ、Ｗ、Ｙを表し、ｊは、親水性アミノ酸、すなわちＤ、Ｅ、Ｇ、Ｈ、Ｋ、Ｍ、Ｎ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、Ｔを表し；ｎは、各アミノ酸の数であり、Ｅは、各アミノ酸のＥｉｓｅｎｂｅｒｇスケール値である。計算は、タンパク質の３Ｄ構造で行ってもよく、ここでこのような計算において、パラメーターｎはＳで置き換えられ、ここでＳは各アミノ酸のＳＡＳＡと定義される（図１６）。

生理化学的特性
粘度
Ａｎｔｏｎ Ｐａａｒ Ｐｈｙｓｉｃａ ＭＣＲ５０１同心円筒型円錐平板レオメーター（Ａｎｔｏｎ Ｐａａｒ、Ｇｒａｚ、Ａｕｓｔｒｉａ）を使用して粘度測定値を行った。抗体溶液を標的濃度に調整し、次いで７０μＬの各試料タンパク質溶液を試料プレート上に分配し、円錐を下げた。試料を蒸発から保護し、温度を２５＋／－５℃でコントロールした。試料の粘度を、１０００ｓ^－１の一定の剪断速度を使用して６０秒間毎秒トルクを測定することによって決定した。粘度測定値を、３つの試料の複製を使用した安定化した粘度測定値の平均として報告した。Ａｎｔｏｎ Ｐａａｒ ＲｈｅｏＰｌｕｓソフトウェアの使用により試料の分析及びデータの報告を行った。

クリアランス
この研究で使用されたＣｙｎｏサルにおけるクリアランス値を、これまでに公開されたデータから得た（例えばHotzel, I.等. A strategy for risk mitigation of antibodies with fast clearance. mAb 4, 753-760を参照されたい）。

ＭＤシミュレーション
ＭＤの開始時の構造
３Ｄ結晶構造（利用可能な場合）又はモデラーの局所的適用を使用して生成した相同性モデルの何れかからＦａｂの構造を得た（例えば、Sali, A. & Blundell, T.L. Comparative Protein Modeling by Satisfaction of Spatial Restraints. J Mol Biol 234, 779-815 (1993)を参照されたい）。Ｆａｂドメインを、イオン（必要な場合）及び明示的溶媒分子を付加する前のＭＤの開始時の構造として使用した。

アスパルテート異性化分析のためのＧＲＯＭＡＣＳを使用したＭＤ
Ｇｒｏｍａｃｓ ４．０シミュレーションソフトウェアパッケージを用いてＦａｂのＭＤシミュレーションを実施した（例えば、Hess, B., Kutzner, C., van der Spoel, D. & Lindahl, E. GROMACS 4： Algorithms for highly efficient, load-balanced, and scalable molecular simulation. Journal of Chemical Theory and Computation 4, 435-447 (2008)を参照されたい）。ＯＰＬＳＡＡ力場（例えば、Jorgensen, W.L., Maxwell, D.S. & TiradoRives, J. Development and testing of the OPLS all-atom force field on conformational energetics and properties of organic liquids. J Am Chem Soc 118, 11225-11236 (1996)；Xu, Z.T., Luo, H.H. & Tieleman, D.P. Modifying the OPLS-AA force field to improve hydration free energies for several amino acid side chains using new atomic charges and an off-plane charge model for aromatic residues. J Comput Chem 28, 689-697 (2007)を参照されたい）を使用して、原子の動きを計算した。実験的方法ＰＲＯＰＫＡを使用して滴定可能な残基の電荷の状況を評価した（例えばLi, H., Robertson, A.D. & Jensen, J.H. Very fast empirical prediction and rationalization of protein pKa values. Proteins 61, 704-721 (2005)； Bas, D.C., Rogers, D.M. & Jensen, J.H. Very fast prediction and rationalization of pKa values for protein-ligand complexes. Proteins 73, 765-783 (2008)を参照されたい）。全ての残基を、それらの正規のプロトン付加状況に設定した。

Ｆａｂ及びＦｖ断片をＴＩＰ３Ｐ（例えば、Jorgensen, W.L., Chandrasekhar, J., Madura, J.D., Impey, R.W. & Klein, M.L. Comparison of Simple Potential Functions for Simulating Liquid Water. J Chem Phys 79, 926-935 (1983)を参照されたい）水分子で完全に溶媒和化した。およそ１０，０００個の水分子を使用してＦｖを溶媒和化し、２５，５００個の水分子を使用してＦａｂを溶媒和化した。必要な場合、塩化物又はナトリウム原子を付加して、システムの全体的な電荷を中和した。シミュレーションのそれぞれにおいて八面体の周期的な境界条件を使用した。静電的相互作用を、１．０ｎｍの実空間の静電カットオフで、ＰＭＥ（例えば、Darden, T., York, D. & Pedersen, L. Particle Mesh Ewald - an N.Log(N) Method for Ewald Sums in Large Systems. J Chem Phys 98, 10089-10092 (1993)を参照されたい）を使用して計算した。ファンデルワールス相互作用を示すレナード－ジョーンズポテンシャルは、１．０ｎｍでカットオフされた。Ｓｅｔｔｌｅアルゴリズム（例えば、Miyamoto, S. & Kollman, P.A. Settle - an Analytical Version of the Shake and Rattle Algorithm for Rigid Water Models. J Comput Chem 13, 952-962 (1992)を参照されたい）を使用して水分子の結合距離及び角度を拘束し、Ｌｉｎｃｓを使用して全ての他の結合距離を拘束し（例えば、Hess, B., Bekker, H., Berendsen, H.J.C. & Fraaije, J.G.E.M. LINCS：A linear constraint solver for molecular simulations. J Comput Chem 18, 1463-1472 (1997)を参照されたい）、Ｇｒｏｍａｃｓ４．０でｖｓｉｔｅアルゴリズムを使用して、アルキル及びアミドの水素の動きを除去して、４フェムト秒（ｆｓ）の時間工程を可能にした。
これらのシミュレーション全体にわたり、Ｖ－ｒｅｓｃａｌｅアルゴリズムを使用してシステムを３００Ｋの温度槽に連結させることにより温度を一定に維持した（例えば、Bussi, G., Donadio, D. & Parrinello, M. Canonical sampling through velocity rescaling. J Chem Phys 126, (2007)を参照されたい）。２００ピコ秒（ｐｓ）の平衡によりシステムの密度が収束する間に、１．０ａｔｍの圧力槽にシステムを連結させることによって圧力を一定に維持した（例えば、Berendsen, H.J.C., Postma, J.P.M., Vangunsteren, W.F., Dinola, A. & Haak, J.R. Molecular-Dynamics with Coupling to an External Bath. J Chem Phys 81, 3684-3690 (1984)を参照されたい）。平衡後、シミュレーションを一定体積で維持した。これらのシミュレーションからの軌道を、ＧＲＯＭＡＣＳプログラム一式で利用可能な様々なツールを用いて分析した。全てのＳＡＳＡは、ＧＲＯＭＡＣＳのｇ＿ｓａｓを使用して計算される（例えば、Eisenhaber, F., Lijnzaad, P., Argos, P., Sander, C. & Scharf, M. The double cube lattice method：efficient approaches to numerical integration of surface area and volume and to dot surface contouring of molecular assemblies. J. Comp. Chem. 16, 273-284 (1995)を参照されたい）。相互情報の計算は、局所的にＬａｎｇｅ及びＧｒｕｂｍｕｌｌｅｒと同様にして実行される（例えば、Kortkhonjia, E.等. Solution dynamics of monoclonal antibodies：Experimental and computational approach. mAb In Press (2013)；Lange, O.F. & Grubmuller, H. Full correlation analysis of conformational protein dynamics. Proteins-Structure Function and Genetics 70, 1294-1312 (2008)を参照されたい）。φ－ψ分布に関するシャノンのエントロピーを、Ｓ＝－Σ_{｛φｉ，ψｊｂｉｎｓ｝}ｐ（ｉ，ｊ）ｌｏｇ（ｐ（ｉ，ｊ））［式中ｐ（ｉ，ｊ）は、ｂｉｎ｛φ_ｉ，ψ_ｊ｝における発見｛φ，ψ｝の確率であり、ｂｉｎは、３^０グリッドにより定義され、φ－ψ分布は、ｇ＿ｒａｍａ；ｇ＿ｒｓｍｆ、ｇ＿ｈｂｏｎｄによる］として計算し、ＧＲＯＭＡＣＳのｄｓｓｐを採用して、それぞれ二乗平均の揺らぎ、水素結合、及び二次構造の状態を計算した。シャノンのエントロピー及び相互情報に関する分析手法の詳細は、これまでに公開されている（例えばKortkhonjia, E.等. Solution dynamics of monoclonal antibodies:Experimental and computational approach. mAb In Press (2013)を参照されたい）。

トリプトファン酸化分析のためのＡＭＢＥＲを使用したＭＤ
ＡＭＢＥＲ１１シミュレーションソフトウェアパッケージを用いてＦａｂ断片のＭＤシミュレーションを実施した（例えば、D.A. Case, T.A.D., T.E. Cheatham, III, C.L. Simmerling, J. Wang, R.E. Duke, R. Luo, R.C. Walker, W. Zhang, K.M. Merz, B. Roberts, B. Wang, S. Hayik, A. Roitberg,, G. Seabra, I.K., K.F. Wong, F. Paesani, J. Vanicek, X. Wu, S.R. Brozell, T. Steinbrecher, H. Gohlke, Q. Cai, X. Ye, J. Wang, M.-J. Hsieh, G. Cui, D.R. Roe, D.H. & Mathews, M.G.S., C. Sagui, V. Babin, T. Luchko, S. Gusarov, A. Kovalenko, and P.A. Kollman University of California, San Francisco；2011)を参照されたい）。ＦＦ９９ＳＢ固定電荷力場を使用した。全ての残基を、それらの熱力学的ｐＫａに基づくそれらの正規のプロトン付加状況に設定した。

Ｆａｂ断片をＴＩＰ３Ｐ水分子で完全に溶媒和化した。およそ３５，０００個の水分子を使用してＦａｂを溶媒和化した。塩化物又はナトリウム原子を付加して、システムの全体的な電荷を中和した。シミュレーションのそれぞれにおいて八面体の周期的な境界条件を使用した。静電的相互作用を、０．８ｎｍの静電カットオフで、ＰＭＥを使用して計算した。ＳＨＡＫＥアルゴリズムを使用して、アルキル及びアミドの水素の動きを除去して、３ｆｓの時間工程の使用を可能にした。

これらのシミュレーション全体にわたり、３／ピコ秒の衝突頻度でランジュバンの動力学を使用してシステムを３００Ｋの温度槽に連結させることにより温度を一定に維持した。エネルギーの最小化、平衡、及びそれに続くプロダクションランの間、１．０ａｔｍの圧力槽にシステムを連結させることによって圧力を一定に維持した。

ＭＤシミュレーションからの軌道を、公共的に利用可能なツールを用いて分析した。全てのＳＡＳＡは、ＣＣＰ４プログラムの一部のプログラムであるａｒｅａｉｍｏｌを使用して計算される（例えば、Bailey, S. The Ccp4 Suite - Programs for Protein Crystallography. Acta Crystallogr D 50, 760-763 (1994)を参照されたい）。ペプチド骨格原子を含めずに、各トリプトファン側鎖につきＳＡＳＡを決定した。

２，２’－アゾビス（２－アミジノプロパン）ジヒドロクロリド（ＡＡＰＨ）により誘導されたＴｒｐ酸化
ｍＡｂ溶液とＡＡＰＨとをそれぞれ１ｍｇ／ｍＬ及び１ｍＭの最終濃度で混合することによって、ＡＡＰＨにより酸化を誘導した（例えば、Ji, J.A., Zhang, B., Cheng, W. & Wang, Y.J. Methionine, tryptophan, and histidine oxidation in a model protein, PTH:Mechanisms and stabilization. Journal of Pharmaceutical Sciences 98, 4485-4500 (2009)を参照されたい）。溶液を４０℃で１６時間インキュベートした。２０ｍＭのＭｅｔの添加によって反応をクエンチし、続いてＰＤ－１０脱塩カラムを使用してｐＨ５．５で２０ｍＭのバッファーにバッファー交換した。次いで、トリプシン消化、続いて部位特異的なＴｒｐ酸化に関してＬＣ－ＭＳ／ＭＳを使用して溶液を分析した。対応するペプチドの抽出されたイオンクロマトグラムをＸｃａｌｉｂｕｒ Ｑｕａｌブラウザを使用して手動で統合した。続いて、酸化ペプチドイオンのピーク領域を、酸化ペプチド及び対応する非酸化ペプチドのピーク領域の合計で分割することによって酸化の相対的なパーセンテージを計算した。

Ａｓｐ分解速度の実験的決定
ｍＡｂ溶液を、Ｃｅｎｔｒｉｃｏｎ限外濾過チューブを使用して、ｐＨ５．５における２０ｍＭの緩衝化溶液、２４０ｍＭスクロース中の５ｍｇ／ｍＬタンパク質の最終配合でバッファー交換した。試料を４０℃に置き、ｔ＝０、１４日間及び２８日間で取り出した。

ＬＣ－ＭＳ／ＭＳトリプシンのペプチドマッピング
トリプシンペプチド消化、続いてＬＣ－ＭＳ／ＭＳを使用して、熱ストレスを与えた試料を分析した。わずかに変更した公開プロトコールに従ってタンパク質試料を消化した（例えば、Yu, X.C.等. Accurate determination of succinimide degradation products using high fidelity trypsin digestion peptide map analysis. Analytical chemistry 83, 5912-5919 (2011)を参照されたい）。

