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>항체 항원간의 KD값을 구하기 위해서 BIAcore를 이용하고 있습니다. > >어떠한 방식으로 KD값을 구하는 것이 가장 신뢰할 만한 것인지에 대한 고민을 하고 있는데요.. > >BIAcore를 사용하다 보면 fitting model을 설정하게 되는데.. >항체를 analyte로 사용하는 경우에는 bivalent model, ligand를 analyte로 사용하는 경우에는 langmuir model로 fitting을 하고 있습니다. > >다른 분들은 어떤 모델을 선호하시는지 궁금하고.. > >분석된 데이터를 신뢰하는 기준으로 Chi2 <10일때를 기준으로 하고 있습니다만.. >해당 기준만 통과하면 분석된 데이터를 신뢰할 수 있는지에 대해서도 궁금합니다. > >어떤 문헌에 보면.. 분석프로그램상의 Parameter 항목을 체크해서 확인한다고도 하던데.. > >보다 자세한 내용을 알고 계신 분의 친절한 도움을 구합니다. > >감사합니다. > > 단순히 Kd만을 구하는 것이 목적이라면 equilibrium analysis를 하는 것이 제일 안전합니다. 자세한 것은 http://arjournals.annualreviews.org/doi/abs/10.1146/annurev.biophys.26.1.541 을 참조하시고요. 단점은 항원이나 항체의 농도를 바꿔가면서 실험을 여러번 해야 한다는 것과 surface regeneration이 가능해야 한다는 것입니다. kinetic model을 이용해서 분석하는 경우 (kon 이나 koff 값이 꼭 필요한 경우 등등), 질문자분이 쓰시는 방법이 일반적으로는 옮습니다. 이 경우도 항원이나 항체의 농도가 서로 다른 3개 정도의 sensorgram들을 BIAevaluation을 이용해서 global fitting 하는 것을 에러를 줄일 수 있습니다. 일단 fitting을 하고나서 Chi^2가 10 미만인 것을 확인하는 것은 좋습니다. 또 한가지 쓸 수 있는 방법은 residual을 보고 (BIAevaluation에서 볼 수 있습니다) residual이 랜덤하게 분포되어 있는지를 확인하는 것도 좋고요. 랑무르 모델의 경우, koff의 경우는 dissociation half-life에서대략 알 수 있으니 (위의 논문 참조 바람) 맞아 떨어지는지 봐도 되고요. 계산된 Kd값이 equilibrium analysis에서 나온 값이나 다른 방법으로 구한 Kd와 맞는지 보는 것도 한 방법이겠네요. 만약 다른 근거에 의해서 더 복잡한 모델을 사용해야하는 경우 다른 모델을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Langmuir 모델은 항체와 리간드 결합을 당구공 2개가 충돌하는 것처럼 다룹니다. 반면에 conformation change 모델은 Induced-fit을 감안한 모델이고오. 대개의 단백질 상호작용은 conformation change 모델 같은 것으로 fitting 하면 표면상으로는 더 fitting이 잘됩니다. Chi^2도 줄어들 꺼고요. 다만, 모든 fitting과정이 다 그렇듯이 파라메터가 많아지면 그 것이 물리적 의미가 있던지 없던지 다 그럴듯해 보입니다. 확실한 생화학적인 근거가 없으면 될수있는한 단순한 모델을 쓰는 것이 안전합니다.