在現有諸多挑戰的背景中,科研領域正全力開拓新的技術途徑。當下,高通量單B細胞克隆技術以及人工智能(AI)助力的抗體設計,已然成為研發新一代抗體藥物的兩大尖端前沿方向。傳統抗體發現方法中,利用免疫動物并將其免疫B細胞轉化為永生化的雜交瘤是一種常見手段,不過該方法存在勞動強度大、耗時長以及處理能力有限等諸多弊端。因此,直接挖掘原代B細胞抗體庫的技術變得愈發關鍵,高通量單B細胞克隆技術便在這一需求下應運而生。
高通量單B細胞克隆技術,作為抗體發現領域的一項關鍵創新,正日益凸顯其重要性。該技術通過從免疫動物體內精準提取B細胞,并借助高通量篩選技術,能夠以極高的效率和精準度分析海量單個B細胞的抗體基因序列。這一過程不僅大幅提升了抗體發現的速度,還顯著增加了挖掘潛在抗體候選物的機會,為抗體藥物的研發開辟了新的高效路徑。
在一篇來自牛津大學的文章中描述到,研究人員利用賽多利斯的CellCelector全自動無損細胞分離系統作為核心平臺,成功分離原代B細胞以發現抗體。該研究聚焦于CD138+ B細胞的子集,通過CellCelector全自動無損細胞分離系統,從1189個抗體分泌細胞(ASC)中精準鑒定出238個潛在的EGFR特異性B細胞。進一步地,研究人員通過該系統成功篩選并分離出94個高產量陽性克隆。這些克隆的重鏈互補決定區序列被鑒定出來,其中20個克隆被表達為標準人免疫球蛋白G1抗體形式。最終,研究人員表征并鑒定了13種能夠結合可溶性和天然形式EGFR的重組抗體。
研究人員通過將該方法拓展至從一種EGFR免疫的XenoMouse(首批完全人類轉基因抗體生成動物之一)中提取的全部400,000個CD138+ B細胞,借助全自動無損細胞分離系統,挖掘出潛在的1196種獨特的EGFR特異性抗體。CellCelector全自動無損細胞分離系統的優勢凸顯,它能夠精準分離針對特定治療靶點的B細胞。此外,從經全自動無損細胞分離系統分離的B細胞中回收的抗體序列,成功實現了與可溶性和天然形式EGFR的結合,這進一步印證了CellCelector全自動無損細胞分離系統作為高效抗體發現平臺的巨大潛力。
賽多利斯的CellCelector全自動無損細胞分離系統,憑借其獨特的納米孔技術,融合了高通量細胞篩選、成像、靈敏的單細胞測定以及精準細胞分離功能,實現了在同一天內處理數千個血漿單B細胞的高效操作。借助單細胞分析,CellCelector全自動無損細胞分離系統能夠敏銳地檢測到傳統篩選方法難以察覺的稀有抗體特性。該系統的熒光篩選功能,具備高靈敏度和多通道檢測能力,可實時獲取并分析熒光圖像,精準識別目標B細胞。此外,CellCelector全自動無損細胞分離系統還支持立即對單個細胞進行多種測試分析,有效規避了傳統方法中需培養數周以積累足夠細胞數量的繁瑣步驟。這些卓越特性,使得CellCelector全自動無損細胞分離系統在B細胞篩選領域表現非凡,廣泛應用于抗體發現、免疫監測和單細胞研究等多個關鍵領域,為相關科研工作提供了強大的技術支持。
全自動無損細胞分離系統實現自動化單B細胞及分泌物篩選和分離
CellCeIector與獨特的納米孔技術相結合,并將高通量細胞掃描成像、分析篩選、單細胞和克隆自動化分離結合,實現了同一天共同處理數萬個血漿單B細胞的操作。
CellCeIector基于精準且溫和的機械挑取模式,確保細胞的高存活率
2、人工智能(AI)輔助的抗體設計
人工智能在抗體設計領域的應用展現出了巨大的潛力。AI技術可以幫助我們預測和模擬抗體與抗原的相互作用,從而加速抗體設計的過程。通過機器學習算法和大數據分析,AI可以幫助我們優化抗體的親和性、特異性和穩定性,進而設計出更加高效和理想的抗體藥物。艾諾森、義翹神州和南方研究院的合作研究表明,AI設計的抗體能夠針對多種SARS-CoV-2毒株提供廣泛中和能力。在這項研究中,研究團隊通過整合多種數據類型和處理策略,如機器學習、自然語言處理、蛋白質結構建模和蛋白質序列語言建模,成功生成了SARS-CoV-2的數字孿生,并計算設計針對1300多種不同SARS-CoV-2歷史毒株的廣泛中和抗體。這些毒株在受體結合域(RBD)區域包含64個突變。經過實驗驗證,AI設計的抗體在針對多種毒株的真實病毒中和測定中表現出良好效果,包括最新的Omicron毒株。許多抗體在ELISA測定中展現出對多種毒株RBD的強大結合能力。
這些結果為塑造未來病毒株的治療設計提供了重要參考,并有助于預測病毒進化中的潛在模式。人工智能可以通過學習這些模式來開發未來的抗病毒治療方法。
展望未來
在生物技術持續蓬勃發展的浪潮下,治療性抗體的研發正呈現出迅猛的態勢。面對行業發展所遭遇的諸多挑戰與痛點,引入先進技術和綜合性解決方案變得尤為關鍵。這不僅能夠顯著提升研發效率,還能有效降低研發成本,同時確保藥物的質量與安全性。其中,全自動無損細胞分離系統作為一項前沿技術,有望在抗體研發的各個環節發揮重要作用,為攻克行業難題、推動治療性抗體研發的高效前行提供有力支撐。
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