Özet

El uso de cristalografía de rayos X, Biofísica y Ensayos funcionales para determinar la célula T mecanismos que rigen el reconocimiento del receptor de antígenos del cáncer

Published: February 06, 2017
doi:

Özet

Here, we describe methods that we commonly employ in the laboratory to determine how the nature of the interaction between the T-cell receptor and tumor antigens, presented by human leukocyte antigens, governs T-cell functionality; these methods include protein production, X-ray crystallography, biophysics, and functional T-cell experiments.

Abstract

Human CD8+ cytotoxic T lymphocytes (CTLs) are known to play an important role in tumor control. In order to carry out this function, the cell surface-expressed T-cell receptor (TCR) must functionally recognize human leukocyte antigen (HLA)-restricted tumor-derived peptides (pHLA). However, we and others have shown that most TCRs bind sub-optimally to tumor antigens. Uncovering the molecular mechanisms that define this poor recognition could aid in the development of new targeted therapies that circumnavigate these shortcomings. Indeed, present therapies that lack this molecular understanding have not been universally effective. Here, we describe methods that we commonly employ in the laboratory to determine how the nature of the interaction between TCRs and pHLA governs T-cell functionality. These methods include the generation of soluble TCRs and pHLA and the use of these reagents for X-ray crystallography, biophysical analysis, and antigen-specific T-cell staining with pHLA multimers. Using these approaches and guided by structural analysis, it is possible to modify the interaction between TCRs and pHLA and to then test how these modifications impact T-cell antigen recognition. These findings have already helped to clarify the mechanism of T-cell recognition of a number of cancer antigens and could direct the development of altered peptides and modified TCRs for new cancer therapies.

Introduction

La cristalografía de rayos X ha sido, y seguirá siendo, una técnica extremadamente poderosa para entender la naturaleza de las interacciones ligando-receptor. Mediante la visualización de estas interacciones en detalle atómico, no sólo es posible divulgar los mecanismos moleculares que regulan muchos procesos biológicos, pero también es posible alterar directamente las interfaces de contacto de beneficio terapéutico. Junto con técnicas como la resonancia de plasmones superficiales y la calorimetría de titulación isotérmica (por nombrar sólo un par), tales modificaciones pueden ser analizados de vista biofísico para evaluar el impacto directo sobre la afinidad de unión, la cinética de interacción, y la termodinámica. Por último, mediante la realización de experimentos funcionales en los tipos de células relevantes, una imagen detallada del impacto molecular y funcional de las modificaciones a las interacciones receptor-ligando se puede extraer, proporcionando información sobre el mecanismo muy específico. En general, estos tipos de métodos proporcionan una imagen atómica resolución que permite al disuadir minación de cómo los sistemas biológicos trabajar, con las consiguientes repercusiones sobre los avances diagnósticos y terapéuticos.

Nuestro laboratorio utiliza rutinariamente estas técnicas para estudiar los receptores que median la inmunidad de células T humanas a los patógenos y cáncer, en la autoinmunidad, y durante el trasplante. Aquí, nos concentramos en la respuesta de células T CD8 + humano al cáncer, mediada por una interacción entre el receptor de células T (TCR) y los péptidos derivados del tumor restringido por el antígeno leucocitario humano (HLA) (pHLA). Esto es importante porque, aunque las células T CD8 + son capaces de dirigirse a las células cancerosas, nosotros y otros han demostrado previamente que los TCR contra el cáncer subóptima se unen a su pHLA afines 1, 2. Por lo tanto, muchos laboratorios han intentado alterar o bien el TCR 3, 4, 5 o el ligando de péptido 6,class = "xref"> 7, 8 con el fin de aumentar la inmunogenicidad y a mejores células de cáncer objetivo. Sin embargo, estos enfoques no siempre son eficaces y pueden tener efectos secundarios graves, incluyendo toxicidad fuera de objetivo 4, 9, 10. La investigación adicional explorar los mecanismos moleculares que rigen el reconocimiento de las células T de los antígenos del cáncer será de vital importancia para superar estas deficiencias.

En el presente estudio, nos centramos en las respuestas contra células de melanoma autólogas de células T CD8 + específicas para un fragmento del antígeno de diferenciación de melanocitos glicoproteína 100 (gp100), gp100 280-288, presentados por HLA-A * 0201 (el más comúnmente -expresada pHLA humano de clase I). Este antígeno ha sido un objetivo ampliamente estudiada para la inmunoterapia del melanoma y se ha desarrollado como un denominado péptido "heteroclitic" en el que una valina sustituye a la alaninaen la posición 9 de anclaje para mejorar la estabilidad pHLA 11. Este enfoque se utilizó para mejorar la inducción de CTLs melanoma reactiva in vitro y se ha utilizado con éxito en ensayos clínicos 12. Sin embargo, las modificaciones de los residuos de péptidos pueden tener efectos impredecibles sobre la especificidad de células T, demostrado por la pobre eficacia de la mayoría de los péptidos heterolitic en la clínica 6, 13. De hecho, otra forma heteróclita de gp100 280-288, en el que resto de péptido Glu3 sustituido por Ala, abrogó reconocimiento por parte de una población policlonal de gp100 280-288 células T específicos de 14, 15. Hemos demostrado previamente que incluso pequeños cambios en los residuos de péptido de anclaje pueden alterar sustancialmente el reconocimiento de las células T de manera impredecible 6, 16. Por lo tanto, el estudio se centró en la construccióning una imagen más detallada de cómo las células T CD8 + reconocen gp100 y cómo las modificaciones de la interacción entre el TCR y pHLA podría afectar esta función.

Aquí, hemos generado formas muy puras, solubles de dos TCR específicas para gp100 280-288 presentado por HLA-A * 0201 (A2-YLE), así como las formas naturales y alterados de pHLA. Estos reactivos se utilizaron para generar cristales de proteínas para resolver la estructura atómica ternaria de un TCR humano en complejo con la forma de heteroclitic A2-YLE, así como dos de los pHLAs mutantes en forma no ligada. A continuación, utiliza un enfoque de exploración de péptidos para demostrar el impacto de las sustituciones de péptidos de TCR mediante la realización de experimentos en profundidad biofísicos. Por último, hemos generado una línea de células T CD8 + genéticamente modificado, re-programado para expresar uno de los TCR-A2-YLE específica, con el fin de realizar experimentos funcionales para probar el impacto biológico de las diversas modificaciones de péptidos. Estos datos demuestran que incluso modificaciones al péptido residuos que se encuentran fuera del motivo de unión a TCR puede tener impredecibles efectos en cadena sobre los residuos peptídicos adyacentes que abroga la unión del TCR y el reconocimiento de las células T. Nuestros resultados representan el primer ejemplo de los mecanismos estructurales que subyacen en el reconocimiento de células T de esta importante diana terapéutica para el melanoma.