Ｊｕｐｉｔｅｒ Ｃ１８カラム（Ｐｈｅｎｏｍｅｎｅｘ、２．０×２５０ｍｍ、粒径５μｍ）を備え、Ｔｈｅｒｍｏ ＦｉｓｈｅｒのＬＴＱ Ｏｒｂｉｔｒａｐ質量分析計に連結されたＡｇｉｌｅｎｔ １２００ＨＰＬＣシステムで、ペプチドマッピングを行った。溶媒Ａは水中０．１％ＴＦＡからなっており、溶媒Ｂは９０％アセトニトリル中０．０９％ＴＦＡからなっていた。２段階の勾配；２０分間で０－１０％のＢ、続いて１３７分間かけて１０から４０％のＢを使用した。流速は０．２５ｍＬ／分であり、カラム温度は５５℃であり、タンパク質のローディング量は２２μｇであった。各部位での分解レベルを、Ｘｃａｌｉｂｕｒソフトウェアを使用して、抽出されたイオンクロマトグラフィー（ＥＩＣ）によって決定した（例えば、Yu, X.C.等. Accurate determination of succinimide degradation products using high fidelity trypsin digestion peptide map analysis. Analytical chemistry 83, 5912-5919 (2011)を参照されたい）。

回帰分析
ＸＬＳＴＡＴ（登録商標）（Ａｄｄｉｎｓｏｆｔ、Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ、ＮＹ）を使用して、主成分回帰及びロジスティック回帰分析を実施した。

例証的な結果
粘度
粘度は、高濃度ｍＡｂ溶液の製造及び送達にとって重要な場合がある（例えば、Shire, S.J., Shahrokh, Z. & Liu, J. Challenges in the development of high protein concentration formulations. Journal of Pharmaceutical Sciences 93, 1390-1402 (2004)を参照されたい）。主として相補性決定領域（ＣＤＲ）配列においてのみ異なるｍＡｂは、類似の剪断応力条件下において様々な粘度－濃度プロファイルを示す可能性があることを観察した（図７）。類似のアイソタイプＩｇＧの場合、可変ドメインＦｖ（及びその中のＣＤＲ）は、粘度に差をもたらす分子間相互作用を定義することにおいて重要な役割を果たす可能性がある（例えば、Kanai, S., Liu, J., Patapoff, T. & Shire, S.J. Reversible self-association of a concentrated monoclonal antibody solution mediated by Fab-Fab interaction that impacts solution viscosity. Journal of Pharmaceutical Sciences (2008)；Liu, J., Nguyen, M.D.H., Andya, J.D. & Shire, S.J. Reversible self-association increases the viscosity of a concentrated monoclonal antibody in aqueous solution. Journal of Pharmaceutical Sciences 94, 1928-1940 (2005)を参照されたい）。本発明の目的の１つは、寄与する疎水性及び静電的要素を捉えるためにどのようなパラメーターをＣＤＲ及びＦｖから抽出すればよいかを決定することであった（例えば、Du, W. & Klibanov, A.M. Hydrophobic salts markedly diminish viscosity of concentrated protein solutions. Biotechnology and Bioengineering 108, 632-636；Yadav, S., Liu, J., Shire, S.J. & Kalonia, D.S. Specific interactions in high concentration antibody solutions resulting in high viscosity. Journal of Pharmaceutical Sciences 99, 1152-1168を参照されたい）。配列は最も簡単なデータ生成及び分析手段を提供することから、配列のみに焦点を合わせた。しかし、以下で論じられるような配列から計算されたパラメーターは何れも、同様に構造からも容易に計算できることに留意されたい（図１５及び図１６）。

計算されたパラメーターは、ａ）所与のｐＨ（例えば、ｐＨ５．５）におけるＦｖの正味の電荷、ｂ）Ｆｖ電荷非対称パラメーター（ＦｖＣＡＰ）、及びｃ）ＣＤＲ又はＦｖの疎水性指標（ＨＩ）であった。正味の電荷は、潜在的に反発相互作用に寄与する可能性があったが、それに対してＦｖＣＡＰ及びＨＩは、引力相互作用に寄与する可能性があった。ＦｖＣＡＰパラメーターは、ＶＨドメインとＶＬドメインとの間の電荷非対称を表す。ＶＨドメインとＶＬドメインとの間の反対の正味の電荷（負のＦｖＣＡＰ）は、Ｆｖドメインに、双極子様の相互作用を介して別のＦｖドメインと、又はｍＡｂ上に存在する別の電荷パッチと相互作用する機会を提供するという仮説を立てた（例えば、Yadav, S., Liu, J., Shire, S.J. & Kalonia, D.S. Specific interactions in high concentration antibody solutions resulting in high viscosity. Journal of Pharmaceutical Sciences 99, 1152-1168；Yadav, S.等. Establishing a Link Between Amino Acid Sequences and Self-Associating and Viscoelastic Behavior of Two Closely Related Monoclonal Antibodies. Pharmaceutical Research 28, 1750-1764を参照されたい）。より大きい負のＦｖＣＡＰ値は、より小さい負又は正の値と比較して、より強い引力相互作用をもたらすことが予測された。一次近似は、少なくとも１次元で電荷対称性の欠如を捉えるためのより簡単な手段を提供することから、現実の構造コンフォメーションは、配列によって、ただし計算においては配列ベースの手法によって、上記で定義されたように捉えられない可能性があるような方式で、電荷非対称を分散させる可能性があったことに留意されたい。多数のｍＡｂで比較した場合（図８Ａ～図８Ｃ）、配列の一次的な差はＣＤＲ領域中にあるとしても、多様なこれらのパラメーターが観察された（全てのｍＡｂがＩｇＧ１アイソタイプ）。ＣＤＲから計算されたＨＩ値は、Ｆｖから計算されたＨＩ値と同じ傾向を有し（図１７）、それゆえにさらなる分析に前者を使用した。

次に、１０のｍＡｂのトレーニングセットを使用した２つの異なる溶液条件下におけるこれらのパラメーターと実験で得られた粘度値との相関を検討した。２つの異なる溶液条件は、低イオン強度、すなわちｐＨ５．５における２０ｍＭの緩衝化溶液（酢酸ヒスチジン）（図９Ａ～図９Ｃ）及び高イオン強度、すなわちｐＨ５．５における２０ｍＭの緩衝化溶液（＋２００ｍＭのアルギニンＨＣｌ）（図１０Ａ～図１０Ｃ）であった。低イオン強度のバッファーの場合、Ｆｖ電荷と粘度との間（ピアソンのｒ＝－０．８）及びＦｖＣＡＰと粘度との間に（ピアソンのｒ＝－０．９）に適正な相関が観察された。しかし、ＨＩと粘度との間には弱い相関のみが観察された。したがって、静電的相互作用は、粘度をモジュレートすることにおいて主要な役割を果たすようであったが、疎水性は、これらのｍＡｂの全体的な粘度にはそれほど寄与していなかった。ＦｖＣＡＰと粘度との間のより強い相関は、ＶＨドメインとＶＬドメインとの間の電荷非対称が粘度をモジュレートすることによって同様に役割を果たす可能性があるという事実を指し示していた。高イオン強度のバッファーの場合（図１０Ａ～図１０Ｃ）、Ｆｖ電荷と粘度との間（ピアソンのｒ＝－０．９）及びＦｖＣＡＰと粘度との間に（ピアソンのｒ＝－０．８）に相関があった。ＨＩと粘度との間により弱い相関が観察されたことから、これらの条件下において、パラメーターの全部が粘度をモジュレートすることに寄与することが示唆された。

次に、ＰＣＲ分析を、粘度に関する予測モデルを開発することができるその有用性を査定するための多変量（多変数）回帰ツールとして使用した。例示的なケースとして、理論上得られたパラメーターと共に高イオン強度のバッファー条件下における粘度データを使用した（図１Ａ）。独立変数として２５℃で１５０ｍｇ／ｍＬ及び１８０ｍｇ／ｍＬにおける粘度データを使用し、それに対して、従属変数としてｐＨ５．５におけるＦｖ電荷（また、ｑとしても表される）、ｐＨ５．５におけるＦｖＣＡＰ（また、ｑ_ＣＡＰとしても表される）及びＨＩ（また、φとしても表される）を使用した。図１Ｂは、１０のｍＡｂのトレーニングセット（高イオン強度である１０のｍＡｂのトレーニングセットと部分的にオーバーラップする）に関する、２５℃で１５０ｍｇ／ｍＬにおける低イオン強度の条件ごとに粘度データ及びＨＩを含まない計算されたパラメーターを示す。図１１Ａ及び１１Ｂは、それぞれ１５０ｍｇ／ｍＬ及び１８０ｍｇ／ｍＬでの高イオン強度トレーニングセットを使用したＰＣＲ分析の結果を示し、ここで観察された実験で得られた粘度値は、９０％信頼区間内で最良適合の方程式を介して得られた予測された粘度値に対してプロットされる。最良適合の方程式を以下に述べる。
η（１８０ｍｇ／ｍＬ、２５℃）
＝１０^∧（１．１９＋０．４２φ－０．０５×ｑ－０．０１７×ｑ_ＣＡＰ） 方程式１
η（１５０ｍｇ／ｍＬ、２５℃）
＝１０^∧（０．９０＋０．３４φ－０．０３６×ｑ－０．０１２×ｑ_ＣＡＰ） 方程式２

追加実験において、１４のｍＡｂのトレーニングセットを試験した。ＣＤＲのＨＩを計算する代わりに、これらの実験において、ＦｖのＨＩを計算した。ＰＣＲ分析を、粘度に関する予測モデルを開発することができるその有用性を査定するための多変数回帰ツールとして使用した。図１１Ｃは、ＰＣＲ分析の結果を示し、ここで様々なｍＡｂにつき１８０ｍｇ／ｍＬで観察された実験で得られた粘度値は、９０％信頼区間内で最良適合の方程式を介して得られた予測された粘度値に対してプロットされる。最良適合の方程式を以下に述べる。
η（１８０ｍｇ／ｍＬ、２５℃）＝１０^∧（０．１５＋１．２６φ－０．０４３×ｑ－０．０２０×ｑ_ＣＡＰ） 方程式１－１
η（１５０ｍｇ／ｍＬ、２５℃）＝１０^∧（０．０６＋１．１３φ－０．０３４×ｑ－０．０１４×ｑ_ＣＡＰ） 方程式２－１

係数は、このバッファー系及びそれぞれのタンパク質濃度に特有であり得ることに留意されたい。全体的に、観察値と予測値との間の１８０ｍｇ／ｍＬにおける強い相関（ピアソンのｒ＝０．９）及び７±９の平均絶対誤差は、抗体配列からの計算された理論上のパラメーターを使用して粘度値を得ることにおいてそのモデルがよく機能していることを実証する。モデルの有効性をさらに試験するために、一個抜き交差検証（ＬＯＯＣＶ；ｌｅａｖｅ－ｏｎｅ－ｏｕｔ ｃｒｏｓｓ－ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）手法を使用し、ここでｍＡｂのそれぞれの粘度値を検証データポイントとして使用し、一方でｍＡｂの残りの粘度値をトレーニングセットとして使用した。トレーニングセットにＰＣＲ分析を行い、パラメーターを使用したモデル出力を使用して、「残り」のｍＡｂの粘度を予測した。次いでこれらの工程を各ｍＡｂに繰り返した。図１１Ｄは、ＬＯＯＣＶ予測に対してプロットされた１８０ｍｇ／ｍＬで観察された実験で得られた粘度値のプロットを示す。強い相関が観察され（ピアソンのｒ＝０．８）、予測された粘度値と観察された粘度値との間の平均絶対誤差は９±１０である。

同様に、ＰＣＲ分析を、低イオン強度のバッファーの条件下で粘度に関する予測モデルを開発するための多変数回帰ツールとして使用した。トレーニングセットは、低イオン強度のバッファー（２０ｍＭヒスチジンバッファー）中、１５０ｍｇ／ｍＬの濃度で、１０のｍＡｂを含有していた。図１１Ｅは、１５０ｍｇ／ｍＬでの１０のｍＡｂのトレーニングセットを使用したＰＣＲ分析の結果を示し、ここで観察された実験で得られた粘度値は、９０％信頼区間内で最良適合の方程式を介して得られた予測された粘度値に対してプロットされる。最良適合の方程式を以下に述べる。
η（１５０ｍｇ／ｍＬ、２５℃）＝１０^∧（０．８１＋０．２１×ｑ－０．１５×ｑ_ＣＡＰ） 方程式３

係数は、このバッファー系及びそれぞれのタンパク質濃度に特有であることに留意されたい。全体的に、観察値と予測値との間の強い相関（ｒ^２＝０．８）、抗体配列からの計算された理論上のパラメーターを使用して粘度値を得ることにおいてそのモデルがよく機能したことを実証していた。モデルの有効性を試験するために、トレーニングセット外の４つの異なる抗体にモデルを実行した。理論上のパラメーター並びに方程式１及び２を使用して、１８０ｍｇ／ｍＬ及び１５０ｍｇ／ｍＬで別々に粘度を計算し、２５ｍｇ／ｍＬで１．２ｃＰ及び０ｍｇ／ｍＬで０．８の粘度と仮定して、４ポイントでの理論上の粘度－濃度曲線を作成し、実験で得られた粘度データと比較した。図１２Ａ～図１２Ｄは、４つのｍＡｂに関するこのような比較を示す。理論上のモデルは、実験データと比較した場合、粘度－濃度をよく予測した。したがって、配列から導き出された理論上のパラメーターを使用した部分最小二乗回帰分析を介して得られたモデル方程式は、ＩｇＧ１アイソタイプの抗体を含むこのタンパク質－バッファー系に関する粘度－濃度曲線の予測において有効であった。

