Background Docetaxel-based chemotherapy is effective in metastatic gastric and gastro-oesophageal junction adenocarcinoma. This study reports on the safety and efficacy of the docetaxel-based triplet FLOT (fluorouracil plus leucovorin, oxaliplatin and docetaxel) as a perioperative therapy for patients with locally advanced, resectable tumours. Methods In this controlled, open-label, phase 2/3 trial, we randomly assigned 716 patients with histologically-confirmed advanced clinical stage cT2 or higher or nodal positive stage (cN+), or both, resectable tumours, with no evidence of distant metastases, via central interactive web-based-response system, to receive either three pre-operative and three postoperative 3-week cycles of 50 mg/m2 epirubicin and 60 mg/m2 cisplatin on day 1 plus either 200 mg/m2 fluorouracil as continuous intravenous infusion or 1250 mg/m2 capecitabine orally on days 1 to 21 (ECF/ECX; control group) or four preoperative and four postoperative 2-week cycles of 50 mg/m2 docetaxel, 85 mg/m2 oxaliplatin, 200 mg/m2 leucovorin and 2600 mg/m2 fluorouracil as 24-h infusion on day 1 (FLOT; experimental group). The primary outcome of the trial was overall survival (superiority) analysed in the intention-to-treat population. This trial is registered with ClinicalTrials.gov, number NCT01216644. Findings Between Aug 8, 2010, and Feb 10, 2015, 716 patients were randomly assigned to treatment in 38 German hospitals or with practice-based oncologists. 360 patients were assigned to ECF/ECX and 356 patients to FLOT. Overall survival was increased in the FLOT group compared with the ECF/ECX group (hazard ratio [HR] 0·77; 95% confidence interval [CI; 0.63 to 0·94]; median overall survival, 50 months [38·33 to not reached] vs 35 months [27·35 to 46·26]). The number of patients with related serious adverse events (including those occurring during hospital stay for surgery) was similar in the two groups (96 [27%] in the ECF/ECX group vs 97 [27%] in the FLOT group), as was the number of toxic deaths (two [<1%] in both groups). Hospitalisation for toxicity occurred in 94 patients (26%) in the ECF/ECX group and 89 patients (25%) in the FLOT group. Interpretation In locally advanced, resectable gastric or gastro-oesophageal junction adenocarcinoma, perioperative FLOT improved overall survival compared with perioperative ECF/ECX. Funding The German Cancer Aid (Deutsche Krebshilfe), Sanofi-Aventis, Chugai, and Stiftung Leben mit Krebs Foundation.

We have recently completed a full re-architecturing of the ROSETTA molecular modeling program, generalizing and expanding its existing functionality. The new architecture enables the rapid prototyping of novel protocols by providing easy-to-use interfaces to powerful tools for molecular modeling. The source code of this rearchitecturing has been released as ROSETTA3 and is freely available for academic use. At the time of its release, it contained 470,000 lines of code. Counting currently unpublished protocols at the time of this writing, the source includes 1,285,000 lines. Its rapid growth is a testament to its ease of use. This chapter describes the requirements for our new architecture, justifies the design decisions, sketches out central classes, and highlights a few of the common tasks that the new software can perform.

The ongoing pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19), which is caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), is a major threat to global health1 and the medical countermeasures available so far are limited2,3. Moreover, we currently lack a thorough understanding of the mechanisms of humoral immunity to SARS-CoV-24. Here we analyse a large panel of human monoclonal antibodies that target the spike (S) glycoprotein5, and identify several that exhibit potent neutralizing activity and fully block the receptor-binding domain of the S protein (SRBD) from interacting with human angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2). Using competition-binding, structural and functional studies, we show that the monoclonal antibodies can be clustered into classes that recognize distinct epitopes on the SRBD, as well as distinct conformational states of the S trimer. Two potently neutralizing monoclonal antibodies, COV2-2196 and COV2-2130, which recognize non-overlapping sites, bound simultaneously to the S protein and neutralized wild-type SARS-CoV-2 virus in a synergistic manner. In two mouse models of SARS-CoV-2 infection, passive transfer of COV2-2196, COV2-2130 or a combination of both of these antibodies protected mice from weight loss and reduced the viral burden and levels of inflammation in the lungs. In addition, passive transfer of either of two of the most potent ACE2-blocking monoclonal antibodies (COV2-2196 or COV2-2381) as monotherapy protected rhesus macaques from SARS-CoV-2 infection. These results identify protective epitopes on the SRBD and provide a structure-based framework for rational vaccine design and the selection of robust immunotherapeutic agents. An analysis identifies human monoclonal antibodies that potently neutralize wild-type SARS-CoV-2 and protect animals from disease, including two that synergize in a cocktail, suggesting that these could be candidates for use as therapeutic agents for the treatment of COVID-19 in humans.