Protocol

1. Expresión de proteínas Hacer construcciones génicas para la generación de TCR y pHLAs solubles, como se ha descrito en detalle previamente 17, 18. Diseño de cada construcción con un 'BamH1 y un 3' 5 sitio EcoR1 de restricción para la inserción en el vector pGMT7. Transformar coli Rosetta pLysS E. (DE3) con un vector de plásmido derivado de pGMT7 que contiene la secuencia que codifica la proteína de interés mediante la incubación de 1 l de 50 a 200 ng / l de plásmido con 5 l de E. coli durante 5 min a 4 ° C , 2 min a 42 ° C, y 5 min a 4 ° C, y la placa durante la noche a 37 ° C en una placa de agar LB suplementado con 50 mg / l de carbenicilina. Recoger colonias individuales y crecer a 37 ° C y 220 rpm en 30 ml de medio TYP (16 g / L de triptona, 16 g / extracto de levadura L, y 5 g / L HK 2 O 4) suplementado con 100 carbenicilina mu M hasta que la suspensión alcanza una de ópticonsity (OD 600) de entre 0,4 y 0,6. Inducir la producción de proteína en un ml alícuota 5 mediante la introducción de 0,5 mM isopropil β-D-1-tiogalactopiranósido (IPTG) durante 3 h. Mantenga 20 l de suspensión con y sin inducción para electroforesis con dodecilsulfato sódico en gel de poliacrilamida análisis (SDS-PAGE) y teñir el gel. Añadir cultivos iniciadores a 1 L de TYP suplementado con carbenicilina 100 mM y crecer células como se describe anteriormente en el paso 1.3 hasta que la suspensión alcanza un OD 600 entre 0,4 y 0,6. Inducir la expresión de la proteína durante 3 h con IPTG 0,5 mM. Centrifugar las células durante 20 min a 3.000 xg y se vierte el sobrenadante con cuidado. Disolver el precipitado en 40 ml de tampón de lisis (Tris 10 mM, pH 8,1; 10 mM de cloruro de magnesio, MgCl 2; NaCl 150 mM; y 10% de glicerol), se somete a ultrasonidos en hielo durante potencia 30 min a 60% utilizando intervalo de un 2 s , y se incuba a temperatura ambiente (RT) durante 30 min con 0,1 g / L de DNasa. Se trata el SUSpensión que contiene las proteínas en forma de cuerpos de inclusión (IB) con 100 ml de tampón de lavado (0,5% de Triton X-100; 50 mM Tris, pH 8,1; NaCl 100 mM; y EDTA 10 mM). Centrifugar la muestra durante 20 min a 4 ° C y 8.000 xg y se vierte el sobrenadante con cuidado. Vuelva a suspender el precipitado en 100 ml de tampón de resuspensión (Tris 50 mM, pH 8,1; NaCl 100 mM; y 10 mM EDTA, pH 8,1), se centrifuga como antes a 8000 xg, y se vierte fuera el sobrenadante con cuidado. Finalmente, disolver el precipitado en 10 ml de tampón de guanidina (6 M de guanidina; 50 mM de Tris, pH 8,1; EDTA 2 mM, pH 8,1, y NaCl 100 mM) y medir la concentración de proteínas a 280 nm usando un espectrofotómetro. 2. pHLA y TCR replegamiento Para los repliega pHLA, la mezcla 30 mg de HLA-A2 (o HLA-A2 con una etiqueta de biotina) IBs, 30 mg de β2m IBs, y 4 mg de péptido durante 30 minutos a 37 ° C en un baño de agua en un volumen final de 6 ml de tampón de guanidina con ditiotreitol 10 mM(TDT). Iniciar replegamiento de proteínas mediante la dilución de la mezcla anterior en 1 L de un tampón de HLA de replegamiento pre-enfriado (50 mM Tris, pH 8,1; 400 mM de L-arginina; EDTA 2 mM, pH 8,1; cisteamina 6 mM; y cistamina 4 mM). Dejar el HLA repliegue de agitar a 4 ° C durante 3 h y luego se transfiere en una kDa MWCO 12,4 (peso molecular de corte) del tubo de diálisis y se dializa dos veces durante 24 h contra 20 L de Tris 10 mM, pH 8,1. Para los repliega TCR, la mezcla 30 mg de TCR de cadena α IBs y 30 mg de TCR de cadena β IBs durante 30 min a 37 ° C en un baño de agua en 6 ml de tampón de guanidina suplementado con DTT 10 mM. Iniciar replegamiento de proteínas mediante la dilución de la mezcla de TCR desnaturalizado en 1 L de un tampón de TCR replegamiento pre-enfriado (50 mM Tris, pH 8,1; 2,5 M urea; EDTA 2 mM, pH 8,1; cisteamina 6 mM; y cistamina 4 mM) durante 3 marido. Transferir el replegamiento en un tubo de diálisis 12,4 kDa MWCO y diálisis dos veces durante 24 h contra 20 L de Tris 10 mM, pH 8,1. Filtrar tanto el TCR o pHLA refedad utilizando un filtro de membrana de 0,45 micras para las etapas de purificación. 3. La purificación por Fast Protein Liquid Chromatography (FPLC) Cargar la preparación de replegamiento filtrada (ya sea pHLA o TCR) en un 7,9 ml, 50 columna de resina de intercambio de aniones micras pre-equilibró con 20 ml de Tris 10 mM, pH 8,1 en un sistema de cromatografía flexible e intuitiva. Eluir la proteína en 5 ml / min con un gradiente de sal (NaCl 0 a 500 mM en Tris 10 mM, pH 8,1, más de 8 volúmenes de columna) y recoger las fracciones de 1 ml. Analizar las fracciones correspondientes a la proteína de interés por SDS-PAGE, en común las fracciones que contienen la proteína de interés juntos, y concentrarlos a 500 l con 10-kDa MWCO 20 o 10 kDa MWCO 4 por centrifugación durante 20 min a 4.000 xg , descartando el flujo a través. Cargar las preparaciones de proteínas concentradas en un bucle de 2 ml por inyección en una columna de cromatografía de exclusión por tamaño de 24 ml pre-equilibrada con la aplicacióntampón ropriate elución: solución salina tamponada con fosfato (PBS), HBS (HEPES 10 mM, pH 7,4; NaCl 150 mM; mM EDTA 3,4, y 0,005% de tensioactivo), o tampón de cristal (10 mM Tris, pH 8,1, y NaCl 10 mM ). Eluir las proteínas a una velocidad de flujo de 0,5 mL / min durante 1 volúmenes de columna; recoger fracciones de 1 ml que contenían la proteína de interés verificado por SDS-PAGE. NOTA: Estos métodos se utilizaron para generar los TCR solubles PMEL17 TCR y gp100, así como todos los pHLAs utilizados en este estudio: HLA-A * 0201 con YLEPGPVTA (A2-YLE), YLEPGPVTV (A2-YLE-9V), ALEPGPVTA (A2-YLE-1A), YLAPGPVTA (A2-YLE-3A), YLEAGPVTA (A2-YLE-4A), YLEPAPVTA (A2-YLE-5A), YLEPGAVTA (A2-YLE-6A), YLEPGPATA (A2-YLE- 7A), o YLEPGPVAA (A2-YLE-8A). 