クリアランス
同じアイソタイプの異なる抗体は、ヒト、同様にＣｙｎｏサルにおいて血漿クリアランスにおいて顕著な差を示す可能性がある。（Ｃｙｎｏサルにおける血漿クリアランス（Ｃｙｎｏクリアランス）は、ｍＡｂの薬物動態プロファイルを査定するための確立された前臨床モデルである（例えば、Hotzel, I.等. A strategy for risk mitigation of antibodies with fast clearance. mAb 4, 753-760を参照されたい））。このような差がｐＩ又は配列中の特異的突然変異に相関することを示す研究はわずかしかなかった（例えば、Igawa, T.等. Reduced elimination of IgG antibodies by engineering the variable region. Protein Engineering Design and Selection 23, 385-392；Wu, H.等. Development of Motavizumab, an Ultra-potent Antibody for the Prevention of Respiratory Syncytial Virus Infection in the Upper and Lower Respiratory Tract. Journal of Molecular Biology 368, 652-665 (2007)を参照されたい）。ｍＡｂのあらゆる識別可能な特性における差は、好ましくはＦｖ又はＣＤＲ（同じフレームワーク内）における差に関するはずであるという仮説に基づいて、配列特性の何れかがＣｙｎｏクリアランスにおける差を予測するかどうかの決定を調査した。基礎となる仮説は、より迅速なクリアランスが、インビボにおける疎水的及び／又は静電的な性質を有する高いタンパク質－タンパク質相互作用を介した表面／又はタンパク質へのｍＡｂのオフターゲット結合に起因するというものであった。それゆえに、可変ドメインにおけるこのような特性、例えばｐＩ、電荷又は疎水性の何れかの極限値が、より迅速なＣｙｎｏクリアランスを示す抗体に変換されると予想されるということが推測された。公開されたデータに基づいて、Ｃｙｎｏサルにおける≧１０ｍＬ／ｋｇ／日のクリアランス値を、より迅速なクリアランスと指定し、＜１０ｍＬ／ｋｇ／日の値を正常なクリアランスと指定した（例えば、Hotzel, I.等. A strategy for risk mitigation of antibodies with fast clearance. mAb 4, 753-760を参照されたい）。

ｍＡｂのＩｇＧ１クラスの大きいセット（４５のｍＡｂ）を、ｍＡｂの計算されたｐＩ及びＣＤＲ配列のＨＩ値と共に、最大の投与される用量（１０ｍｇ／ｋｇから１００ｍｇ／ｋｇの範囲）で評価し、Ｃｙｎｏクリアランスと比較した（図１３Ａ及び１３Ｂ）。文献で報告されているように（例えば、Hotzel, I.等. A strategy for risk mitigation of antibodies with fast clearance. mAb 4, 753-760を参照されたい）、計算されたｍＡｂのｐＩとクリアランスとの間で、又はＨＩ（ＣＤＲ又はＦｖから計算された）とクリアランスとの間で（データ示さず）明確な相関は観察されなかった。ｐＩとクリアランスとの間で、又はＨＩとクリアランスとの間で明確な相関は観察されなかったが、高いｐＩ値（～８．７－９．５）及び低いｐＩ値（～６．４－７．１）において、同様に高いＨＩ値（＞１．２）においても、より高いｍＡｂは、高いクリアランス値を有することが判明した。ｐＨ７．４（生理的ｐＨ）におけるＦｖドメインの計算された電荷とクリアランス値との間の相関（データ示さず）は見られなかった。

次に、正常なクリアランスに対してより迅速なクリアランスを定義することにおいてｐＩ（及び／又は電荷）及び疎水性が互いに相補的であるかどうかの決定を検討した。また、ある特定のｐＨでの電荷が、クリアランス値に関してより識別力があるかどうかも調査した（抗体クリアランスは、低いｐＨ、すなわちｐＨ５－６を有するエンドソーム環境を介した新生児Ｆｃ受容体の救済に関与する（ここでＦｃは、定常領域の少なくとも一部を含有する抗体重鎖のＣ末端領域である））（例えば、Wang, W., Wang, E.Q. & Balthasar, J.P. Monoclonal Antibody Pharmacokinetics and Pharmacodynamics. Clin Pharmacol Ther 84, 548-558 (2008)を参照されたい）。それゆえに、５．０－７．４のｐＨ範囲にわたるＦｖ電荷とクリアランスとの相関が存在するかどうかを調査した。また、ある特定のＣＤＲの疎水性が、全体的なＣＤＲ配列の疎水性より優れてクリアランスと相互関係を示すかどうかも検討した。これらの多数の変数を用いて、これらの変数のある特定の組合せが、クリアランスに対してより識別力があることを決定した。

分析を簡単にするために、１３のｍＡｂのトレーニングセットを作成してクリアランス値の全範囲を網羅した（図２）。トレーニングセット中のｍＡｂをクリアランス値の減少順で並べた。ｍＡｂの２つのグループ、すなわち、≧１０ｍＬ／ｋｇ／日のクリアランス値を有するｍＡｂのグループ及び＜１０ｍＬ／ｋｇ／日のクリアランス値を有するｍＡｂのグループの分離を可能にする基準を評価した。述べたように、全てのＣＤＲの全体的な疎水性は識別には不十分であった。さらに、ＬＣ ＣＤＲ２、ＨＣ ＣＤＲ１及びＨＣ ＣＤＲ２の疎水性も、正常に排除されるｍＡｂに対してより速く排除されるｍＡｂに関して計算された平均ＨＩ値で示されたように、このような識別をもたらさなかった。一方で、より速く排除されるｍＡｂは、残りの３つのＣＤＲ（ＬＣ ＣＤＲ１、ＬＣ ＣＤＲ３、及びＨＣ ＣＤＲ３）のなかでもより高い疎水性を有する傾向があったという一般的傾向が判明した。迅速に排除されるｍＡｂに関する平均ＨＩ値は、一般的に、正常に排除されるｍＡｂの平均ＨＩ値と比較してより高かった。これは、これら３つのＣＤＲのＨＩ値の計算された合計を使用することによりさらに明らかになった。より速く排除されるグループ中のｍＡｂに関する平均ＨＩの合計（ＬＣ ＣＤＲ１、ＬＣ ＣＤＲ３、及びＨＣ ＣＤＲ３）は、正常に排除されるｍＡｂ中のそれより有意に高かった（２．５＋／－０．７に対して３．９＋／－１．４、それぞれｐ＝０．００５）。電荷に関して、ｐＨ５．５において、正常なクリアランス値を有するｍＡｂは、０．４－６．１の間の電荷値を有する傾向があったが、一方でより速く排除される７つのｍＡｂのうち４つが、この範囲外の電荷値を有していたことが判明した。さらに、電荷及びＣＤＲの選択的なＨＩは、識別において互いに相補的であり、より速く排除されるｍＡｂ、すなわち迅速なクリアランスのグループ中の０．４から６．１の間の電荷値を有するｍＡｂは、比較的高いＨＩ合計を有していたようであった。このデータ分析から、ある特定のＣＤＲの疎水性の極限値と電荷値の極限値の両方（負であるか又は高度に正のいずれか）が、より迅速なクリアランスを有するｍＡｂを予測するのに使用され得ることが提示された。

上記の分析から、正常なクリアランスを有するｍＡｂからより速く排除されるｍＡｂを識別するための基準を開発するに至った（図３）。＞４．０のＨＩ合計値及び／又は≦－２．０若しくは≧６．２の何れかのＦｖ電荷値を有するｍＡｂ（図２、左方向のバックスラッシュで陰影をつけた背景）が、≦４．０の疎水性の合計値及び－２．０から６．２の範囲内のＦｖ電荷値を有するｍＡｂ（図２、右方向のフォワードスラッシュで陰影をつけた背景）から分離される場合、正常に排除されるｍＡｂと比較してより速く排除されるｍＡｂが明らかに重要になる。

理論上の基準を、その有効性を試験するために４５のｍＡｂの完全なセットに拡張した。このような分析の可視化を容易にするために、上述した背景の陰影の符号化スキームを使用した。＞４．０のＨＩ合計の全ての値に、左方向のバックスラッシュで陰影をつけた背景が割り当てられ、残りに、右方向のフォワードスラッシュで陰影をつけた背景が割り当てられた。≦－２．０又は≧６．２の全ての電荷値に、左方向のバックスラッシュで陰影をつけた背景が割り当てられ、残りに、右方向のフォワードスラッシュで陰影をつけた背景が割り当てられた。≧１０の全てのＣｙｎｏクリアランス値に、左方向のバックスラッシュで陰影をつけた背景が割り当てられ、残りに、右方向のフォワードスラッシュで陰影をつけた背景が割り当てられた。次に、データを測定されたクリアランス値の増加に基づきソートして、陰影のパターンが一致するかどうか（したがって基準が正しい結果を予測するかどうか）を決定した（図４）。実際、完全な４５のｍＡｂのセットに対して基準は十分に機能を果たした。高いＨＩ合計又はＦｖ電荷の極限値の何れかに基づいて、１５／１６（９４％）のｍＡｂにおいてより迅速なＣｙｎｏクリアランスを正確に予測し（元のトレーニングセットにおける６／６を含む）、２４／２９（８３％）のｍＡｂにおいて正常なＣｙｎｏクリアランスを正確に予測した（元のトレーニングセットにおける７／７を含む）。

追加実験において、より速く排除されるｍＡｂを正常なクリアランスを有するｍＡｂから識別する基準を開発するためにトレーニングセットを１４のｍＡｂに拡張した。このトレーニングセットにおいて、＞４．０のＨＩ合計値及び／又は≦０若しくは≧６．２の何れかのＦｖ電荷値を有するｍＡｂが、より迅速なクリアランスを示すリスクがあり、それに対して、≦４．０のＨＩ合計値及び０から６．２のＦｖ電荷値を有するｍＡｂが、正常なクリアランスを示すように基準を設定した場合、より速く排除されるｍＡｂが、正常なｍＡｂ排除から明確に分離された。基準を、その有効性を試験するために６１のｍＡｂのセットに拡張した。高いＨＩ合計又はＦｖ電荷の極限値の何れかに基づいて、１０／１３（７７％）のｍＡｂにおいてより迅速なＣｙｎｏクリアランスの正しい予測が達成され（元のトレーニングセットにおける８／８が除かれ、８６％がトレーニングセットのｍＡｂを含む）、２４／３４（７０％）のｍＡｂにおいて正常なＣｙｎｏクリアランスの正しい予測が達成された（元のトレーニングセットにおける６／６が除かれ、７５％がトレーニングセットのｍＡｂを含む）（データ示さず）。

これらの分析は、生物学的特性、例えばこのケースではクリアランスを査定することにおいて電荷及び疎水性などの基本的な分子特性を利用する能力を確立した。疎水性又は電荷の極限値を有する可変ドメインが標的化された抗原以外の表面と相互作用する可能性があることから、非特異的結合が血漿からのより迅速なクリアランスに関与するという仮説を分析が裏付けた。

Ｔｒｐ酸化及びＡｓｐ異性化
Ｔｒｐ酸化及びＡｓｐ異性化などの化学修飾及びそれに伴う力価損失は、水溶液中のｍＡｂ製品の貯蔵寿命を限定する可能性がある。Ｔｒｐ酸化及びＡｓｐ異性化の相対的な傾向性のリスクランク作成を可能にする明示的な水と共に全原子のＭＤシミュレーションを採用した。

Ｔｒｐ酸化の場合、ＭＤによって生成された時間平均ＳＡＳＡと、２，２’－アゾビス（２－アミジノプロパン）ジヒドロクロリド（ＡＡＰＨ、不安定なアミノ酸側鎖を酸化させることが知られている化学物質）の存在下におけるＴｒｐ残基酸化の程度との相関を検討した（例えば、Ji, J.A., Zhang, B., Cheng, W. & Wang, Y.J. Methionine, tryptophan, and histidine oxidation in a model protein, PTH:Mechanisms and stabilization. Journal of Pharmaceutical Sciences 98, 4485-4500 (2009)を参照されたい）。ＡＡＰＨは有機遊離基を生成して、露出した側鎖の酸化を引き起こした。それゆえに、ＳＡＳＡは、製造又は貯蔵中に酸化種が溶液に導入されると、溶液中で酸化するＴｒｐの性質の直接的な指標を提供する可能性があるという仮説が立てられた。図５は、１７の異なるｍＡｂにおける３８のＴｒｐ残基を列挙する。全てのこれらのＴｒｐは、最後の９つのＴｒｐが定常領域中に存在していたことを除き、ＣＤＲ中に存在していた。

