一种基于免疫的抗体优化策略及应用

受自然免疫系统相关机理的启发,本文提出了一种引入进化梯度的免疫遗传算法(EG-IGA)并应用于抗体的优化。该算法基本思想是将生成的多样性抗体,分成若干个小生境,并排挤掉同一个小生境中的较差抗体,保留优良抗体;然后执行GA交叉、变异等操作:再利用进化梯度为优良抗体标记进化方向,按标记的进化方向继续局部寻优,以较快的速度寻找最优的抗体种群。最后将EG-IGA算法和NGA算法分别运用在同一个多峰值函数上,实验结果表明,本文所提出的EG-IGA算法具有提高解的精度及收敛速度、找到更多最优解等特点。

基于靶点人源化小鼠的PD-1/CTLA-4双特异性抗体及其IgG1亚型的抗癌活性评价

目的:构建基于靶点人源化小鼠的程序性死亡受体-1(PD-1)/细胞毒性T淋巴细胞抗原-4(CTLA-4)双特异性抗体(BsAb)并对BsAb及其IgG1亚型进行抗癌活性评价和探讨其潜在的作用机制。方法:构建和扩增并纯化不同结构及抗体亚型的PD-1/CTLA-4抗体BsAb1、BsAb2和BsAb3,对纯化BsAb进行靶点亲和力检测,采用荧光素酶报告基因实验和FCM检测抗体的生物学活性。基于B-hPD-1-hPD-L1-h CTLA-4人源化小鼠的MC38-hPD-L1结肠癌细胞移植瘤模型对BsAb进行体内药效评估,并通过移植瘤组织中肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)分析PD-1/CTLA-4抗体的作用机制。结果:成功制备的BsAb1、BsAb2及BsAb3对靶点PD-1和CTLA-4均有较强的特异性亲和力、对靶点通路均有不同程度的阻滞活性,均明显抑制移植瘤的生长(P<0.05或P<0.01)。IgG1亚型BsAb体内药效更优(P<0.01),TIL分析发现BsAb2-IgG1明显增加了CTL百分率(P<0.05),显著降低了肿瘤浸润Treg细胞百分率(P<0.01),使肿瘤免疫微环境更有利于杀伤肿瘤细胞;增强ADCC活性的Fc突变体亚型BsAb2-SI则不能进一步提高抗肿瘤活性。结论:具有Fc效应功能的IgG1亚型的PD-1/CTLA-4抗体体内抗癌药效更优,因其可以更好地清除TIL中的Treg细胞。

重组人TNFR-Fc基因水稻种子特异表达载体构建

重组人Ⅱ型肿瘤坏死因子受体-抗体融合蛋白(TNFR-Fc)在治疗系统性自身免疫疾病中有很好的功效。目前TNFR-Fc主要通过动物细胞系生产,高昂的成本限制了其大规模应用。使用水稻种子作为生物反应器有望大幅度降低TNFR-Fc的生产成本,提供优质足量的目标产品。为使TNFR-Fc基因能够在水稻中高效表达,该研究拟构建经水稻偏好密码优化的TNFR-Fc基因的种子特异表达载体。通过对水稻和人全基因组密码子使用偏好性进行比较分析并按照水稻最优密码对TNFR-Fc氨基酸序列进行逐一优化,命名为Rf TNFRFc,通过全基因合成法制备该基因片段;同时采用PCR法扩增水稻种子特异表达启动子Glu-4,构建种子特异表达启动子驱动的Rf TNFR-Fc基因表达载体。结果表明:水稻与人多数氨基酸中密码子使用偏好性较为一致,但在L、S、P、R这4种氨基酸的密码子使用偏好性差异较大,优化时对这些密码子进行逐一替换,优化后30.8%的氨基酸密码子发生了变化;PCR扩增获得种子特异启动子,并连接至p CAMBIA1381载体,同时将全基因合成法制备的Rf TNFR-Fc基因连入该载体,PCR、双酶切验证及测序分析表明载体成功构建。该研究构建的Rf TNFR-Fc基因种子特异表达载体,为在水稻种子中大规模生产TNFR-Fc奠定了基础。

语言模型辅助人工智能抗体设计与优化的研究热点和进展分析

目的分析语言模型辅助人工智能抗体设计与优化研究领域的研究热点及进展,为抗体开发领域研究人员提供参考依据。方法通过CiteSpace软件对Web of Science、Pubmed和Scopus数据库中收集到的抗体设计与优化研究领域中3个重要研究任务(抗体预训练语言模型构建、抗体序列生成、抗体三维结构预测)的文献进行总体研究热点分析,并对各研究任务下的重要研究进展进行梳理总结,分析具体研究工作的异同点和当前研究面临的问题。结果2019年(10篇文献)至2023年(89篇文献),3个研究任务的研究规模和研究热度不断攀升。总体研究热点聚焦于通过语言模型辅助设计或优化得到人源化、亲和力高以及特异性强的抗体。在各研究任务中,模型架构多样性、训练数据一致性以及训练策略差异性反映了研究方法的特点。同时,当前研究仍然面临着抗原数据稀疏、计算算力限制以及干湿实验结合不足等问题。结论语言模型辅助人工智能抗体设计与优化的相关研究正在逐步兴起,目前已经取得了一定的成果,但研究者仍需解决模型对抗原抗体相互作用信息忽略和实验验证与模拟计算结合缺乏的问题,深化研究内容并扩展实际应用场景。

治疗用单抗的人源化和优化

近年来,治疗用抗体领域的竞争越来越激烈,开发成功的治疗用抗体的成本也越来越高。去除抗体免疫原性、优化抗体的生化和生物物理性质的新方法由于旨在增强抗体的"可开发性",引起了业界的普遍重视。文章总结了一些抗体序列的优化方法,旨在为治疗用单抗的深度开发提供参考。