4. Superficie Plasmon Resonance (SPR) Análisis Realizar análisis de unión en equilibrio, o análisis termodinámico utilizando un sistema de análisis de la interacción molecular, equipado con un chip sensor CM5 19. Activar el chip CM5 por fsi- una mezcla 1: 1 de 100 mM de N-hidroxisuccinimida (NHS) y 3- mM 1-etil-(3-dimetilpropil) -carboiimide 400 (EDC) durante 10 min a un caudal de 10 l / min y a 25 ° DO. Cargar aproximadamente 5000 unidades de respuesta (RU) de estreptavidina (110 l de 200 g / ml en acetato 10 mM, pH 4,5) por unión covalente a la superficie del chip en todas las cuatro celdas de flujo y el uso de 100 l de clorhidrato de etanolamina 1 M para desactivar cualquier grupo reactivo restante. Pareja de aproximadamente 500 a 600 RU de pHLA, en ~ 1 mM en tampón comercial (proporcionado por el fabricante), al chip sensor CM5 a una velocidad de flujo lenta de 10 l / min para asegurar una distribución uniforme sobre la superficie del chip. Saturar la superficie del chip con biotina 1 mM en tampón comercial (proporcionado por el fabricante) durante 60 s. Inyectar diez diluciones en serie de los TCR solubles más de las células de flujo correspondientes a una alta velocidad de flujo de 30 l / min a 25 ° C. Calcular la constante de unión de equilibrio de(K D (E)) valores usando un ajuste no lineal de la curva (y = (P1X) / (P2 + x)) 20. NOTA: Las unidades de respuesta y =, x = concentración analista, P1 = r max, P2 = KD. Realizar un análisis de la cinética suponiendo una relación 1: 1 de unión de Langmuir y ajustar los datos utilizando un algoritmo de ajuste mundial en el paquete de software 2. Realizar termodinámica experimentos mediante la repetición de este método a las siguientes temperaturas: 5 ° C, 12 ° C, 18 ° C, 25 ° C, y 30 ° C 19. Utilice los valores K D determinados por SPR a diferentes temperaturas para calcular? G ° utilizando la ecuación termodinámica estándar (? G ° = -RTlnK D) 19. NOTA: R = constante de los gases, T = temperatura en K, ln = logaritmo natural. Calcular los parámetros termodinámicos de acuerdo con la ecuación de Gibbs-Helmholtz (? G? H ° = – TΔS °) 19. </li> Trazar las energías de enlace libres,? G ° (? G ° = -RTlnK D), en contra de la temperatura (K) usando una regresión no lineal para adaptarse a la ecuación de tres parámetros (y =? H + ΔCp * (x-298) -x * ΔS- x * ΔCp * ln (x / 298)) 19. NOTA: y = temperatura en K, x =? G °. 5. calorimetría de titulación isotérmica (ITC) Realizar CCI experimentos utilizando un calorímetro de titulación isotérmica. Inyectar 30 M pHLA en la célula calorímetro y la carga 210 M TCR soluble en la jeringa. Utilice las siguientes condiciones: tampón HEPES 20 mM (pH 7,4) que contenía NaCl 150 mM. Realizar 20 inyecciones de TCR, cada uno de un volumen de 2 l. Calcula? H y K D utilizando el software de análisis. 6. La cristalización, Colección de datos de difracción, y el refinamiento del modelo Realizar ensayos de cristalización utilizando un robot de cristalización. Crecimiento de cristales de VAPo de difusión a 18 ° C a través de la técnica de la gota que se sienta en una placa de 96 pocillos con un depósito que contiene 60 l de tampón de cristalización (aguas madres) 21. Se concentra la pHLA soluble a aproximadamente 10 mg / ml (0,2 mM) en tampón de cristal por girando a 3.000 xg en un peso molecular de 10 kDa concentrador centrífugo de corte. Para las estructuras co-complejo, mezclar el TCR y pHLA en una relación 1: 1 molar para obtener una solución de proteína a aproximadamente 10 mg / ml (0,1 mM). Añadir 200 nL de pHLA solo, o el 1: 1 relación molar de mezcla de TCR y pHLA, a 200 nL de cada solución de reserva de la pantalla de cristalización usando un robot de cristalización y la puntuación para los cristales bajo un microscopio después de 24 h, 48 h, 72 h, y después una vez a la semana. monocristales cosecha montándolos manualmente en crio-bucles bajo el microscopio y los crio-enfriar sumergiendo y su almacenamiento en nitrógeno líquido (100 K). NOTA: Los cristales de la carga tiene un poco de prácTice, y decidir que los cristales son lo suficientemente bueno para la recopilación de datos viene con la experiencia. Como regla general, cuanto más grande y más regular del cristal, mejor. Recopilar datos en una corriente de gas nitrógeno a 100 K. NOTA: Estos datos se adquirió en el Diamond Light Source (DLS) instalación de sincrotrón nacional de ciencia en el Reino Unido. Analizar los datos mediante la estimación de las intensidades de reflexión con xia2 utilizando tanto MOSFLM 22 y XDS paquetes de 23, y luego escalar los datos con SCALA o sin rumbo 24 y el paquete CCP4 25. Resolver las estructuras con reemplazo molecular usando PHASER 26. Ajustar el modelo con FÚLICA 27 y refinar el modelo con REFMAC5 28. Preparar representaciones gráficas con PyMOL 29. Calcular los contactos utilizando el "contacto"programa en el paquete CCP4. Use un 4 Å de corte para de van der Waals contactos y un 3,4 Å de corte para los enlaces de hidrógeno y puentes de sal. Calcular la superficie complementariedad con el programa "SC" en el paquete CCP4. Calcular el ángulo de cruce del complejo TCR-pHLA, como se describe 30. NOTA: Para este estudio, los datos de reflexión y coordenadas modelo final fueron depositados en la base de datos PDB (PMEL17 TCR-A2-YLE-9V AP: 5EU6, A2-YLE AP: 5EU3, A2-YLE-3A AP: 5EU4, y A2 -YLE 5A-AP: 5EU5).

