要約
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）パンデミックへの対応を目的とした世界的な研究活動により、SARS-CoV-2スパイクタンパク質に対する数千種のヒト抗体が分離・特徴付けられており、単一抗原に対する抗体反応を前例のないレベルで解析する機会が得られた。本研究では、88編の学術論文および13件の特許から得られた情報を基に、200人以上のドナーから得られた約8,000種のヒト抗体のデータセットを構築した。免疫グロブリンのVおよびD遺伝子の使用パターン、補完性決定領域H3（CDR-H3）配列、および体細胞ハイパーミューテーションの解析を通じて、スパイクタンパク質の異なるドメインに対する共通（パブリック）抗体反応が大きく異なっていることを示した。さらに、これらの配列を用いてディープラーニングモデルを訓練し、SARS-CoV-2スパイクタンパク質に対するヒト抗体とインフルエンザヘマグルチニンに対するヒト抗体を高精度で区別できるモデルを構築した。本研究は、抗体研究における貴重なリソースを提供するとともに、パブリック抗体反応の分子機構に関する理解を深めるものである。