ＡＡＰＨの存在下で＞３５％の酸化を示すＴｒｐを酸化不安定なＴｒｐと指定し、一方で、このパーセンテージ未満を非不安定なＴｒｐと指定するように基準を定義した。＞３５％の酸化を示すＴｒｐ残基を背景の陰影で符号化して、左方向のバックスラッシュで陰影をつけた背景に割り当て、それ未満のＴｒｐ残基を、右方向のフォワードスラッシュで陰影をつけた背景に割り当て、全てのＴｒｐを酸化に基づきソートした（図５）。パターンは容易に認識することができ、不安定なＴｒｐ残基の平均時間平均ＳＡＳＡは、非不安定（３７Ａ^２＋／－４１）と比較して有意に高く（１２２Ａ^２＋／－４０）、ｐ値は０．０００１であった。この分析に基づいて、さらに誤陰性の数を最小化するために、＞８０Ａ^２の側鎖のＳＡＳＡのカットオフ値（Ｔｒｐ側鎖の場合、＞３０％ＳＡＳＡ）を割り当て、不安定なＴｒｐ部位と関連付けて、反応部位と非反応部位とを区別できるようにした。この基準は、１３／１４（９３％）の不安定なＴｒｐ残基及び２０／２４（８３％）の非不安定なＴｒｐ残基を正確に同定した。上述の基準を使用して誤陽性が同定された分子に関して、少なくとも３つのｍＡｂのうち２つ、すなわちｍＡｂ１２のＴｒｐ ＨＣ１０９、ｍＡｂ７のＴＲＰ ＨＣ３３に関して、これらの分子は、ほぼ同程度に溶媒に露出している単一のＦｖドメイン上に２つのＴｒｐを有する傾向があることが判明した。実験的に、単一のＦｖ上の２つの露出したＴｒｐを酸化する統計的確率が複数のＦｖドメイン（したがってｍＡｂ）上の単一のＴｒｐ部位と比較して低い場合には、溶媒への露出が類似している場合であってもオキシダントに晒されたときに１つのみのＴｒｐが優先的に酸化されるのではないかという疑問が生じる。それが真実であれば、このことが、溶媒接近性に基づき同定される誤陽性が得られてしまう潜在的原因の１つである可能性があった。全体的に、不安定Ｔｒｐ残基と非不安定Ｔｒｐ残基とを識別できるようにするのに、Ｔｒｐ側鎖の時間平均ＳＡＳＡは十分であったと結論付けられ、単一のＦｖドメインに十分な溶媒接近性を有する２つのＴｒｐが存在する場合、このような基準は、慎重に使用されるべきである。

Ａｓｐ異性化の場合、不安定な可能性があるＡｓｐ残基に関する多変数をＭＤ軌道から生成した。Ａｓｐ異性化メカニズムと一致して（例えば、Wakankar, A.A.等. Aspartate isomerization in the complementarity determining regions of two closely related monoclonal antibodies. Biochemistry 46, 1534-1544 (2007)を参照されたい）（Ｎ＋１残基のＮ末端ペプチド結合の窒素によるＡｓｐカルボニルの求核攻撃）、以下の特性：（１）全てのＡｓｐ残基に関する時間平均ＳＡＳＡ（ＳＡＳＡ＿Ａｓｐ）、Ａｓｐ残基のｎ＋１残基の主鎖Ｎ原子（ＳＡＳＡ（ｎ＋１）、Ｎ）、及びｎ＋１残基のＨ原子（ＳＡＳＡ（ｎ＋１）、Ｈ）；（２）Ａｓｐ残基に関する残基内の相互情報（ＭＩ）；（３）φ－ψ分布に関するシャノンのエントロピー；並びに（４）Ｃα原子に関する二乗平均平方根の揺らぎ（ＲＭＳＦ）を検討した。公知の不安定Ａｓｐ残基に加えて安定なＡｓｐ残基の両方に含有されるＦａｂの数をＭＤ計算のために選択した。貯蔵寿命に影響を与える時間スケールで異性化することがこれまでに実証されたモチーフ（ＤＧ、ＤＳ、ＤＴ、ＤＤ、ＤＡ）に的を絞り（例えば、Radkiewicz, J.L., Zipse, H., Clarke, S. & Houk, K.N. Neighboring Side Chain Effects on Asparaginyl and Aspartyl Degradation：An Ab Initio Study of the Relationship between Peptide Conformation and Backbone NH Acidity. J. Am. Chem. Soc. 123, 3499-3506 (2001)； Yi, L.等. Isomerization of Asp-Asp motif in model peptides and a Monoclonal Antibody Fab Fragment. Journal of Pharmaceutical Sciences 102, 947-959を参照されたい）、残りのＡｓｐを排除した。

実験データセットをコンパイルし、そこで類似の条件下で（ｐＨ５．５）全てのｍＡｂを配合し、熱応力をかけ（４０℃）、ペプチドマップ分析に供して、Ａｓｐ残基ごとに分解速度を計算した。図６は、実験で得られた結果に加えてＭＤシミュレーションから決定された特性の両方を示す。図６には、全ての不安定な可能性があるＡｓｐ残基が含まれるが、単一のタンパク質に関してのみ列挙された非ＣＤＲのＡｓｐ残基（フレームワーク残基）は、これらの非ＣＤＲのＡｓｐ残基を繰り返すことは冗長であると予想されるために除外される。

データ分析は二重に行われた。まず第１に、不安定な残基（≧２．５％／ｗｋ）を安定な残基（＜２．５％／ｗｋ）から分離し、Ａｓｐ残基の２つのグループ間で特性のそれぞれの平均値比較した（図１４）。この工程は、２つのグループ間でどの特性が実質的な差を示したかの同定を可能にした。ｐ値によって示された通り、試験された６つの特性のなかでも、４つの特性、すなわちＳＡＳＡ＿Ａｓｐ、ＲＭＳＦ、ＳＡＳＡ（ｎ＋１、Ｎ）及び（ｎ＋１、Ｈ）がＡｓｐ残基の２つのグループ間で有意差を示した（８０％のＣＩ）。これらの４つの特性そのものはどれもＡｓｐ異性化速度を予測しなかったため、次に多変量分析を使用した。主成分の多変量回帰ツール又は部分最小二乗回帰を使用して直接の相関は確立できなかった。それゆえに二進法での相関を確立することができるかどうか、すなわち≧２．５％／ｗｋの速度を有する部位を＜２．５％／ｗｋの速度を有する部位から識別できるかどうかという質問が尋ねられた。この目的を達成するために、１の値を＞２．５％／ｗｋの速度に割り当て、０の値を＜２．５％／ｗｋの速度に割り当てた（図６）。次いで、独立変数としてＳＡＳＡ＿Ａｓｐ、ＲＭＳＦ、ＳＡＳＡ（ｎ＋１、Ｎ）及び従属変数として二進の速度出力を使用してロジスティック回帰を行った。パラメーターのＳＡＳＡ（ｎ＋１、Ｈ）は回帰分析において追加の利益をもたらさなかったことから、これらを排除した。この回帰の結果としての方程式の出力を以下に示す：
Ｙ１＝１／（１＋ｅｘｐ（－（－２２．２＋０．１３×ＳＡＳＡ＿ＡＳＰ＋３．３×ＲＭＳＦ＋１６．０×ＳＡＳＡ（ｎ＋１，Ｎ）））） 方程式４
この方程式の出力を有効数字１桁に四捨五入して０（非反応性）又は１（反応性）の何れかの結果を得て、これを図６に示す。

ロジスティック回帰は、５／６の不安定部位及び全ての９／９の非反応部位を正確に予測する。本質的に、ロジスティックモデル化を介して生成した方程式は、試験された実験条件下において２．５％／ｗｋより高い速度で分解するＡｓｐ残基の感受性を予測するのに３つのパラメーター（ＳＡＳＡ＿Ａｓｐ、ＲＭＳＦ及びＳＡＳＡ（ｎ＋１、Ｎ））を使用することを可能にする。

ＬＯＯＣＶ手法を使用してモデルの有効性を試験した。１つのｍＡｂを除外し、ロジスティック回帰分析のためのトレーニングセットとして残りのｍＡｂを使用して、５／６の不安定部位及び７／９の非反応部位を予測した（図６）。正しい予測結果はわずかに減少したが、それでもなお合計で１２／１５の部位（８０％）を正確に予測したことから申し分ない結果となった。ＬＯＯＣＶ手法を使用して正確に予測された部位のパーセントの減少は、元のトレーニングセットの特定のｍＡｂが、高度に正しい予測結果を維持することに不均衡に寄与する可能性を指摘している。このモデル化手法は、実験条件の特定のセットに固有である可能性があるが、基礎となる手法は、実験で得られた速度がＡｓｐ残基のセットに関して公知である限りは、実験条件のあらゆるセットに拡張される可能性があることがわかる。

図１８は、例証的な装置１８００を示す。装置１８００は、コンピューティングマシーンであってもよい。装置１８００は、チップモジュール１８０２を含んでいてもよく、このようなモジュールは、一又は複数の集積回路を含んでいてもよく、さらに、抗体の計算された生理化学的特性に基づき、例えば、生産又は治療剤への包含に関する抗体の適合性を決定する；治療剤中に含ませるための候補抗体のなかから抗体を選択する；抗体を含む治療剤の製造をサポートする；又はインシリコの抗体選択又は他の関連する活動に関連する他のあらゆる好適な論理的なオペレーションを行うように設計された論理を含んでいてもよい。

装置１８００は、以下の成分の一又は複数：Ｉ／Ｏ回路構成１８０４、これは、送信器デバイス及び受信器デバイスを含んでいてもよく、さらに、光ファイバーケーブル、同軸ケーブル、電話線、ワイヤレスデバイス、ＰＨＹ層ハードウェア、キーパッド／ディスプレイコントロールデバイス又は他のあらゆる好適な媒体又はデバイスと連動していてもよく；周辺デバイス１８０６、これは、カウンタータイマー、リアルタイムタイマー、パワーオンリセットジェネレーター又は他のあらゆる好適な周辺デバイスを含んでいてもよく；論理処理デバイス１８０８、これは、抗体の構造情報から抗体の構造パラメーターを計算し；抗体の構造パラメーターに対応するスケーリング因子を選択し；抗体の生理化学的特性に対応する指標を定量し；製造及び分配容器の流れ抵抗を定量することができ；及び機械可読メモリー１８１０を含んでいてもよい。

機械可読メモリー１８１０は、機械可読データ構造中に、抗体の構造情報；抗体の構造パラメーターに対応するスケーリング因子；及び他のあらゆる好適な情報又はデータを保存するように設計されていてもよい。

成分１８０２、１８０４、１８０６、１８０８及び１８１０は、システムバス又は他の相互連結１８１２によって一緒に連結されていてもよく、１８２０などの一又は複数の回路基板に存在していてもよい。いくつかの実施態様において、成分は、単一のシリコンベースのチップに統合されていてもよい。

プログラム及びデータを含むソフトウェア成分は、必要に応じて、ＣＤ－ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ及びＥＥＰＲＯＭなどのＲＯＭ（読出し専用メモリー）の形態で実行されてもよいし、又はこれらに限定されないが、様々な種類のディスク、様々な種類カードの及びＲＡＭなどの他のあらゆる好適なコンピューター可読媒体に保存されていてもよいことが理解されると予想される。ソフトウェアとして本明細書に記載される成分は、その代わりに、及び／又はそれに加えて、ハードウェアで、必要に応じて従来の技術を使用して、全体的又は部分的に実行されてもよい。

本明細書に記載される情報を表す様々なシグナルは、金属ワイヤー、光ファイバー、及び／又はワイヤレス伝送媒体（例えば、空気及び／又は空間）などのシグナル伝達媒体を介して伝わる電磁波の形態で送信元と送信先との間を移行することができる。

装置１８００は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、又は他の好適なネットワークを介した一又は複数のリモートコンピューターへの接続をサポートするネットワーク化された環境で作動し得る。ＬＡＮネットワークキング環境で使用される場合、装置１８００は、Ｉ／Ｏ回路構成１８０４中のネットワークインターフェース又はアダプターを介してＬＡＮに接続されてもよい。ＷＡＮネットワーキング環境で使用される場合、装置１８００は、ＷＡＮ上でのコミュニケーションを確立するためのモデム又は他の手段を含み得る。示されたネットワーク接続は例証的なものであり、コンピューター間のコミュニケーションリンクを確立する他の手段も使用できることが理解されると予想される。ＴＣＰ／ＩＰ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、ＦＴＰ、ＨＴＴＰ及び同種のものなどの様々な周知のプロトコールの何れかの存在が推定され、システムをクライアント－サーバーコンフィギュレーションで操作することにより、例えばインターネット上で使用者が論理処理デバイス１８０８を操作することが可能になる。

装置１８００は、極めて多くの汎用又は特殊用途のコンピューティングシステム環境又はコンフィギュレーションに含まれていてもよい。本発明での使用に適している可能性がある周知のコンピューティングシステム、環境、及び／又はコンフィギュレーションの例としては、これらに限定されないが、パーソナルコンピューター、サーバーコンピューター、ハンドヘルド又はラップトップデバイス、携帯電話及び／又は他の携帯用個人情報端末（「ＰＤＡ」）、多重プロセッサーシステム、マイクロプロセッサーベースのシステム、タブレット、プログラム可能な消費者用電子機器、ネットワークパーソナルコンピューター、小型コンピューター、メインフレームコンピューター、上記のシステム又はデバイスの何れかを含む分散コンピューティング環境、及び同種のものが挙げられる。

図１９Ａ及び１９Ｂは、本発明の原理に従ってインシリコの抗体選択を提供するための例証的なプロセス１９００を示す。例示の目的で、例示されたプロセスの工程は、「システム」によって行われているものとして説明される。「システム」は、図１８に示される装置及び／又は他のあらゆる好適なデバイス、例えばコンピューティングマシーン、又は手法のフィーチャの一又は複数を含み得る。「システム」は、インシリコの抗体選択を実行する実体又は他のあらゆる好適な個体、構成若しくは様式によって提供されてもよい。

図１９Ａ及び１９Ｂにおいて、実線の矢印は、プロセス制御の流れ及び情報の流れを提示する。破線の矢印は、情報の流れを提示する。

図１９Ａ及び１９Ｂにおけるプロセスの実行の順番及び／又は工程の説明は単なる例示にすぎない。説明されている工程のそれぞれは、例示された順番で完了されなくてもよいし、又は全てが完了されなくてもよい。プロセス１９００は、示されていない工程を含み得る。

プロセス１９００は、アルゴリズムとして具現化されてもよい。アルゴリズムは、プロセス１９００の工程の一部又は全部を含み得る。

プロセス１９００は、工程１９２０（図１９Ａに示される）で開始してもよい。工程１９２０において、システムは、データのセットを受信することができる。情報１９２２は、工程１９２０で受信したデータの一部又は全部を含み得る。