Representative Results

El uso de los métodos descritos anteriormente, hemos generado TCR soluble (Tabla 1) y moléculas de pHLA para llevar a cabo un análisis en profundidad de reconocimiento molecular de gp100 280-288 por las células T CD8 +. Un sistema de expresión de E. coli modificada se utilizó para generar insoluble IBs para cada cadena separada tanto del TCR (alfa y beta) y cadenas pHLAs (cadena α y β2m). Este método tiene la ventaja de ser relativamente barato y fácil de configurar y genera grandes rendimientos de proteína (100 a 500 mg / l de cultivo). Además, las proteínas insolubles son muy estables si se almacenan a -80 ° C. A continuación, utiliza una técnica de replegado y purificación bien establecida para generar proteínas funcionales, homogéneos, solubles. Este método es útil para generar proteínas para experimentos biofísicos, estructurales y celulares, así como reactivos que se pueden utilizar para el diagnóstico o terapéutica. <p class="jove_content" fo:keep-together.within-page = "1"> En este caso, hemos utilizado estas proteínas para llevar a cabo experimentos de mutagénesis de escaneo de alanina a través del esqueleto del péptido TCR y se evalúa la afinidad de unión utilizando la resonancia de plasmones superficiales (SPR) experimentos (Tabla 2). Este ensayo demostró que los residuos de péptido en la era de lo más importante para la unión del TCR. análisis de alta resolución de las afinidades de unión utilizando esta técnica son muy útiles para la determinación de los mecanismos biológicos que controlan las interacciones proteína-proteína, así como para el análisis de la afinidad de unión de moléculas terapéuticas. A continuación, cristalizado un TCR soluble específico de melanoma (PMEL17 TCR) en complejo con un derivado de tumor pHLA modificado (A2-YLE-9V) para investigar el modo de unión a resolución atómica (Figuras 1 y 2 y en la Tabla 3). Estos experimentos proporcionan visualización directa de la interfaz de unión entre dos moléculas, providing información clave sobre los principios subyacentes a la interacción. Se realizó además un análisis termodinámico de la interacción utilizando tanto SPR y el CCI, revelando los aportes energéticos que permitieron (Figuras 3) de unión. Estos análisis fueron apoyadas además por una descripción de alta resolución de la huella de contacto entre las dos proteínas (Figura 4 y Tabla 4). A continuación, resuelto las estructuras de moléculas de pHLA no ligados, presentando formas mutadas del péptido, revelando que un interruptor molecular podría explicar por qué algunas mutaciones abrogadas TCR de unión (Figuras 5). En general, estas técnicas proporcionan nuevas datos que demuestran el mecanismo que explica cómo las células T reconocen un antígeno derivado de melanoma que es un objetivo importante para la terapéutica anti-cáncer. En términos más generales, estas técnicasse puede utilizar para investigar prácticamente cualquier interacción receptor-ligando, el descubrimiento de nuevos mecanismos biológicos que podrían ser objeto de nuevos avances terapéuticos. Figura 1: Análisis gráfico de densidad. Los espectáculos columna izquierda omiten mapas en los que el modelo fue refinado en ausencia del péptido. la diferencia de densidad se contornea en el 3,0 sigma, contornos positivos se muestran en verde, y los contornos negativos son rojos. La columna de la derecha muestra el mapa observada en el 1,0 sigma (que se muestra como una malla gris alrededor de las representaciones del palillo de las cadenas de proteínas) después de refinamiento posterior utilizando restricciones de simetría no cristalográfica automáticos aplicados por REFMAC5. (A) El modelo para PMEL17 TCR-A2-YLE-9V con el TCR CDR3 bucles de color azul (cadena α) y naranja (cadena β) y el péptido en verde. (B) El modelo para A2-YLE conel péptido de color verde oscuro. (C) El modelo para A2-YLE-3A con el color naranja péptido (para A2-YLE-3A, había 2 moléculas en la unidad asimétrica, pero estos eran prácticamente idénticas en términos de mapas Omitir y densidad, por lo que sólo copiar 1 se muestra aquí). (D) El modelo para A2-YLE-5A con el péptido de color rosa. Reproducido con permiso de la referencia 31. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. Figura 2: Visión general de la PMEL17 TCR en el complejo con A2-YLE-9V. Representación (A) de la historieta del complejo TCR PMEL17-A2-YLE-9V. El TCR es de color negro; TCR bucles de CDR se muestran (rojo, CDR1α; verde oscuro, CDR2α; azul, CDR3α; amarillo, CDR1β; aqua, CDR2 ^6 ;; naranja, CDR3β); y el HLA-A * 0201 se representa en color gris. El péptido YLE-9V está representado por palos verdes. (B) de la superficie y se adhieren representaciones de residuos de la PMEL17 TCR bucles de CDR (codificado por colores como en A) que en contacto con la superficie A2-YLE (A2, gris; YLE-9V, palos verdes). La línea diagonal negro indica el ángulo de cruce de la TCR con respecto al eje largo del péptido YLEPGPVTV (46,15 °). (C) de contacto de la huella de TCR PMEL17 en la superficie A2-YLE-9V (A2, gris); púrpura y verde (superficial y palos) indican el HLA-A * 0201 y residuos de YLE, respectivamente, en contacto con los TCR gp100. De corte de 3,4 Å para los enlaces de hidrógeno y 4 Å de van der Waals contactos. Reproducido con permiso de Referencia 31. Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. <img alt = "Figura 3" src = "/ files / ftp_upload / 54991 / 54991fig3.jpg" /> Figura 3: Análisis termodinámico de la PMEL17 interacción TCR-A2-YLE. (A) PMEL17 TCR de equilibrio de unión a respuestas a A2-YLE a los 5, 12, 18, 25, y 37 ° C a través de nueve a diez diluciones en serie de TCR. SPR datos en bruto y empotrados (suponiendo que 1: 1 de unión Langmuir) se muestran en el recuadro de cada curva y se usaron para calcular K en K y de valores usando un algoritmo global de ajuste (BIAevaluation 3.1). La tabla muestra la unión de equilibrio de (K D (E)) y las constantes cinéticas de unión (K D (K) = K off / K en) a cada temperatura. El equilibrio constante de unión (K D, M) valores se calcularon utilizando un ajuste no lineal (y = (P1X) / (P2 + x)). (B) Los parámetros termodinámicos se calcularon según la ecuación de Gibbs-Helmholtz (? G? H ° = ° – TΔS °). Las energías de unión,? G ° (? G ° = -RTlnK D), se representaron frente a la temperatura (K) usando una regresión no lineal para adaptarse a la ecuación de tres parámetros (y =? H ° + ΔCp ° * (x-298) -x *? S ° -x * ΔCp ° * ln (x / 298)). Entalpía (H °) y la entropía (TΔS °) a 298 K (25 ° C) se muestran en kcal / mol y se calcularon mediante una regresión no lineal de la temperatura (K) representan frente a la energía libre (? G °). Mediciones (C) isotérmica de titulación colorimétrica (ITC) para el PMEL17 interacción TCR-A2-YLE. Entalpía (H °) y la entropía (TΔS °) a 298 K (25 ° C) se muestran en kcal / mol. Reproducido con permiso de la referencia 31. