定量的構造保持関係モデルを使用したHICシステムにおけるタンパク質保持と選択性の調査

現在の研究では、疎水性相互作用クロマトグラフィー（HIC）におけるタンパク質結合親和性に対する固定相樹脂化学およびタンパク質物理化学的特性の効果を、線形勾配クロマトグラフィーと定量的構造 - 保持関係（QSRR）モデリングを使用して調査しました。異なる骨格とリガンド化学を備えた4つの異なるHIC樹脂のモデルタンパク質のセットに対して、線形勾配実験を実施しました。保持データは、フェニルおよびブチルリガンド化学全体にわたるタンパク質結合親和性に有意差を示しました。また、セファロース（架橋アガロース）と樹脂の650 m（ポリメタクリレート）シリーズに見られる異なるバックボーン化学物質についても示されました。サポートベクターマシン（SVM）アプローチに基づいたQSRRモデルは、タンパク質結晶構造と一次配列情報に基づいた分子記述子を使用して、溶媒アクセス可能なタンパク質表面積に基づいた新しい疎水性記述子のセットを使用して、線形保持データのために開発されました。結果は、QSRRモデルがこれらのシステムで観察された変化をキャプチャし、選択性を予測できることを示しています。さらに、新しい記述子は、タンパク質保持の物理的に解釈可能なモデルをもたらし、これらの異なるHICシステムのタンパク質親和性に影響を与える要因に関する洞察を提供しました。この研究で提示されたアプローチは、予測ツールを開発し、疎水性相互作用クロマトグラフィーにおけるタンパク質選択性に関する洞察を得るためのフレームワークを提供します。

In the present work, the effect of stationary phase resin chemistry and protein physicochemical properties on protein binding affinity in hydrophobic interaction chromatography (HIC) was investigated using linear gradient chromatography and quantitative structure-retention relationship (QSRR) modeling. Linear gradient experiments were carried out for a set of model proteins on four different HIC resins having different backbone and ligand chemistry. The retention data exhibited significant differences in protein binding affinity, not only across the phenyl and butyl ligand chemistries, but also for the different backbone chemistries found in the Sepharose (cross-linked agarose) and the Toyopearl 650 M (polymethacrylate) series of resins. QSRR models based on a Support Vector Machine (SVM) approach were developed for the linear retention data using molecular descriptors based on protein crystal structure and primary sequence information as well as a set of new hydrophobicity descriptors based on the solvent accessible protein surface area. The results indicate that the QSRR models were successfully able to capture and selectivity predict the changes observed in these systems. Furthermore, the new descriptors resulted in physically interpretable models of protein retention and provided insights into the factors influencing protein affinity in these different HIC systems. The approach put forth in this study provides a framework for developing predictive tools and for gaining insight into protein selectivity in hydrophobic interaction chromatography.