情報１９２２は、溶液条件１９２４下における抗体（Ａｂ）１９２６に関する情報を含み得る。システムは、プロセス１９００を行って、設計基準（ＤＣ）１９５８の達成に関して条件１９２４下におけるＡｂ１９２６を分析することができる。

Ａｂ１９２６は、Ａｂサブ／クラス１９４８に属していてもよい。Ａｂサブ／クラス１９４８は、ＩｇＡ又はＩｇＥなどの抗体クラスであってもよい。Ａｂサブ／クラス１９４８は、ＩｇＡ１などの抗体サブクラスであってもよい。Ａｂサブ／クラス１９４８は、ＩｇＧ１又はＩｇＧ４などの抗体サブクラスであってもよい。Ａｂサブ／クラス１９４８は、あらゆる抗体クラス、サブクラス又は変種であってもよい。

Ａｂ１９２６は、構造を有していてもよい。Ａｂ１９２６の構造は、Ａｂ構造１９５０によって表すことができる。Ａｂ構造１９５０は、Ａｂ１９２６の構造に対応するデジタルコードであってもよい。

Ａｂ構造１９５０は、抗体１９２６のアミノ酸配列に関する情報を含み得る。配列１９５２は、配列情報を表していてもよい。配列１９５２は、Ａｂ１９２６の配列に対応するデジタルコードであってもよい。配列１９５２は、一次構造を表していてもよい。

配列１９５２は、Ａｂ１９２６の完全配列１９５４を含み得る。完全配列１９５４は、重鎖ＨＣ、軽鎖ＬＣ、可変ドメインＦｖ、定常ドメインＦｃ、相補性決定領域ＣＤＲ１、ＣＤＲ２などの何れか又は全部を含むＡｂ１９２６の全てのセクション、ドメイン、領域及び／又はフィーチャ、並びにＡｂ１９２６の他のあらゆる構造的なフィーチャの配列情報を含有していてもよい。

配列１９５２は、Ａｂ１９２６の部分配列１９５６を含み得る。部分配列１９５６は、完全配列１９５４ほど完全でなくてもよい。部分配列１９５６は、Ａｂ１９２６の一部の配列であってもよい。部分配列１９５６は、重鎖ＨＣ、軽鎖ＬＣ、可変ドメインＦｖ、定常ドメインＦｃ、相補性決定領域ＣＤＲ１、ＣＤＲ２などの何れか又は全部を含むＡｂ１９２６の一又は複数のセクション、ドメイン、領域及び／又はフィーチャ、並びに／又はＡｂ１９２６の他のあらゆる構造的なフィーチャの配列情報を含有していてもよい。

情報１９２２は、条件１９２４に関する情報を含み得る。条件１９２４は、バッファー＋塩溶液（ＢＳＳ）１９３０に関する情報を含み得る。ＢＳＳ１９３０は、Ａｂ１９２６を含有する溶液条件の一部に対応するデジタルコードであってもよい。溶液条件は、温度（Ｔ）１９３２；バッファー＋塩溶液の化学組成１９３４であって、バッファー＋塩溶液の化学種の同定を含んでいてもよく、バッファー中の塩以外の塩を含有する可能性もあるし又は含有しない可能性もある、化学組成１９３４；及び溶液中に存在する可能性がある化学種の濃度１９３６の一又は複数を含み得る。濃度１９３６は、バッファー濃度１９３８；塩濃度１９４０；Ａｂ濃度１９４２；ｐＨ１９４４；及びイオン強度１９４６（ＩＳ）の一又は複数に関する情報を含み得る。

ＢＳＳ１９３０は、バーチャルな溶液を表していてもよい。バーチャルな溶液は、ＭＤシミュレーションに関連し得る。ＢＳＳ１９３０は、現実の溶液を表していてもよい。Ａｂ１９２６は、バーチャルな抗体を表していてもよい。バーチャルな抗体は、ＭＤシミュレーションに関連し得る。バーチャルな抗体は、仮定の配列バリエーションにより現実の抗体とは異なる現実の抗体に基づいていてもよい。Ａｂ１９２６は、現実の抗体を表していてもよい。

情報１９２２は、生理化学的特徴（ＰＣ）１９２８に関する情報を含み得る。ＰＣ１９２８は、一又は複数の生理化学的特性、例えば粘度、クリアランス、安定性、アスパラギン酸の不安定性及びトリプトファンの不安定性を含み得る。ＰＣ１２８は、Ａｂ溶液又はＡｂの他のあらゆる生理化学的特徴、例えば色又は等電点を含み得る。ＰＣ１２８は、ＤＣ１９５８の決定において役割を果たす可能性がある。例えば、ＰＣ１２８が粘度である場合、ＤＣ１９５８は粘度に関していてもよく、ＤＣ１９５８は、例えば、粘度の限定を含み得る。

情報１９２２は、ＢＳＳ出力１９３１を含み得る。ＢＳＳ出力１９３１は、条件１９２４に関するデータを含み得る。ＢＳＳ出力１９３１は、ＢＳＳ１９３０に関するデータを含み得る。

情報１９２２は、Ａｂ出力１９２７を含み得る。Ａｂ出力１９２７は、Ａｂ１９２６に関するデータを含み得る。

情報１９２２は、ＰＣ出力１９２９を含み得る。ＰＣ出力１９２９は、ＰＣ１９２８に関するデータを含み得る。

情報１９２２は、ＤＣ出力１９５９を含み得る。ＤＣ出力１９５９は、ＤＣ１９５８に関するデータを含み得る。

システムは、工程１９２０から工程１９６０に進行し得る。工程１９６０において、システムは、目的関数を選択し得る。目的関数は、スケーリング因子（ｓｆ）及びパラメーター（Ｐ）を含み得る。パラメーターＰは、一又は複数の構造関連の特性、例えば電荷、電荷非対称、及び疎水性を含み得る。パラメーターＰは、他のあらゆる構造関連の特性、例えば磁気モーメント及び双極子モーメントを含み得る。システムは、パラメーターＰ_ｉをスケーリング因子ｓｆ_ｉとかけることができる。掛け算の積ｓｆ_ｉＰ_ｉが、目的関数における項であり得る。

システムは、ＰＣ出力１９２９からの情報に基づき目的関数を選択し得る。ＰＣ出力１９２９からの情報は、ＰＣ１９２８に関する情報を含み得る。ＰＣ１９２８に関する情報は、目的関数を選択することにおいて使用され得る。例えば、ＰＣ１２８が粘度である場合、システムは、条件１９２４下におけるＡｂ１９２６に関して評価しているときにＢＳＳ１９３０においてＡｂ１９２６の粘度に対応する指標をもたらす可能性がある目的関数を選択し得る。目的関数の数学的形式は、項ｓｆ_ｉＰ_ｉをＰＣ１９２８と関連付けることができる。

システムは、工程１９６２に進行し得る。工程１９６２において、システムは、目的関数に含めようとするパラメーターを選択し得る。パラメーターは、パラメーターＰ_１・・・Ｐ_ｎを含んでいてもよく、ここでｎは、目的関数に含まれるパラメーターの総数であり得る。システムは、Ａｂ出力１９２７からの情報に基づきパラメーターＰ_１・・・Ｐ_ｎを選択し得る。Ａｂ出力１９２７からの情報は、Ａｂ１９２６に関する情報を含み得る。Ａｂ１９２６に関する情報は、パラメーターＰ_１・・・Ｐ_ｎを選択することにおいて使用され得る。例えば、工程１９６２で選択された目的関数が項目ｓｆ_ｉＰ_ｉを粘度に関連付ける場合、パラメーターＰ_１・・・Ｐ_ｎの選択は、Ａｂサブ／クラス１９４８によって決まる可能性がある。Ａｂサブ／クラス１９４８がＩｇＧ４である場合、システムは、目的関数中にＦｃの特性に関するパラメーターを含む可能性があり、Ａｂサブ／クラス１９４８がＩｇＧ１である場合、システムは、目的関数からＦｃの特性に関するパラメーターを排除する可能性がある。

システムは、ＢＳＳ出力１９３１からの情報に基づきパラメーターＰ_１・・・Ｐ_ｎを選択し得る。ＢＳＳ出力１９３１からの情報は、ＢＳＳ１９３０に関する情報を含み得る。ＢＳＳ１９３０に関する情報は、パラメーターＰ_１・・・Ｐ_ｎを選択することにおいて使用され得る。ＢＳＳ出力１９３１からの情報は、イオン強度（ＩＳ）１９４６に関する情報を含み得る。ＩＳ１９４６に関する情報は、パラメーターＰ_１・・・Ｐ_ｎを選択することにおいて使用され得る。例えば、工程１９６０で選択された目的関数が項目ｓｆ_ｉＰ_ｉを粘度に関連付ける場合、パラメーターＰ_１・・・Ｐ_ｎの選択は、ＩＳ１９４６によって決まる可能性がある。ＩＳ１９４６が高イオン強度である場合、システムは、目的関数中に疎水性に関するパラメーターを含む可能性があり、ＩＳ１９４６が低イオン強度である場合、システムは、目的関数から疎水性に関するパラメーターを排除する可能性がある。

システムは、工程１９６４に進行し得る。工程１９６４において、システムは、ｓｆ値を選択し得る。ｓｆ値の選択は、工程１９６６において、ｓｆ値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎを同定することを含み得る。ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎの各値は、それぞれパラメーターＰ_１・・・Ｐ_ｎの１つの乗数として役立つ可能性がある。工程１９６６において、値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎを同定することは、機械メモリー１９１０中で各スケーリング因子値を同定することを含み得る（図１９Ｂに示される）。

機械メモリー１９１０は、メモリー１８１０のフィーチャの一又は複数を含み得る（図１８に示される）。機械メモリー１９１０は、スケーリング因子値を保存することができる。機械メモリー１９１０は、温度（Ｔ_ＡからＴ_ｘ）１９１１により設定されたメモリーで表されるため、温度によってスケーリング因子値を保存することができる。機械メモリー１９１０は、イオン強度（ＩＳ_αからＩＳ_ω）１９１３により設定されたメモリーで表されるため、イオン強度によってスケーリング因子値を保存することができる。機械メモリー１９１０は、ＩｇＧサブクラス（ＩｇＧ_１からＩｇＧ_４）１９１５により設定されたメモリーで表されるため、サブ／クラスによってスケーリング因子値を保存することができる。機械メモリー１９１０は、バッファー＋塩溶液（ＢＳＳ_１からＢＳＳ_ｍ）１９１６により設定されたメモリーで表されるため、バッファー＋塩溶液組成によってスケーリング因子値を保存することができる。機械メモリー１９１０は、ｐＨ（ｐＨ_ＩからｐＨ_Ｘ）１９１７により設定されたメモリーで表されるためｐＨによってスケーリング因子値を保存することができる。

機械メモリー１９１０は、機械メモリーコンフィギュレーション１９１９に示されるデータなどのデータを保存することができる。コンフィギュレーション１９１９は、Ｉ／Ｏ回路構成１８０４（図１８に示される）によって制御されるディスプレイなどのデータ視聴ツールによって提供される機械メモリー１９１０のビューを表することができる。コンフィギュレーション１９１９は、具体的な条件下（２５℃、ｐＨ５．５及び高ＩＳにおいて１８０ｍｇ／ｍＬのＡｂ；２０ｍＭのバッファー＋２００ｍＭアルギニンＨＣｌ中、各値は近似）におけるＩｇＧ１に関する特定のＡｂ構造的フィーチャ（例えば、完全配列、Ｆｖ、Ｆｃ）に基づき様々なスケーリング因子値を含む。

データベース１９０５は、様々な条件下における様々なサブ／クラスの抗体の測定されたＰＣ値を保存することができる。システムは、測定されたＰＣ値を分析して、スケーリング因子を導き出すことができる。システムは、機械メモリー１９１０中でスケーリング因子値を保存することができる。

工程１９６４において、システムは、ＢＳＳ出力１９３１からの情報に基づき値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎを選択し得る。ＢＳＳ出力１９３１からの情報は、Ｔ１９３２、組成１９３４及び濃度１９３６を含み得る。Ｔ１９３２、組成１９３４及び／又は濃度１９３６は、値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎを選択することにおいて使用され得る。例えば、工程１９６０で選択された目的関数に関する工程１９６２で選択されたパラメーターＰ_１・・・Ｐ_ｎのセットの場合、値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎは、Ｔ１９３２によって決まる可能性があり、一方で値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎの１つのセットは、２５℃での溶液に関して選択される可能性があり、値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎの異なるセットは、第２の溶液は３５℃にあるという点でのみ第１の溶液とは異なる第２の溶液に関して選択される可能性がある。温度においてのみ異なる２つの溶液に関する値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎの２つのセットは、機械メモリー１９１０中で２つの異なる位置に位置していてもよい。

システムは、Ａｂ出力１９２７からの情報に基づき値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎを選択し得る。Ａｂ出力１９２７からの情報は、工程１９６４において使用され得る。

Ａｂ出力１９２７からの情報は、Ａｂ構成１９５０を含み得る。Ａｂ構成１９５０は、値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎを選択することにおいて使用され得る。例えば、工程１９６０で選択された目的関数に関する工程１９６２で選択されたパラメーターＰ_１・・・Ｐ_ｎのセットの場合、値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎは、配列１９５２によって決まる可能性があり、一方で値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎの１つのセットは、完全配列１９５４を有する抗体に関して選択される可能性があり、値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎの異なるセットは、部分配列１９５６を有する同じ抗体に関して選択される可能性がある。２つの異なる配列１９５２を有する同じ抗体に関する値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎの２つのセットは、機械メモリー１９１０中で２つの異なる位置に位置していてもよい。