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. <str ong> Figura 4: El PMEL17 bucles CDR Focus on Péptido Residuos Pro4, Val7, y Thr8. (A) Representación esquemática de los contactos entre el péptido YLE-9V y los residuos de bucle PMEL17 CDR (código de colores como en la Figura 2A). Los números en la parte inferior del panel muestran los contactos totales entre el TCR y el péptido. (B) Los contactos entre la PMEL17 TCR y el péptido YLE-9V (palos verdes) que muestra el van der contactos Waals (negro líneas discontinuas) y enlaces de hidrógeno (líneas rojas de guiones) hechas por el TCR CDR3α (azul), CDR1β (amarillo) , CDR2β (aqua), y CDR3β (naranja) bucles. En el panel inferior es una vista cercana de los contactos entre YLE Pro4, Val7, y Thr8, respectivamente, y el bucle de residuos de CDR TCR (palos codificado con el color como en la figura 1A). De corte de 3,4 Å para los enlaces de hidrógeno y 4 Å de van der Waals contactos. Reproducido con permiso de la referencia 31.rge.jpg "target =" _ blank "> Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. Figura 5: Comparación conformacional de YLE, YLE-3A, y A2-YLE-5A péptidos presentados por HLA-A * 0201. (A) (YLE oscuros palos verdes) y YLE-3A (palitos de naranja) La alineación de péptido por la superposición de HLA-A * 0201 hélice α1 (gris de la historieta). residuos en caja indican la mutación de Glu3 en una alanina. Los recuadros muestran cómo la sustitución Glu3Ala causa un cambio en la posición (flecha negro) de Pro4 residuo vecino en la estructura A2-YLE-3A en comparación con la estructura A2-YLE. (B) YLE (oscuros palos verdes) y YLE-5A (palos de color rosa) La alineación de péptido por la superposición de HLA-A * 0201 hélice α1 (gris de la historieta). Los residuos en cajas indican la mutación de glicina 5 en una alanina. Reproducido con permiso de referencia <sup> 31. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. TCR CDR1α CDR2α CDR3α CDR1β CDR1β CDR1β PMEL17 DSAIYN IQSSQRE CAVLSSGGSNYKLTFG SGHTA FQGTGA CASSFIGGTDTQYFG gp100 TSINN IRSNERE CATDGDTPLVFG LNHDA SQIVND CASSIGGPYEQYFG <strong> MPD KALYS LLKGGEQ CGTETNTGNQFYFG SGHDY FNNNVP CASSLGRYNEQFFG 296 DSASNY IRSNVGE CAASTSGGTSYGKLTFG MNHEY SMNVEV CASSLGSSYEQYFG Tabla 1: Alineación de TCR CDR3 Regiones de PMEL17, gp100, MPD, y 296 TCR-gp100 específica. Reproducido con permiso de la referencia 31. secuencia peptídica péptido PMEL17 TCR TRAV21 TRBV7-3 afinidad KD gp100 TCR trav17 TRBV19 Affinidad KD YLEPGPVTA YLE 7,6 ± 2 M 26,5 ± 2,3 M YLEPGPVT V YLE-9V 6.3 ± 1.2 M 21.9 ± 2.4 M Un LEPGPVTA YLE-1A 15,9 ± 4,1 M 60,6 ± 5,4 M YL Un PGPVTA YLE-3A sin vinculante sin vinculante YLE Un GPVTA YLE-4A 19.7 ± 1.3 M 144,1 ± 7,8 M Un YLEP PVTA YLE-5A > 1 mM > 1 mM Un YLEPG VTA YLE-6A 11,4 ± 2,7 M 954,9 ± 97,8 M </tr> Un YLEPGP TA YLE-7A 31.1 ± 4 M 102,0 ± 9,2 M YLEPGPV A A YLE-8A 38,1 ± 7,4 M 121,0 ± 7,5 M Tabla 2: Análisis de afinidad (KD) de PMEL17 TCR y TCR gp100 a gp100 280-288 variantes de péptidos. Reproducido con permiso de la referencia 31. parámetros PMEL17 TCR-A2-YLE-9V A2-YLE A2-YLE-3A A2-YLE-5A AP código </strong> 5EU6 5EU3 5EU4 5EU5 estadísticas del conjunto de datos grupo espacial P1 P1 21 1 P1 P1 21 1 parámetros de la celda unidad (A) a = 45,52, b = 54,41, c = 112.12, a = 85,0 °, b = 81,6 °, 72,6 ° g = a = 52,81, b = 80,37, c = 56,06, b = 112,8 ° a = 56,08, b = 57,63, c = 79,93, a = 90,0 °, b = 89,8 °, 63,8 ° g = a = 56,33, b = 79,64, c = 57,74, b = 116,2 ° fuente de radiación DIAMOND I03 DIAMOND I03 DIAMOND I02 DIAMOND I02 Longitud de onda (Å) 0.9763 0.9999 0.9763 0.9763 Measurango de resolución roja (A) 51.87 – 2.02 45.25 – 1,97 43.39 – 2.12 43.42 – 1,54 Shell Resolución exterior (A) 02.07 a 02.02 2,02-1,97 02.18 a 02.12 1.58 – 154 reflexión observó 128.191 (8.955) 99.442 (7.056) 99.386 (7.463) 244.577 (17.745) reflexiones únicas 64.983 (4.785) 30.103 (2.249) 49.667 (3.636) 67.308 (4.962) Exhaustividad (%) 97,7 (96,7) 98,5 (99,3) 97,4 (96,7) 99,6 (99,9) Multiplicidad 2,0 (1,9) 3,3 (3,1) 2,0 (2,1) 3,6 (3,6) I / Sigma (I) 5,5 (1,9) 7,2 (1,9) 6,7 (20.3) 13 (2.3) RPIM (%) 5.7 (39.8) 8.8 (44.7) 8.7 (41.6) 4.5 (35.4) Combinación de R (%) 7.8 (39.6) 9.8 (50.2) 8.7 (41.6) 5.0 (53.2) estadísticas de refinamiento Resolución (Å) 2.02 1.97 2.12 1.54 No hay reflexiones usados 61688 28557 47153 63875 No se reflejo en conjunto Rlibre 3294 1526 2514 3406 R cri (sin límite) (%) 18.1 19.7 17.2 17.0 R gratis 22.2 25.5 21.1 20.1 Desviación cuadrática media de la geometría ideales longitudes de enlace (A) 0,018 (0,019) * 0,019 (0,019) * 0,021 (0,019) * 0,018 (0,019) * ángulos de enlace (°) 1.964 (1.939) * 1.961 (1.926) * 2.067 (1.927) * 1.914 (1.936) * En general coordinar error (Å) 0,122 0,153 0,147 .055 Estadísticas Ramachandran más favorecida 791 (96%) 371 (98%) 749 (99%) 384 (98%) Permitido 32 (4%) 6 (2%) 10 (1%) 5 (1%) Los valores atípicos 2 (0%) 3 (1%) 1 (0%) 2 (0%) Tabla 3: Reducción de datos y el refinamiento de Estadística (reemplazo molecular). Reproducido con permiso de la referencia 31. Los valores entre paréntesis corresponden a la concha más alta resolución. HLA / péptido residuo residuos de TCR Nº vdW (≤4Å) Nº H-bonos (≤3.4Å) Gly62 αGly98 3 αSer99 1 Arg65 αSer99 2 <td> O Arg65 αAsn100 Nδ2 2 1 Arg65 NH1 βAsp58 Oδ2 1 βSer59 8 Lys66 αGly98 1 αSer99 4 αAsn100 4 Ala69 αAsn100 2 βAla56 2 Gln72 Nε2 O βGln51 3 1 βGly54 7 βAla55 1 <td> Thr73 βGln51 1 Val76 βGln51 3 βGly52 2 Lys146 βPhe97 3 βIle98 3 Ala150 βIle98 1 βAsp102 3 Val152 βIle98 1 Glu154 αTyr32 1 N Gln155 αTyr32 OH 4 1 Gln155 Oε1 N βThr101 10 1 <tr> Tyr1 OH O αGly97 1 1 αGly98 1 αSer96 1 Glu3 αTyr101 1 Pro4 αSer96 1 αSer99 1 αAsn100 4 O Pro4 N αTyr101 14 1 Gly5 αTyr101 3 βGly100 2 Val7 βIle98 7 βGly99 2 βGly100 2 Thr8 βThr31 5 βGln51 1 βPhe97 1 N Thr8 O βIle98 6 1 Tabla 4: PMEL17 TCR-A2-YLE-9V Contacto mesa. Reproducido con permiso de la referencia 31.