Protein dynamics are essential for protein function, and yet it has been challenging to access the underlying atomic motions in solution on nanosecond-to-microsecond time scales. We present a structural ensemble of ubiquitin, refined against residual dipolar couplings (RDCs), comprising solution dynamics up to microseconds. The ensemble covers the complete structural heterogeneity observed in 46 ubiquitin crystal structures, most of which are complexes with other proteins. Conformational selection, rather than induced-fit motion, thus suffices to explain the molecular recognition dynamics of ubiquitin. Marked correlations are seen between the flexibility of the ensemble and contacts formed in ubiquitin complexes. A large part of the solution dynamics is concentrated in one concerted mode, which accounts for most of ubiquitin's molecular recognition heterogeneity and ensures a low entropic complex formation cost.

Background Docetaxel-based chemotherapy is effective in metastatic gastric and gastro-oesophageal junction adenocarcinoma, but has not yet been evaluated in the context of resectable patients. Here we report findings from the phase 2 part of the phase 2/3 FLOT4 trial, which compared histopathological regression in patients treated with a docetaxel-based triplet chemotherapy versus an anthracycline-based triplet chemotherapy before surgical resection. Methods In this randomised, open-label, phase 2/3 study, eligible participants were recruited from 28 German oncology centres. Patients with resectable gastric or gastro-oesophageal junction cancer who had clinical stage cT2 or higher, nodal positive (cN+) disease, or both were randomly assigned (1:1) to either three preoperative and three postoperative 3-week cycles of intravenous epirubicin 50 mg/m2 on day 1, intravenous cisplatin 60 mg/m2 on day 1, and either fluorouracil 200 mg/m2 as continuous intravenous infusion or capecitabine 1250 mg/m2 orally (two doses of 625 mg/m2 per day) on days 1 to 21 (ECF/ECX group) or four preoperative and four postoperative 2-week cycles of docetaxel 50 mg/m2, intravenous oxaliplatin 85 mg/m2, intravenous leucovorin 200 mg/m2, and fluorouracil 2600 mg/m2 as a 24 h infusion, all on day 1 (FLOT group). Randomisation was done centrally with an interactive web-response system based on a sequence generated with blocks (block size 2) stratified by Eastern Cooperative Oncology Group performance status, location of primary tumour, age, and nodal status. No masking was done. Central assessment of pathological regression was done according to the Becker criteria. The primary endpoint was pathological complete regression (tumour regression grade TRG1a) and was analysed in the modified intention-to-treat population, defined as all patients who were randomly assigned to treatment excluding patients who had surgery but did not provide resection specimens for central evaluation. The study (including the phase 3 part) has completed enrolment, but follow-up is ongoing and this is an interim analysis. The trial is registered with ClinicalTrials.gov, number NCT01216644. Findings Between Aug 18, 2010, and Aug 10, 2012, 300 patients (152 patients in the ECF/ECX group; 148 patients in the FLOT group) were enrolled into the phase 2 part of the study, 265 of whom (137 in the ECF/ECX group; 128 in the FLOT group) were assessable on a modified intention-to-treat basis. 119 (93%) of 128 patients in the FLOT group and 126 (92%) of 137 patients in the ECF/ECX group were given all planned preoperative cycles of treatment. FLOT was associated with significantly higher proportions of patients achieving pathological complete regression than was ECF/ECX (20 [16%; 95% CI 10–23] of 128 patients vs eight [6%; 3–11] of 137 patients; p=0·02). 44 (40%) of 111 patients in the ECF/ECX group and 30 (25%) of 119 patients in the FLOT group had at least one serious adverse event involving a perioperative medical or surgical complication. The most common non-surgical grade 3–4 adverse events were neutropenia (52 [38%] of 137 patients in the ECF/ECX group vs 67 [52%] of 128 patients in the FLOT group), leucopenia (28 [20%] vs 36 [28%]), nausea (23 [17%] vs 12 [9%]), infection (16 [12%] vs 15 [12%]), fatigue (19 [14%] vs 11 [9%]), and vomiting (13 [10%] vs four [3%]). Interpretation Perioperative FLOT was active and feasible to administer, and might represent an option for patients with locally advanced, resectable gastric or gastro-eosophageal junction adenocarcinoma. Funding None.