工程１９６６において、機械メモリー１９１０におけるスケーリング因子の位置は、ＢＳＳ出力１９３１からの情報に合わせて、及び／又はＡｂ出力１９２７から同定されてもよい。

工程１９６８において、システムは、値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎを検索することができる。値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎは、工程１９６６において同定された機械メモリー位置から検索されてもよい。

システムは、工程１９７０に進行し得る。工程１９７０において、システムは、それぞれパラメーターＰ_１・・・Ｐ_ｎに関する値Ｐ_１’・・・Ｐ_ｎ’を計算することができる。値Ｐ_１’・・・Ｐ_ｎ’は、Ａｂ出力１９２７からの情報に基づきコンピューターで計算されてもよい。Ａｂ出力１９２７からの情報は、工程１９７０において使用され得る。値Ｐ_１’・・・Ｐ_ｎ’は、ＢＳＳ出力１９３１からの情報に基づきコンピューターで計算されてもよい。ＢＳＳ出力１９３１からの情報は、工程１９７０において使用され得る。

システムは、工程１９７２に進行し得る。工程１９７２において、システムは、目的関数を評価することができる。目的関数の値は、値ｓｆ_１・・・ｓｆ_ｎ及び値Ｐ_１’・・・Ｐ_ｎ’に基づきコンピューターで計算されてもよい。目的関数に関して計算された値は、条件１９２４下におけるＡｂ１９２６に関するＰＣ１９２８の値の予測に相当し得る。

システムは、工程１９７４に進行し得る。ＤＣ１９５８に関するＤＣ出力１９５９からの情報は、工程１９７４において使用され得る。工程１９７４において、システムは、ＰＣ１９２８の値の予測をＤＣ１９５８と比較して、条件１９２４下におけるＡｂ１９２６がＤＣ１９５８を満たすかどうかを決定することができる。

ＤＣ１９５８が満たされる場合、システムは、工程１９７６に進行し得る。工程１９７６において、Ａｂ生産は、実施されてもよい。Ａｂ生産は、Ａｂ１９２６の流体移行を含み得る。Ａｂ生産は、Ａｂ１９２６の貯蔵を含み得る。Ａｂ生産は、Ａｂ１９２６の製造を含み得る。Ａｂ１９２６の製造は、バーチャルな抗体１９２６を現実の抗体に加工することを含み得る。Ａｂ生産は、抗体生産に関連するあらゆる工程及び活動を含み得る。

システムは、工程１９７６から工程１９７８に進行し得る。システムは、工程１９７４においてＤＣ１９５８が満たされない場合、工程１９７８に進行し得る。

工程１９７８において、システムは、ＢＳＳ出力１９３１、Ａｂ出力１９２７、ＰＣ出力１９２９及び／又はＤＣ出力１９５９からのデータの一又は複数を再設定させるべきかどうかの問い合わせを行う可能性がある。例えば、工程１９７４でＤＣ１９５８が満たされて、工程１９７６でＡｂ１９２６が現在生産中であり得るが、現在の生産のＡｂ濃度１９４２とは異なる抗体濃度でＡｂ１９２６を生産するか；現在の生産の組成１９３４とは異なる化学組成を有するバッファー中でＡｂ１９２６を生産するか；又は現在の生産のＡｂ１９２６とは異なる抗体を生産する必要性が生じる可能性があった。

工程１９７８の問い合わせに対する応答が否定的である場合、システムは、終了１９８０に進行し得る。システムは、いくらかの設定時間経過後、又はいくつかの他の基準に合わせて、工程１９７８での応答の非存在下においてデフォルトで終了１９８０になる可能性がある。

工程１９７８の問い合わせに対する応答が肯定的である場合、システムは、工程１９８２に進行し得る。工程１９８２において、ＢＳＳ出力１９３１、Ａｂ出力１９２７、ＰＣ出力１９２９及びＤＣ出力１９５８からのデータのデータ項目又は１つより多くのデータ項目は、再設定されてもよい。例えば、配列１９５０のデータ項目又は１つより多くのデータ項目は、再設定されてもよいし（例えば：単一のアミノ酸残基を変化させること；配列を完全から部分的にシフトすること；Ａｂ１９２６を、Ａｂ１９２６とは実質的に配列が異なる抗体置き換えることによって）；又は濃度１９３６のデータ項目又は１つより多くのデータ項目は、再設定されてもよい（例えば：ｐＨ又はＩＳを変化させることによって）。同様に、変化は、Ａｂサブ／クラス１９４８、ＢＳＳ１９３０、ＰＣ１９２８及びＤＣ１９５８に関するデータになされてもよい。

システムは、工程１９８２から工程１９２０に戻って進行し得る。工程１９８２で再設定されたデータは、工程１９２０で受信され得る。

当該技術分野の当業者は、本明細書で示され説明された装置の要素、媒体及びコードは、列挙されたコンフィギュレーション以外で設計されてもよく、要素の一又は複数は任意選択であり得ることを理解しているものと予想される。当該技術分野の当業者は、本明細書で示され説明されたプロセス及び方法の工程は、列挙された順番以外で行われてもよいし、例示された一又は複数の工程は任意選択であり得ることを理解しているものと予想される。

したがって、抗体の計算された生理化学的特性に基づき、治療剤中に含ませるための抗体の適合度を決定すること；抗体の計算された生理化学的特性に基づき、治療剤中に含ませるための候補抗体のなかから選択すること；及び抗体の計算された生理化学的特性に基づき治療剤を製造することの一又は複数を行うための、コンピューター可読コードを含む装置、方法及び媒体を提供した。記載された実施態様は、限定というより例示目的で示されたものであり、本発明は、そのような実施態様以外によっても実施することができることを当該技術分野の当業者は理解しているものと予想される。本発明は、以下の特許請求の範囲によって定義される。