Discussion

Los protocolos descritos aquí proporcionan un marco para la disección molecular y celular de las respuestas de células T en el contexto de cualquier enfermedad humana. Aunque el cáncer fue el principal foco de este estudio, hemos utilizado enfoques muy similares a investigar las respuestas de células T a los virus 32, 33, 34, 35, 36, 37 y durante la autoinmunidad 38, 39, 40. Además, hemos utilizado estas técnicas más ampliamente para comprender los principios moleculares que rigen el reconocimiento de las células T antígeno 2, 19, 41, 42. De hecho, la naturaleza impredecible de modificaciones al péptido residuos, incluso aquellosfuera de la de los residuos de contacto TCR, el reconocimiento de los efectos de las células T tiene implicaciones importantes para el diseño de péptidos heteróclitos. Estos descubrimientos han contribuido directamente al desarrollo de nuevas terapias de células T, incluyendo vacunas de péptidos 6, 43 y los TCR de alta afinidad artificiales 3, 4, 5, 20, 44, así como de diagnóstico mejorado 45, 46, 47.

Los pasos críticos en el protocolo
La generación de una proteína altamente puro, funcional es esencial para todos los métodos descritos en el presente documento.

Modificaciones y solución de problemas
Las dificultades en la generación de proteína altamente pura a menudo se refieren a la expresión de muypuro al, insoluble IBs desde el sistema de expresión de E. coli. Por lo general, la modificación del protocolo de expresión (por ejemplo, induciendo a diferentes densidades ópticas, el uso de diferentes cepas de E. coli, o el uso de diferentes formaciones de medios de comunicación) resuelve estos problemas.

Las limitaciones de la técnica
Estas técnicas utilizan moléculas de proteínas solubles (TCR y pHLA) que se expresan normalmente en la superficie celular. Por lo tanto, es importante asegurarse de que los resultados estructurales / biofísicas son consistentes con los enfoques celulares para confirmar importancia biológica.

Importancia de la técnica con respecto a los métodos existentes / alternativos
A través del uso de la cristalografía de rayos X y biofísica justificados a través del análisis funcional, nosotros y otros han demostrado que los TCR específicos para epítopos de cáncer se caracterizan generalmente por afinidades de unión de baja 48. Esta baja afinidad TCR puede ayudar a explicar por qué las células T are no naturalmente eficaz en la limpieza cáncer. estructuras atómicas de alta resolución de complejos entre los TCR contra el cáncer y los antígenos tumorales afines están empezando a revelar las bases moleculares de esta afinidad débil. Por otra parte, estos estudios son útiles para determinar los mecanismos que subyacen a las intervenciones terapéuticas destinadas a superar este problema, la siembra de las mejoras futuras 16. En este estudio, hemos examinado la primera estructura de un αβTCR de origen natural en un complejo con gp100 HLA-A * 0201-Restringido epítopo melanoma. La estructura, en combinación con un examen biofísico en profundidad, reveló el modo de unión global de la interacción. También hemos descubierto un interruptor inesperado molecular, que se produjo en una forma mutada del péptido, que abrogó unión TCR (evaluada usando resonancia de plasmón de superficie) y el reconocimiento de las células T CD8 + (experimentos funcionales). Sólo fue posible demostrar que este nuevo mecanismo de PRESENTACIÓN antígeno HLAsobre el uso de los métodos de alta resolución descritos.

Las aplicaciones futuras o direcciones después de dominar esta técnica
En general, nuestros resultados demuestran el poder de la cristalografía de rayos X y los métodos biofísicos cuando se combina con análisis funcionales robustos. El uso de estos enfoques, es posible diseccionar los mecanismos moleculares precisos que gobiernan el reconocimiento de antígenos de células T. De hecho, también es posible usar este enfoque para resolver la estructura de TCR no ligado, lo que demuestra cómo los cambios conformacionales pueden jugar un papel durante la discriminación antígeno 49, 50, 51. Una mejor comprensión de la naturaleza altamente compleja y dinámica que sustenta la interacción TCR-pHLA también tiene implicaciones obvias para el diseño de la terapia. Ser capaz de "ver" directamente las moléculas que están siendo dirigidas terapéuticamente, así como el efecto que tienen sobre modificaciones recognitio antígenon, mejorará claramente el desarrollo de estos medicamentos en el futuro. En este estudio, mostramos que incluso cambios en un único residuo de péptido que no está fuertemente comprometidos por un TCR pueden transmitir de forma impredecible cambios estructurales de otros residuos en el péptido HLA-atado, que, a su vez, altera drásticamente el reconocimiento de células T. Una comprensión más completa de los mecanismos moleculares empleados durante el reconocimiento de antígenos de células T será enormemente beneficiosa en el diseño de futuras terapias para una amplia gama de enfermedades humanas.

Açıklamalar

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

BM está apoyado por una beca de investigación de cáncer Reino Unido doctorado. AG es apoyado por una beca de Ciencias de la Vida Red de Investigación Gales del doctorado. VB es apoyado por una beca de investigación de cáncer Gales del doctorado. DKC es un Fideicomiso de Investigación de Desarrollo de Carrera Fellow Wellcome (WT095767). AKS es un investigador del Wellcome Trust. GHM es financiado por una Red de investigación en ciencias de la vida Gales y Tenovus cuidado del cáncer de beca de doctorado conjunta. Agradecemos al personal de Diamond Light Source para proporcionar facilidades y apoyo.