Macromolecular modeling and design are increasingly useful in basic research, biotechnology, and teaching. However, the absence of a user-friendly modeling framework that provides access to a wide range of modeling capabilities is hampering the wider adoption of computational methods by non-experts. RosettaScripts is an XML-like language for specifying modeling tasks in the Rosetta framework. RosettaScripts provides access to protocol-level functionalities, such as rigid-body docking and sequence redesign, and allows fast testing and deployment of complex protocols without need for modifying or recompiling the underlying C++ code. We illustrate these capabilities with RosettaScripts protocols for the stabilization of proteins, the generation of computationally constrained libraries for experimental selection of higher-affinity binding proteins, loop remodeling, small-molecule ligand docking, design of ligand-binding proteins, and specificity redesign in DNA-binding proteins.

Completing the Set G protein–coupled receptors (GPCRs) are membrane proteins that transduce extracellular signals to activate diverse signaling pathways. Significant insight into GPCR function has come from structures of three of four classes of GPCRs—A, B, and Frizzled. Wu et al. (p. 58 , published online 6 March) complete the picture by reporting the structure of metabotropic glutamate receptor 1, a class C GPCR. The structure shows differences in the seven-transmembrane (7TM) domain between class C and other classes; however, the overall fold is preserved. Class C GPCRs are known to form dimers through their extracellular domains; however, the structure suggests additional interactions between the 7TM domains mediated by cholesterol.

Abstract Protein–small molecule docking algorithms provide a means to model the structure of protein–small molecule complexes in structural detail and play an important role in drug development. In recent years the necessity of simulating protein side‐chain flexibility for an accurate prediction of the protein–small molecule interfaces has become apparent, and an increasing number of docking algorithms probe different approaches to include protein flexibility. Here we describe a new method for docking small molecules into protein binding sites employing a Monte Carlo minimization procedure in which the rigid body position and orientation of the small molecule and the protein side‐chain conformations are optimized simultaneously. The energy function comprises van der Waals (VDW) interactions, an implicit solvation model, an explicit orientation hydrogen bonding potential, and an electrostatics model. In an evaluation of the scoring function the computed energy correlated with experimental small molecule binding energy with a correlation coefficient of 0.63 across a diverse set of 229 protein– small molecule complexes. The docking method produced lowest energy models with a root mean square deviation (RMSD) smaller than 2 Å in 71 out of 100 protein–small molecule crystal structure complexes (self‐docking). In cross‐docking calculations in which both protein side‐chain and small molecule internal degrees of freedom were varied the lowest energy predictions had RMSDs less than 2 Å in 14 of 20 test cases. Proteins 2006. © 2006 Wiley‐Liss, Inc.

Abstract The creation of novel enzymes capable of catalyzing any desired chemical reaction is a grand challenge for computational protein design. Here we describe two new algorithms for enzyme design that employ hashing techniques to allow searching through large numbers of protein scaffolds for optimal catalytic site placement. We also describe an in silico benchmark, based on the recapitulation of the active sites of native enzymes, that allows rapid evaluation and testing of enzyme design methodologies. In the benchmark test, which consists of designing sites for each of 10 different chemical reactions in backbone scaffolds derived from 10 enzymes catalyzing the reactions, the new methods succeed in identifying the native site in the native scaffold and ranking it within the top five designs for six of the 10 reactions. The new methods can be directly applied to the design of new enzymes, and the benchmark provides a powerful in silico test for guiding improvements in computational enzyme design.

The burial of hydrophobic amino acids in the protein core is a driving force in protein folding. The extent to which an amino acid interacts with the solvent and the protein core is naturally proportional to the surface area exposed to these environments. However, an accurate calculation of the solvent-accessible surface area (SASA), a geometric measure of this exposure, is numerically demanding as it is not pair-wise decomposable. Furthermore, it depends on a full-atom representation of the molecule. This manuscript introduces a series of four SASA approximations of increasing computational complexity and accuracy as well as knowledge-based environment free energy potentials based on these SASA approximations. Their ability to distinguish correctly from incorrectly folded protein models is assessed to balance speed and accuracy for protein structure prediction. We find the newly developed “Neighbor Vector” algorithm provides the most optimal balance of accurate yet rapid exposure measures.