＜さらなる実施態様＞
［実施態様１］抗体を含む組成物を製造する方法であって、
（ａ）流体誘導要素を介して流れる流体の粘度によって決まる製造容器中の流体誘導要素の流体の流れ抵抗に基づき、抗体に関する粘度の限定を設定すること；
（ｂ）ネットワークを通じて、抗体の構造情報を送信すること；
（ｃ）ネットワークを通じて、構造情報から計算された抗体の粘度の指標を受信すること；及び
（ｄ）指標が粘度の限定を超えない場合のみ、該組成物を製造するために該要素を介して抗体を送ること
を含む、方法。
［実施態様２］設計基準を満たす粘度を有する抗体を生産する方法であって、
（ａ）設計基準を満たす、抗体に関する粘度の限定を設定すること；
（ｂ）ネットワークを通じて、抗体の構造情報を送信すること；
（ｃ）ネットワークを通じて、構造情報から計算された抗体の粘度に対応する指標を受信すること；
（ｄ）抗体が設計基準を満たす粘度を有するかどうかを決定すること；及び
（ｅ）指標が粘度の限定を超えない場合のみ、抗体を生産すること
を含む、方法。
［実施態様３］抗体を含む組成物を製造する方法であって、
（ａ）流体誘導要素を介して流れる流体の粘度によって決まる製造容器中の流体誘導要素の流体の流れ抵抗に基づき、抗体に関する粘度の限定を設定すること；
（ｂ）抗体の構造情報から、抗体の粘度の指標を計算すること；及び
（ｃ）指標が粘度の限定を超えない場合のみ、該組成物を製造するために該要素を介して抗体を送ること
を含む、方法。
［実施態様４］設計基準を満たす粘度を有する抗体を生産する方法であって、
（ａ）設計基準を満たす、抗体に関する粘度の限定を設定すること；
（ｂ）抗体の構造情報から、抗体の粘度に対応する指標を計算すること；
（ｃ）抗体が設計基準を満たす粘度を有するかどうかを決定すること；及び
（ｄ）指標が粘度の限定を超えない場合のみ、抗体を生産すること
を含む、方法。
［実施態様５］指標が、
（ａ）抗体の構造情報から、正味の電荷及び電荷非対称を計算する工程；
（ｂ）正味の電荷に相当する第１のスケーリング因子、及び電荷非対称に相当する第２のスケーリング因子を抗体に関して選択する工程；及び
（ｃ）スケーリング因子を含む目的関数から指標を計算する工程であって、指標は粘度に対応する、工程
を含む方法によって計算される、実施態様１から４の何れか一項に記載の方法。
［実施態様６］構造情報から計算することが、一次構造の情報から計算することを含む、実施態様５に記載の方法。
［実施態様７］一次構造が、軽鎖可変ドメイン（ＶＬ）アミノ酸配列及び重鎖可変ドメイン（ＶＨ）アミノ酸配列を含む、実施態様６に記載の方法。
［実施態様８］正味の電荷が、ＶＬアミノ酸配列の正味の電荷とＶＨアミノ酸配列の正味の電荷との合計を含む、実施態様７に記載の方法。
［実施態様９］電荷非対称が、ＶＬアミノ酸配列の正味の電荷とＶＨアミノ酸配列の正味の電荷との算術積を含む、実施態様６又は７に記載の方法。
［実施態様１０］少なくとも一の試験抗体の少なくとも一の粘度測定値のデータからスケーリング因子を導き出すことをさらに含み、抗体及び試験抗体は、同じ抗体クラスに属する、実施態様５に記載の方法。
［実施態様１１］スケーリング因子を選択することが、第１のスケーリング因子及び第２のスケーリング因子を、一又は複数の水溶液条件のそれぞれに関するスケーリング因子のセットから選択することを含む、実施態様５に記載の方法。
［実施態様１２］目的関数において、指標のｌｏｇ１０が、（正味の電荷×第１のスケーリング因子）と、（電荷非対称×第２のスケーリング因子）との合計を含む、実施態様６又は１１に記載の方法。
［実施態様１３］（ａ’）抗体の一又は複数の相補性決定領域（ＣＤＲ）の情報からの構造情報から、疎水性を計算する工程；及び
（ｂ’）疎水性に対応する第３のスケーリング因子を選択する工程であって、目的関数は、第３のスケーリング因子をさらに含む、工程
をさらに含む、実施態様６に記載の方法。
［実施態様１４］疎水性が、一又は複数のＣＤＲの疎水性の値の加法関数の合計を含む、実施態様１３に記載の方法。
［実施態様１５］加法関数のそれぞれが、ＣＤＲの疎水性残基の値の合計とＣＤＲの親水性残基の値の合計との比率である、実施態様１４に記載の方法。
［実施態様１６］値が、Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ疎水性スケール値である、実施態様１４又は１５に記載の方法。
［実施態様１７］一又は複数のＣＤＲが、１、２、３、４、５又は６つのＣＤＲを含む、実施態様１３又は１４に記載の方法。
［実施態様１８］一又は複数のＣＤＲが、全６つのＣＤＲを含む、実施態様１３又は１４に記載の方法。
［実施態様１９］スケーリング因子を選択することが、第１のスケーリング因子、第２のスケーリング因子及び第３のスケーリング因子を、一又は複数の水溶液条件のそれぞれに関するスケーリング因子のセットから選択することをさらに含む、実施態様１３に記載の方法。
［実施態様２０］目的関数において、指標のｌｏｇ１０は、（正味の電荷×第１のスケーリング因子）と、（電荷非対称×第２のスケーリング因子）と、（疎水性×第３のスケーリング因子）との合計を含む、実施態様１３又は１９に記載の方法。
［実施態様２１］指標が粘度の限定を超える場合、抗体の軽鎖及び／又は重鎖可変領域アミノ酸配列の一又は複数のアミノ酸残基を突然変異させて、標的抗体を生成する工程をさらに含む、実施態様５又は２０に記載の方法。
［実施態様２２］軽鎖及び／又は重鎖可変領域アミノ酸配列を突然変異させる工程が、標的抗体の粘度に対応する指標が粘度の限定を超えないように、疎水性を低下させるか、正味の電荷を増加させるか、及び／又は電荷非対称を減少させる、実施態様２１に記載の方法。
［実施態様２３］標的抗体の粘度に対応する指標が、標的抗体の構造情報から計算される、実施態様２２に記載の方法。
［実施態様２４］標的抗体を生産する工程をさらに含む、実施態様２２に記載の方法。
［実施態様２５］抗体が、治療用抗体であるか、又は薬学的組成物中にある、実施態様５に記載の方法。
［実施態様２６］抗体を生産する方法であって、
（ａ）抗体が、実施態様２０から２２の何れか一項に記載の方法に従って設計基準を満たす粘度を有するかどうかを決定する工程；及び
（ｂ）抗体が設計基準を満たす粘度を有すると決定される場合、抗体を生産する工程
を含む、方法。
［実施態様２７］抗体を得る工程をさらに含む、実施態様２６に記載の方法。
［実施態様２８］抗体が、少なくとも一の精製工程により得られる、実施態様２７に記載の方法。
［実施態様２９］設計基準を満たすクリアランス速度を有する抗体を生産する方法であって、
（ａ）ネットワークを通じて、抗体の構造情報を送信すること；
（ｂ）ネットワークを通じて、構造情報から計算された抗体の正味の電荷を受信すること；
（ｃ）正味の電荷が正味の電荷の範囲に合致する場合、ネットワークを通じて、抗体の一又は複数の相補性決定領域（ＣＤＲ）の情報からの構造情報から計算された疎水性を受信し、（ｉ）疎水性が疎水性の限定を超えない場合、抗体が設計基準を満たすクリアランス速度を有すると決定すること、又は（ｉｉ）疎水性が疎水性の限定を超える場合、抗体が設計基準を満たさないクリアランス速度を有すると決定すること；
（ｄ）正味の電荷が正味の電荷の範囲に合致しない場合、抗体が設計基準を満たさないクリアランス速度を有すると決定すること；及び
（ｅ）抗体が設計基準を満たすクリアランス速度を有すると決定される場合のみ、抗体を生産すること
を含む、方法。
［実施態様３０］設計基準を満たすクリアランス速度を有する抗体を生産する方法であって、
（ａ）抗体の構造情報から、抗体の正味の電荷を計算すること；
（ｂ）正味の電荷が正味の電荷の範囲に合致する場合、抗体の一又は複数の相補性決定領域（ＣＤＲ）の情報からの構造情報から疎水性を計算して、（ｉ）疎水性が疎水性の限定を超えない場合、抗体が設計基準を満たすクリアランス速度を有すると決定すること、又は（ｉｉ）疎水性が疎水性の限定を超える場合、抗体が設計基準を満たさないクリアランス速度を有すると決定すること；
（ｃ）正味の電荷が正味の電荷の範囲に合致しない場合、抗体が設計基準を満たさないクリアランス速度を有すると決定すること；及び
（ｄ）抗体が設計基準を満たすクリアランス速度を有すると決定される場合のみ、抗体を生産すること
を含む、方法。
［実施態様３１］抗体を得る工程をさらに含む、実施態様２９又は３０に記載の方法。
［実施態様３２］抗体が、少なくとも一の精製工程により得られる、実施態様３１に記載の方法。
［実施態様３３］構造情報から計算することが、一次構造の情報から計算することを含む、実施態様２９又は３０に記載の方法。
［実施態様３４］一次構造が、軽鎖可変ドメイン（ＶＬ）アミノ酸配列及び重鎖可変ドメイン（ＶＨ）アミノ酸配列を含む、実施態様３３に記載の方法。
［実施態様３５］正味の電荷が、ＶＬアミノ酸配列の正味の電荷とＶＨアミノ酸配列の正味の電荷との合計を含む、実施態様３４に記載の方法。
［実施態様３６］正味の電荷が、約ｐＨ５．５におけるＶＨの正味の電荷とＶＬの正味の電荷との合計を含む、実施態様３５に記載の方法。
［実施態様３７］疎水性が、一又は複数のＣＤＲの疎水性の値の加法関数の合計を含む、実施態様３３に記載の方法。
［実施態様３８］加法関数のそれぞれが、ＣＤＲの疎水性残基の値の合計とＣＤＲの親水性残基の値の合計との比率である、実施態様３７に記載の方法。
［実施態様３９］値が、Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ疎水性スケール値である、実施態様３７又は３８に記載の方法。
［実施態様４０］一又は複数のＣＤＲが、１、２、３、４、５又は全６つのＣＤＲを含む、実施態様２９から３７の何れか一項に記載の方法。
［実施態様４１］一又は複数のＣＤＲが、軽鎖（ＬＣ）ＣＤＲ１、ＬＣ ＣＤＲ３及び重鎖（ＨＣ）ＣＤＲ３である、実施態様４０に記載の方法。
［実施態様４２］クリアランス速度が、カニクイザルモデルで測定された約１０ｍＬ／ｋｇ／日以下である、実施態様２９から４１の何れか一項に記載の方法。
［実施態様４３］正味の電荷の範囲が、約－２．０から約６．２である、実施態様２９から４２の何れか一項に記載の方法。
［実施態様４４］疎水性の限定が、約４である、実施態様２９から４３の何れか一項に記載の方法。
［実施態様４５］抗体が、設計基準を満たさないクリアランス速度を有すると決定される場合、ＶＨ及び／又はＶＬにおける一又は複数のアミノ酸残基を突然変異させて、標的抗体を生成する工程をさらに含む、実施態様２９から４４の何れか一項に記載の方法。
［実施態様４６］ＶＨ及び／又はＶＬアミノ酸配列を突然変異させる工程が、標的抗体の正味の電荷を、正味の電荷の範囲に合致させ、及び／又は標的抗体の疎水性を、疎水性の限定又はそれ未満に設定する、実施態様４５に記載の方法。
［実施態様４７］標的抗体の正味の電荷及び／又は標的抗体の疎水性が、標的抗体の構造情報から計算される、実施態様４６に記載の方法。
［実施態様４８］抗体が、モノクローナル抗体である、実施態様２９から４７の何れか一項に記載の方法。
［実施態様４９］抗体が、ＩｇＧ１抗体である、実施態様４８に記載の方法。
［実施態様５０］抗体が、治療用抗体であるか、又は薬学的組成物中にある、実施態様４９に記載の方法。
［実施態様５１］設計基準を満たすアスパラギン酸不安定性を有する抗体を生産する方法であって、抗体の相補性決定領域（ＣＤＲ）のアミノ酸配列は、アスパラギン酸残基を含み、該方法は、
（ａ）設計基準を満たす、抗体に関するアスパラギン酸不安定性の限定を設定すること；
（ｂ）ネットワークを通じて、抗体の構造情報を送信すること；
（ｃ）ネットワークを通じて、構造情報から計算された抗体のアスパラギン酸不安定性に対応する指標を受信すること；
（ｄ）抗体が設計基準を満たすアスパラギン酸不安定性を有するかどうかを決定すること；及び
（ｅ）指標が粘度の限定を超えない場合のみ、抗体を生産すること
を含む、方法。
［実施態様５２］設計基準を満たすアスパラギン酸不安定性を有する抗体を生産する方法であって、抗体の相補性決定領域（ＣＤＲ）のアミノ酸配列は、アスパラギン酸残基を含み、該方法は、
（ａ）設計基準を満たす、抗体に関するアスパラギン酸不安定性の限定を設定すること；
（ｂ）抗体の構造情報から、抗体のアスパラギン酸不安定性に対応する指標を計算すること；
（ｃ）抗体が設計基準を満たすアスパラギン酸不安定性を有するかどうかを決定すること；及び
（ｄ）指標がアスパラギン酸不安定性の限定を超えない場合のみ、抗体を生産すること
を含む、方法。
［実施態様５３］指標が、
（ａ）ＣＤＲのアミノ酸配列から、（ｉ）アスパラギン酸残基に結合するアルファ炭素の二乗平均平方根の揺らぎ、（ｉｉ）アスパラギン酸残基の時間平均された溶媒接触可能表面積、及び（ｉｉｉ）アスパラギン酸残基に直接隣接しているアミノ酸残基に結合する主鎖窒素原子の時間平均された溶媒接触可能表面積を計算する工程；
（ｂ）（ｉ）揺らぎスケーリング因子、（ｉｉ）アスパラギン酸残基表面積スケーリング因子、及び（ｉｉｉ）主鎖窒素原子表面積スケーリング因子を抗体に関して選択する工程；及び
（ｃ）スケーリング因子を含む目的関数から、アスパラギン酸不安定性に対応する指標を計算する工程
を含む方法によって計算される、実施態様５１又は５２に記載の方法。
［実施態様５４］アスパラギン酸残基に直接隣接しているアミノ酸残基が、Ｎ位におけるアスパラギン酸残基に対してＮ＋１位にある、実施態様５３に記載の方法。
［実施態様５５］少なくとも一の試験抗体の少なくとも一のアスパラギン酸不安定性の測定値のデータからスケーリング因子を導き出すことをさらに含む、実施態様５３に記載の方法。
［実施態様５６］少なくとも一の試験抗体のアスパラギン酸不安定性の測定が、所定温度で少なくとも一の試験抗体をインキュベートすること、続いて質量分析及びＨＰＬＣベースの技術に適用することを含む、実施態様５５に記載の方法。
［実施態様５７］アスパラギン酸不安定性が、アスパラギン酸の異性化に相当する、実施態様５１又は５２に記載の方法。
［実施態様５８］設計基準が、不安定性の限定である、実施態様５１又は５２に記載の方法。
［実施態様５９］不安定性の限定が、貯蔵寿命に基づいている、実施態様５８に記載の方法。
［実施態様６０］不安定性の限定が、約２．５％／週のアスパラギン酸の異性化である、実施態様５８に記載の方法。
［実施態様６１］目的関数において、指標が、（揺らぎ×揺らぎスケーリング因子）と、（アスパラギン酸残基の時間平均された溶媒接触可能表面積×アスパラギン酸残基表面積スケーリング因子）と、（主鎖窒素原子の時間平均された溶媒接触可能表面積×主鎖窒素原子表面積スケーリング因子）との和に累乗されるオイラー数を含む、実施態様５３に記載の方法。
［実施態様６２］指標が第１の指標であり、第１の指標が有効数字１桁に四捨五入されて第２の指標が生成され、第２の指標がゼロであることは、第１の指標が粘度の限定を超えないことに対応し、第２の指標が１であることは、第１の指標が粘度の限定を超えることに対応する、実施態様６１に記載の方法。
［実施態様６３］アスパラギン酸残基に直接隣接しているアミノ酸残基が、グリシン、スレオニン、アスパラギン酸及びアラニンからなる群より選択される、実施態様５４に記載の方法。
［実施態様６４］スケーリング因子を選択することが、一又は複数の水溶液条件のそれぞれにつき、（ｉ）揺らぎスケーリング因子、（ｉｉ）アスパラギン酸残基表面積スケーリング因子；及び（ｉｉｉ）主鎖窒素原子表面積スケーリング因子を含むスケーリング因子のセットから選択することを含む、実施態様５１又は５２に記載の方法。
［実施態様６５］水溶液条件が、温度、ｐＨ、バッファーのタイプ及びイオン強度を含む、実施態様６４に記載の方法。
［実施態様６６］水溶液条件が、２０ｍＭの酢酸ヒスチジンバッファーを含む、実施態様６５に記載の方法。
［実施態様６７］水溶液条件が、約３１３Ｋの温度を含む、実施態様６５又は６６に記載の方法。
［実施態様６８］抗体が、モノクローナル抗体である、実施態様５１から６７の何れか一項に記載の方法。
［実施態様６９］抗体が、ＩｇＧ１抗体である、実施態様５１から６８の何れか一項に記載の方法。
［実施態様７０］設計基準が、治療剤又は薬学的組成物に関する、実施態様５１から６９の何れか一項に記載の方法。
［実施態様７１］抗体が設計基準を満たす場合、抗体のＡｓｐ不安定性を測定する工程をさらに含む、実施態様５１から７０の何れか一項に記載の方法。
［実施態様７２］抗体が設計基準を満たすと決定される場合、抗体を生産する工程をさらに含む、実施態様５１から７１の何れか一項に記載の方法。
［実施態様７３］抗体を得る工程をさらに含む、実施態様７２に記載の方法。
［実施態様７４］抗体が、少なくとも一の精製工程により得られる、実施態様７３に記載の方法。
［実施態様７５］抗体を含む薬学的製剤を調製する工程をさらに含む、実施態様７４に記載の方法。
［実施態様７６］抗体が既存の抗体であり、既存の抗体が設計基準を満たさないアスパラギン酸不安定性を有するときに、指標がアスパラギン酸不安定性の限定を超える場合、既存の抗体の少なくとも一のアミノ酸残基を修飾、除去又は置換して、設計基準を満たすアスパラギン酸不安定性を有する標的抗体を生成する工程；及び標的抗体を生産する工程をさらに含む、実施態様５１又は５２に記載の方法。
［実施態様７７］少なくとも一のアミノ酸残基が、アスパラギン酸残基を含む、実施態様７６に記載の方法。
［実施態様７８］生産された標的抗体を得る工程をさらに含む、実施態様７６又は７７に記載の方法。
［実施態様７９］標的抗体が、少なくとも一の精製工程により得られる、実施態様７８に記載の方法。
［実施態様８０］設計基準を満たすトリプトファン不安定性を有する抗体を生産するための方法であって、
（ａ）ネットワークを通じて、抗体の構造情報を送信すること；
（ｂ）ネットワークを通じて、相補性決定領域（ＣＤＲ）のアミノ酸配列からの構造情報から計算される、抗体のＣＤＲのトリプトファン残基の時間平均された溶媒接触可能表面積を受信すること；
（ｃ）時間平均された溶媒接触可能表面積をカットオフ値と比較すること；
（ｄ）時間平均された溶媒接触可能表面積がカットオフ値未満である場合、抗体が、設計基準を満たすトリプトファン不安定性を有すると決定すること；及び
（ｅ）抗体が設計基準を満たすトリプトファン不安定性を有すると決定される場合のみ、抗体を生産すること
を含む、方法。
［実施態様８１］設計基準を満たすトリプトファン不安定性を有する抗体を生産するための方法であって、
（ａ）抗体の相補性決定領域（ＣＤＲ）のアミノ酸配列から、ＣＤＲのトリプトファン残基の時間平均された溶媒接触可能表面積を計算すること；
（ｂ）時間平均された溶媒接触可能表面積をカットオフ値と比較すること；
（ｃ）時間平均された溶媒接触可能表面積がカットオフ値未満である場合、抗体が、設計基準を満たすトリプトファン不安定性を有すると決定すること；及び
（ｄ）抗体が設計基準を満たすトリプトファン不安定性を有すると決定される場合のみ、抗体を生産すること
を含む、方法。
［実施態様８２］トリプトファン不安定性が、トリプトファン酸化に相当する、実施態様８０又は８１に記載の方法。
［実施態様８３］水溶媒和の値が、時間平均された溶媒接触可能表面積の計算の基礎である、実施態様８０又は８１に記載の方法。
［実施態様８４］水溶媒和が、コンピューターモデリング分子動力学シミュレーションにおけるパラメーターである、実施態様８３に記載の方法。
［実施態様８５］分子動力学シミュレーションが、ＡＭＢＥＲシミュレーションソフトウェアを使用して行われる、実施態様８４に記載の方法。
［実施態様８６］カットオフ値が、約８０Å ^２ のトリプトファン側鎖の溶媒接触表面積である、実施態様８０又は８１に記載の方法。
［実施態様８７］トリプトファン側鎖の溶媒接触表面積が、ＡＲＥＡＩＭＯＬソフトウェアを使用して決定される、実施態様８０又は８１に記載の方法。
［実施態様８８］抗体の全６つのＣＤＲのアミノ酸配列が、唯一のトリプトファン残基を含有する、実施態様８０又は８１に記載の方法。
［実施態様８９］抗体が、設計基準を満たすＴｒｐ不安定性を有すると決定される場合、Ｔｒｐ不安定性を測定する工程をさらに含む、実施態様８０又は８１に記載の方法。
［実施態様９０］生産された抗体を得る工程をさらに含む、実施態様８０又は８１に記載の方法。
［実施態様９１］抗体が、少なくとも一の精製工程により得られる、実施態様９０に記載の方法。
［実施態様９２］抗体を含む薬学的組成物を調製する工程をさらに含む、実施態様８０から９１の何れか一項に記載の方法。
［実施態様９３］抗体が、モノクローナル抗体である、実施態様８０から９２の何れか一項に記載の方法。
［実施態様９４］抗体が、ＩｇＧ１抗体である、実施態様８０から９３の何れか一項に記載の方法。
［実施態様９５］設計基準が、治療剤に関する、実施態様８０から９４の何れか一項に記載の方法。
［実施態様９６］抗体が既存の抗体であり、既存の抗体が設計基準を満たさないトリプトファン不安定性を有する場合、既存の抗体の少なくとも一のアミノ酸残基を修飾、除去又は置換して、設計基準を満たすトリプトファン不安定性を有する標的抗体を生成する工程；及び標的抗体を生産する工程をさらに含む、実施態様８０又は８１に記載の方法。
［実施態様９７］少なくとも一のアミノ酸残基が、トリプトファン残基を含む、実施態様９６に記載の方法。
［実施態様９８］生産された標的抗体を得る工程をさらに含む、実施態様９６又は９７に記載の方法。
［実施態様９９］標的抗体が、少なくとも一の精製工程により得られる、実施態様９８に記載の方法。
［実施態様１００］抗体又は標的抗体が、抗体又は標的抗体を発現するのに好適な条件下で、抗体又は標的抗体をコードする核酸を含む宿主細胞を培養する方法に従って生産される、実施態様９６から９９の何れか一項に記載の方法。