Materials

S.O.C. media Invitrogen
Orbi-Safe New Orbit incubator Sanyo
carbenicillin  Sigma
IPTG  Fisher
Quick Coomassie Stain SafeStain  Generon
Legend RT centrifuge  Sorvall
Tris  Fisher
magnesium chloride  Arcos
NaCl  Fisher
glycerol  Sigma-Aldrich
Sonopuls HD 2070  Bandelin
DNAse  Fisher
Triton Sigma-Aldrich
EDTA  Fisher
guanidine  Fisher
NanoDrop ND1000  Thermo
Peptides Peptide Protein Research
dithiothreitol  Sigma-Aldrich
L-arginine  SAFC
cysteamine  Fisher
cystamine  Fisher
dialysis tubing  Sigma-Aldrich
urea  Sigma-Aldrich
Metricel 0.45 μm membrane filter Pall
POROS 10/100 HQ  Applied biosystems
ÄKTA pure FPLC system  GE Healthcare Life Sciences
10 kDa MWCO Vivaspin 20  Sartorius
10 kDa MWCO Vivaspin 4  Sartorius
Superdex 200 10/300 GL column  GE Healthcare Life Sciences
Phosphate Buffer Saline  Oxoid
BIAcore buffer HBS  GE Healthcare Life Sciences
Biotinylation kit Avidity
BIAcore T200 GE Healthcare Life Sciences
CM5 chip coupling kit GE Healthcare Life Sciences
streptavidin  Sigma-Aldrich
Microcal VP-ITC  GE Healthcare Life Sciences
Hepes  Sigma-Aldrich
Gryphon crystallisation robot Art Robbins Instruments
Intelli-plate  Art Robbins Instruments
Crystallisation screens and reagents Molecular Dimensions
75 cm2 flask  Greiner Bio-One
0.22 μm filters Miller-GP, Millipore
Ultra-Clear ultracentrifuge tube  Beckman Coulter
Optima L-100 XP with SW28 rotor Beckman Coulter
CD8 microbeads  Miltenyi Biotec
anti-CD3/CD28 Dynabeads  Invitrogen
anti-PE microbeads  Miltenyi Biotec
CK medium, PHA Alere Ltd
anti-TCRVβ mAb  BD
dasatinib  Axon
MIP-1β and TNFα ELISA  R&D Systems
 51Cr  PerkinElmer
1450 Microbeta counter PerkinElmer