Claims (34)

1. 抗体を含む組成物を製造する方法であって、
   流体誘導要素を介して流れる流体の粘度によって決まる抗体の製造容器中の流体誘導要素の流体の流れ抵抗に基づき、設計基準として抗体に関する粘度の上限を設定すること；
   電子計算デバイスにより、抗体の一次構造を用いて、正味の電荷、Ｆｖ電荷非対称パラメーター（ＦｖＣＡＰ）を計算することであって、疎水性を計算してもよく、抗体の一次構造は、
   軽鎖可変ドメイン（ＶＬ）アミノ酸配列、及び
   重鎖可変ドメイン（ＶＨ）アミノ酸配列
   を含む、計算すること；
   電子計算デバイスにより、
   正味の電荷についての第１のスケーリング因子、及び
   ＦｖＣＡＰについての第２のスケーリング因子、
   を得ることであって、
   疎水性についての第３のスケーリング因子を得てもよい、得ること；
   電子計算デバイスにより、目的関数を用いて、粘度指標を計算することであって、
   目的関数は、正味の電荷に第１のスケーリング因子を掛けたものと、ＦｖＣＡＰに第２のスケーリング因子を掛けたものと、任意選択で、疎水性に第３のスケーリング因子を掛けたものとの加法である、計算すること；
   粘度指標を粘度の予測値である粘度値とみなすこと；
   電子計算デバイスにより、粘度値と粘度の上限との比較に基づき、粘度の上限を超えないことにより抗体の粘度が設計基準を満たしているかを決定すること；及び
   抗体が設計基準を満たす粘度を有している場合に、組成物を製造するための該要素を介して抗体を送ること
   を含み、
   ＦｖＣＡＰは、ＶＬアミノ酸配列の正味の電荷とＶＨアミノ酸配列の正味の電荷との算術積である、方法。
2. 薬学的組成物に含めるための抗体の適性を決定するための方法であって、
   抗体の設計基準として、任意の粘度の上限を設定すること；
   抗体の構造情報の一次構造の情報から、正味の電荷及びＦｖＣＡＰを計算することであって、疎水性を計算してもよく、
   抗体の一次構造は、
   軽鎖可変ドメイン（ＶＬ）アミノ酸配列、及び
   重鎖可変ドメイン（ＶＨ）アミノ酸配列
   を含む、計算すること；
   正味の電荷についての第１のスケーリング因子、及び
   ＦｖＣＡＰについての第２のスケーリング因子
   を得ることであって、
   疎水性についての第３のスケーリング因子を得てもよい、得ること；
   目的関数から、粘度指標を計算することであって、
   目的関数は、正味の電荷に第１のスケーリング因子を掛けたものと、ＦｖＣＡＰに第２のスケーリング因子を掛けたものと、任意選択で、疎水性に第３のスケーリング因子を掛けたものとの加法である、計算すること；
   粘度指標を粘度の予測値である粘度値とみなすこと；
   粘度値と粘度の上限との比較に基づき、粘度の上限を超えないことにより抗体の粘度が設計基準を満たしているかを決定すること；及び
   抗体が設計基準を満たす粘度を有している場合に、薬学的組成物に含めるために抗体が適していると決定すること
   を含み、
   ＦｖＣＡＰは、ＶＬアミノ酸配列の正味の電荷とＶＨアミノ酸配列の正味の電荷との算術積である、方法。
3. 正味の電荷が、ＶＬアミノ酸配列の正味の電荷とＶＨアミノ酸配列の正味の電荷との合計を含む、請求項２に記載の方法。
4. スケーリング因子を得ることは
   少なくとも一の試験抗体の少なくとも一の粘度測定値のデータからスケーリング因子を決定することを含み、抗体及び試験抗体は、同じ抗体クラスに属する、請求項２に記載の方法。
5. スケーリング因子を得ることが、第１のスケーリング因子及び第２のスケーリング因子を、一又は複数の水溶液条件のそれぞれについてのスケーリング因子のセットから得ることを含む、請求項２に記載の方法。
6. 疎水性が、一又は複数のＣＤＲの疎水性の値の和、又は一又は複数のＣＤＲの疎水性の値の加法関数の合計を含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
7. 加法関数のそれぞれが、ＣＤＲの疎水性残基の値の合計とＣＤＲの親水性残基の値の合計との比率である、請求項６に記載の方法。
8. 値が、Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ疎水性スケール値である、請求項６又は７に記載の方法。
9. 一又は複数のＣＤＲが、１、２、３、４、５又は６つのＣＤＲを含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
10. 一又は複数のＣＤＲが、全６つのＣＤＲを含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
11. スケーリング因子を得ることが、第１のスケーリング因子、第２のスケーリング因子及び第３のスケーリング因子を、一又は複数の水溶液条件のそれぞれについてのスケーリング因子のセットから得ることをさらに含む、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 抗体を生産する方法であって、
    抗体の設計基準として、任意の粘度の上限を設定すること；
    抗体の構造情報の一次構造の情報から、正味の電荷及びＦｖＣＡＰを計算することであって、疎水性を計算してもよく、
    抗体の一次構造は、
    軽鎖可変ドメイン（ＶＬ）アミノ酸配列、及び
    重鎖可変ドメイン（ＶＨ）アミノ酸配列
    を含む、計算すること；
    正味の電荷についての第１のスケーリング因子、及び
    ＦｖＣＡＰについての第２のスケーリング因子
    を得ることであって、
    疎水性についての第３のスケーリング因子を得てもよい、得ること；
    目的関数から、粘度指標を計算することであって、
    目的関数は、正味電荷に第１のスケーリング因子を掛けたものと、ＦｖＣＡＰに第２のスケーリング因子を掛けたものと、任意選択で、疎水性に第３のスケーリング因子を掛けたものとの加法である、計算すること；
    粘度指標を粘度の予測値である粘度値とみなすこと；
    粘度値と粘度の上限との比較に基づき、粘度値が粘度の上限を超えている場合には、抗体の軽鎖可変領域アミノ酸配列及び重鎖可変領域アミノ酸配列の少なくとも１つの、一又は複数のアミノ酸残基を、粘度を低下させるように突然変異させて、改変された抗体を設計すること；及び
    改変された抗体を生産すること
    を含み、
    ＦｖＣＡＰは、ＶＬアミノ酸配列の正味の電荷とＶＨアミノ酸配列の正味の電荷との算術積である、方法。
13. 軽鎖可変領域アミノ酸配列及び重鎖可変領域アミノ酸配列の少なくとも１つを突然変異させることは、改変された抗体の粘度が粘度の上限を超えないように、疎水性を低下させるか、正味の電荷を増加させるか、及びＦｖＣＡＰを減少させるかの少なくとも１つである、請求項１２に記載の方法。
14. 改変された抗体の粘度が、改変された抗体の構造情報から計算される、請求項１３に記載の方法。
15. 抗体が、治療用抗体であるか、又は薬学的組成物中にある、請求項２に記載の方法。
16. 抗体が、少なくとも一の精製工程により生産される、請求項２に記載の方法。
17. 粘度の上限は、抗体の製造容器中の流体誘導要素の流体の流れ抵抗に基づき設定され、流体の流れ抵抗は、要素を介して流れる流体の粘度によって決まる、請求項２に記載の方法。
18. 第１の抗体及び第２の抗体のそれぞれについて、
    抗体の構造情報の一次構造の情報から、正味の電荷及びＦｖＣＡＰを計算することであって、疎水性を計算してもよく、
    抗体の一次構造は、
    軽鎖可変ドメイン（ＶＬ）アミノ酸配列、及び
    重鎖可変ドメイン（ＶＨ）アミノ酸配列
    を含む、
    計算すること；
    正味の電荷についての第１のスケーリング因子、及び
    ＦｖＣＡＰについての第２のスケーリング因子
    を得ることであって、
    疎水性についての第３のスケーリング因子を得てもよい、得ること；
    目的関数から、粘度指標を計算することであって、
    目的関数は、正味電荷に第１のスケーリング因子を掛けたものと、ＦｖＣＡＰに第２のスケーリング因子を掛けたものと、任意選択で、疎水性に第３のスケーリング因子を掛けたものとの加法である、計算すること；
    粘度指標を粘度の予測値である粘度値とみなすこと；及び
    第１の抗体及び第２の抗体のうち、より低い粘度を有する抗体のみを製造のために選択すること
    を含み、
    ＦｖＣＡＰは、ＶＬアミノ酸配列の正味の電荷とＶＨアミノ酸配列の正味の電荷との算術積である、方法。
19. 正味の電荷が、ＶＬアミノ酸配列の正味の電荷とＶＨアミノ酸配列の正味の電荷との合計を含む、請求項１８に記載の方法。
20. スケーリング因子を得ることが：
    少なくとも一の試験抗体の少なくとも一の粘度測定値のデータからスケーリング因子を決定することを含み、抗体及び試験抗体は、同じ抗体クラスに属する、請求項１８に記載の方法。
21. スケーリング因子を得ることが、第１のスケーリング因子及び第２のスケーリング因子を、一又は複数の水溶液条件のそれぞれについてのスケーリング因子のセットから得ることを含む、請求項１８に記載の方法。
22. 疎水性が、一又は複数のＣＤＲの疎水性の値の加法関数の合計を含む、請求項１８から２１のいずれか一項に記載の方法。
23. 加法関数のそれぞれが、ＣＤＲの疎水性残基の値の合計とＣＤＲの親水性残基の値の合計との比率である、請求項２２に記載の方法。
24. 値が、Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ疎水性スケール値である、請求項２２又は２３に記載の方法。
25. 一又は複数のＣＤＲが、１、２、３、４、５又は６つのＣＤＲを含む、請求項１８から２４のいずれか一項に記載の方法。
26. 一又は複数のＣＤＲが、全６つのＣＤＲを含む、請求項１８から２４のいずれか一項に記載の方法。
27. スケーリング因子を得ることが、第１のスケーリング因子、第２のスケーリング因子及び第３のスケーリング因子を、一又は複数の水溶液条件のそれぞれについてのスケーリング因子のセットから得ることをさらに含む、請求項１８から２６のいずれか一項に記載の方法。
28. 第１の抗体及び第２の抗体は、治療用抗体であるか、又は薬学的組成物中にある、請求項１８に記載の方法。
29. 第１の抗体及び第２の抗体は、少なくとも１の精製工程により生産される、請求項１８に記載の方法。
30. 第１のスケーリング因子及び第２のスケーリング因子がゼロではない、請求項１、２及び１２のいずれか一項に記載の方法。
31. 前記第３のスケーリング因子がゼロである、請求項３０に記載の方法。
32. 前記粘度指標は、η＝１０^∧（ａ＋ｂ×φ＋ｃ×ｑ＋ｄ×ｑＣＡＰ）
    であり、ここで、ａは定数であり、φは疎水性であり、ｑは正味の電荷であり、ｑＣＡＰはＦｖＣＡＰであり、ｂは疎水性の第３のスケーリング因子であり、ｃは正味の電荷の第１のスケーリング因子であり、ｄはＦｖＣＡＰの第２のスケーリング因子である、請求項１、２及び１２のいずれか一項に記載の方法。
33. 前記第１のスケーリング因子及び前記第２のスケーリング因子がゼロではない、請求項３２に記載の方法。
34. 前記第３のスケーリング因子がゼロである、請求項３３に記載の方法。

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