Referanslar

  1. Aleksic, M., Liddy, N., et al. Different affinity windows for virus and cancer-specific T-cell receptors: implications for therapeutic strategies. European journal of immunology. 42 (12), 3174-3179 (2012).
  2. Cole, D. K., Pumphrey, N. J., et al. Human TCR-binding affinity is governed by MHC class restriction. Journal of immunology (Baltimore, Md : 1950). 178 (9), 5727-5734 (2007).
  3. Cole, D. K., Sami, M., et al. Increased Peptide Contacts Govern High Affinity Binding of a Modified TCR Whilst Maintaining a Native pMHC Docking Mode. Frontiers in immunology. 4 (JUN), 168 (2013).
  4. Raman, M. C. C., Rizkallah, P. J., et al. Direct molecular mimicry enables off-target cardiovascular toxicity by an enhanced affinity TCR designed for cancer immunotherapy. Scientific reports. 6, 18851 (2016).
  5. Liddy, N., Bossi, G., et al. Monoclonal TCR-redirected tumor cell killing. Nature medicine. 18 (6), 980-987 (2012).
  6. Cole, D. K., Edwards, E. S. J., et al. Modification of MHC anchor residues generates heteroclitic peptides that alter TCR binding and T cell recognition. Journal of immunology (Baltimore, Md : 1950). 185 (4), 2600-2610 (2010).
  7. Parkhurst, M. R., Salgaller, M. L., et al. Improved induction of melanoma-reactive CTL with peptides from the melanoma antigen gp100 modified at HLA-A*0201-binding residues. Journal of immunology (Baltimore, Md : 1950). 157 (6), 2539-2548 (1996).
  8. Salgaller, M. L., Marincola, F. M., Cormier, J. N., Rosenberg, S. A. Immunization against epitopes in the human melanoma antigen gp100 following patient immunization with synthetic peptides. Cancer research. 56 (20), 4749-4757 (1996).
  9. Cameron, B. J., Gerry, A. B., et al. Identification of a Titin-derived HLA-A1-presented peptide as a cross-reactive target for engineered MAGE A3-directed T cells. Science translational medicine. 5 (197), 197ra103 (2013).
  10. Linette, G. P., Stadtmauer, E. A., et al. Cardiovascular toxicity and titin cross-reactivity of affinity-enhanced T cells in myeloma and melanoma. Blood. 122 (6), 863-871 (2013).
  11. Miles, K. M., Miles, J. J., Madura, F., Sewell, A. K., Cole, D. K. Real time detection of peptide-MHC dissociation reveals that improvement of primary MHC-binding residues can have a minimal, or no, effect on stability. Molecular immunology. 48 (4), 728-732 (2011).
  12. Lesterhuis, W. J., Schreibelt, G., et al. Wild-type and modified gp100 peptide-pulsed dendritic cell vaccination of advanced melanoma patients can lead to long-term clinical responses independent of the peptide used. Cancer immunology, immunotherapy CII. 60 (2), 249-260 (2011).
  13. Speiser, D. E., Baumgaertner, P., et al. Unmodified self antigen triggers human CD8 T cells with stronger tumor reactivity than altered antigen. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 105 (10), 3849-3854 (2008).
  14. Schaft, N., Willemsen, R. A., et al. Peptide fine specificity of anti-glycoprotein 100 CTL is preserved following transfer of engineered TCR alpha beta genes into primary human T lymphocytes. Journal of immunology (Baltimore, Md : 1950). 170 (4), 2186-2194 (2003).
  15. Schaft, N., Coccoris, M., et al. An Altered gp100 Peptide Ligand with Decreased Binding by TCR and CD8α Dissects T Cell Cytotoxicity from Production of Cytokines and Activation of NFAT. Frontiers in immunology. 4 (SEP), 270 (2013).
  16. Madura, F., Rizkallah, P. J., et al. Structural basis for ineffective T-cell responses to MHC anchor residue-improved "heteroclitic" peptides. European journal of immunology. 45 (2), 584-591 (2015).
  17. Boulter, J. M., Glick, M., et al. Stable, soluble T-cell receptor molecules for crystallization and therapeutics. Protein engineering. 16 (9), 707-711 (2003).
  18. Garboczi, D. N., Utz, U., et al. Assembly, specific binding, and crystallization of a human TCR-alphabeta with an antigenic Tax peptide from human T lymphotropic virus type 1 and the class I MHC molecule HLA-A2. Journal of immunology (Baltimore, Md : 1950). 157 (12), 5403-5410 (1996).
  19. Madura, F., Rizkallah, P. J., et al. T-cell receptor specificity maintained by altered thermodynamics. Journal of Biological Chemistry. 288 (26), 18766-18775 (2013).
  20. Cole, D. K., Rizkallah, P. J., et al. Computational design and crystal structure of an enhanced affinity mutant human CD8 alphaalpha coreceptor. Proteins: Structure, Function and Genetics. 67 (1), 65-74 (2007).
  21. Benvenuti, M., Mangani, S. Crystallization of soluble proteins in vapor diffusion for x-ray crystallography. Nature protocols. 2 (7), 1633-1651 (2007).
  22. Leslie, A. G. W., Powell, H. R., et al. Automation of the collection and processing of X-ray diffraction data – a generic approach. Acta Crystallographica Section D Biological Crystallography. 58 (11), 1924-1928 (2002).
  23. Kabsch, W. Xds. Acta Crystallographica Section D: Biological Crystallography. 66 (2), 125-132 (2010).
  24. Evans, P. R., Murshudov, G. N. How good are my data and what is the resolution?. Acta Crystallographica Section D: Biological Crystallography. 69 (7), 1204-1214 (2013).
  25. Bailey, S. N. The CCP4 suite: Programs for protein crystallography. Acta Crystallographica Section D: Biological Crystallography. 50 (5), 760-763 (1994).
  26. McCoy, A. J., Grosse-Kunstleve, R. W., Adams, P. D., Winn, M. D., Storoni, L. C., Read, R. J. Phaser crystallographic software. Journal of Applied Crystallography. 40 (4), 658-674 (2007).
  27. Emsley, P., Cowtan, K. Coot: Model-building tools for molecular graphics. Acta Crystallographica Section D: Biological Crystallography. 60 (12 I), 2126-2132 (2004).
  28. Murshudov, G. N., Vagin, A. A., Dodson, E. J. Refinement of macromolecular structures by the maximum-likelihood method. Acta Crystallographica Section D: Biological Crystallography. 53 (3), 240-255 (1997).
  29. Rudolph, M. G., Stanfield, R. L., Wilson, I. A. How Tcrs Bind Mhcs, Peptides, and Coreceptors. Annual Review of Immunology. 24 (1), 419-466 (2006).
  30. Bianchi, V., Bulek, A., et al. A Molecular Switch Abrogates Glycoprotein 100 (gp100) T-cell Receptor (TCR) Targeting of a Human Melanoma Antigen. Journal of Biological Chemistry. 291 (17), 8951-8959 (2016).
  31. Matthews, P. C., Koyanagi, M., et al. Differential clade-specific HLA-B*3501 association with HIV-1 disease outcome is linked to immunogenicity of a single Gag epitope. Journal of virology. 86 (23), 12643-12654 (2012).
  32. Gostick, E., Cole, D. K., et al. Functional and biophysical characterization of an HLA-A* 6801-restricted HIV-specific T cell receptor. European Journal of Immunology. 37 (2), 479-486 (2007).
  33. Miles, J. J., Bulek, A. M., et al. Genetic and structural basis for selection of a ubiquitous T cell receptor deployed in Epstein-Barr virus infection. PLoS Pathogens. 6 (11), e1001198 (2010).
  34. Holland, C. J., Rizkallah, P. J., et al. Minimal conformational plasticity enables TCR cross-reactivity to different MHC class II heterodimers. Scientific reports. 2, 629 (2012).
  35. Kløverpris, H. N., Cole, D. K., et al. A molecular switch in immunodominant HIV-1-specific CD8 T-cell epitopes shapes differential HLA-restricted escape. Retrovirology. 12, 20 (2015).
  36. Motozono, C., Kuse, N., et al. Molecular Basis of a Dominant T Cell Response to an HIV Reverse Transcriptase 8-mer Epitope Presented by the Protective Allele HLA-B*51:01. Journal of immunology (Baltimore, Md : 1950). 192 (7), 3428-3434 (2014).
  37. Motozono, C., Pearson, J. A., et al. Distortion of the major histocompatibility complex class i binding groove to accommodate an insulin-derived 10-mer peptide. Journal of Biological Chemistry. 290 (31), 18924-18933 (2015).
  38. Cole, D. K., Bulek, A. M., et al. Hotspot autoimmune T cell receptor binding underlies pathogen and insulin peptide cross-reactivity. The Journal of clinical investigation. , (2016).
  39. Bulek, A. M., Cole, D. K., et al. Structural basis for the killing of human beta cells by CD8(+) T cells in type 1 diabetes. Nature immunology. 13 (3), 283-289 (2012).
  40. Ekeruche-Makinde, J., Clement, M., et al. T-cell receptor-optimized peptide skewing of the T-cell repertoire can enhance antigen targeting. Journal of Biological Chemistry. 287 (44), 37269-37281 (2012).
  41. Cole, D. K., Miles, K. M., et al. T-cell Receptor (TCR)-peptide specificity overrides affinity-enhancing TCR-major histocompatibility complex interactions. Journal of Biological Chemistry. 289 (2), 628-638 (2014).
  42. Cole, D. K., Gallagher, K., et al. Modification of the carboxy-terminal flanking region of a universal influenza epitope alters CD4+ T-cell repertoire selection. Nature communications. 3, 665 (2012).
  43. Varela-Rohena, A., Molloy, P. E., et al. Control of HIV-1 immune escape by CD8 T cells expressing enhanced T-cell receptor. Nature medicine. 14 (12), 1390-1395 (2008).
  44. Holland, C. J., Dolton, G., et al. Enhanced Detection of Antigen-Specific CD4+ T Cells Using Altered Peptide Flanking Residue Peptide-MHC Class II Multimers. The Journal of Immunology. 195 (12), 5827-5836 (2015).
  45. Wooldridge, L., Clement, M., et al. MHC class I molecules with Superenhanced CD8 binding properties bypass the requirement for cognate TCR recognition and nonspecifically activate CTLs. Journal of immunology (Baltimore, Md: 1950). 184 (7), 3357-3366 (2010).
  46. Laugel, B., Den Berg, H. A. V. a. n., et al. Different T cell receptor affinity thresholds and CD8 coreceptor dependence govern cytotoxic T lymphocyte activation and tetramer binding properties. Journal of Biological Chemistry. 282 (33), 23799-23810 (2007).
  47. Bridgeman, J. S., Sewell, A. K., Miles, J. J., Price, D. A., Cole, D. K. Structural and biophysical determinants of αβ T-cell antigen recognition. İmmünoloji. 135 (1), 9-18 (2012).
  48. Willcox, B. E., Gao, G. F., et al. TCR binding to peptide-MHC stabilizes a flexible recognition interface. Immunity. 10 (3), 357-365 (1999).
  49. Borbulevych, O. Y., Piepenbrink, K. H., Baker, B. M. Conformational melding permits a conserved binding geometry in TCR recognition of foreign and self molecular mimics. Journal of immunology (Baltimore, Md: 1950). 186 (5), 2950-2958 (2011).
  50. Armstrong, K. M., Piepenbrink, K. H., Baker, B. M. Conformational changes and flexibility in T-cell receptor recognition of peptide-MHC complexes. The Biochemical journal. 415 (2), 183-196 (2008).

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MacLachlan, B. J., Greenshields-Watson, A., Mason, G. H., Schauenburg, A. J., Bianchi, V., Rizkallah, P. J., Sewell, A. K., Fuller, A., Cole, D. K. Using X-ray Crystallography, Biophysics, and Functional Assays to Determine the Mechanisms Governing T-cell Receptor Recognition of Cancer Antigens. J. Vis. Exp. (120), e54991, doi:10.3791/54991 (2017).

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