人工智能和多克隆抗体测序重新定义抗体发现
一、抗体发现的最新技术进展
1.单个B细胞分离和测序：
对单个B细胞进行分离测序，可以帮助我们更深入的了解B细胞的多样性和特异性。通过这种方法，我们可以明确序列与细胞之间的关系，从而发掘出具有特殊性质的抗体。这些抗体可能对靶标具有高亲和力、能对高效对抗病原体或参与人体自身免疫反应。
2.展示文库设计：
噬菌体展示文库和其他展示技术的文库设计是抗体发现的另一种方法，这种方法显著提升了抗体结构和序列的多样性，为我们开发出针对难以靶向的抗原的抗体提供了有力支持。与原始文库相比，来源于免疫供体的文库能够产生针对目标抗原的表达水平更高、亲和力及特异性更强的抗体，这无疑为抗体药物的研发注入了新的活力。同时，合成文库的生成使得我们可以通过从头设计实现对抗体序列的完全控制，这一创新不仅有助于消除不利的序列，还大大缩短了下游工程和优化过程的时间，提高了研发效率。文库设计最新进展主要在于序列的优化上，通过精准调控抗体的结构和特性，如稳定性和溶解度等，从而提高抗体的可开发性。
3.计算机模拟：
近年来，计算机模拟技术在抗体研究中的应用愈发广泛，常被用作在发现活动后筛选、选择和优化潜在抗体序列。这种方法可以帮助我们更精准的设计抗体特性（如结合位点、结合动力学等），提升抗体效能。此外，它还能预测抗体与生物环境的相互作用、聚集情况和稳定性。因此，使用计算机模拟的应用有望降低对昂贵且耗时的试错实验的依赖，推动抗体研究和开发的高效进行。
二、抗体发现面临的主要挑战
1、难以靶向的抗原和新型药物靶点
难以靶向的抗原和新型药物靶点是抗体发现和抗体药物设计的主要挑战。跨膜蛋白受体等靶点占据了人类蛋白质组的20-30%，占当前药物靶点的60%。然而，由于跨膜受体具有多结构复杂、构象变异大、免疫原性低和缺乏可溶性形式等特点，因此很难研发出针对这些受体的功能性抗体。
2、动物模型的适用性
在抗体发现过程中，体内模型的应用常受限于动物模型的适用性，这会对早期开发和后续测试造成困扰。特别是当宿主自身组织表达靶抗原时，免疫耐受现象可能会阻碍有效免疫反应的激发，从而增加研究难度。此外，在临床前研究和安全性测试中，交叉反应问题也需格外关注。由于不同物种间蛋白质结构、序列同源性或表达模式的相似性，动物模型中开发的抗体可能会意外地与类似抗原发生交叉反应。
3、免疫原性
免疫原性也是抗体研发过程中需要重视的问题，特别是在利用动物模型为人类生产抗体时，它可能带来严重的安全性和有效性问题。由于翻译后修饰、抗体结构以及氨基酸序列的差异，可能激发针对治疗药物本身的免疫反应，进而产生抗药物抗体，甚至可能导致不良反应的发生。
4、获取多样化抗体库
获取多样化且功能相关的抗体库是抗体发现中的一项重大技术挑战。以B细胞测序为例，尽管外周血中有2-3%的B细胞来源于骨髓和脾脏，但这部分细胞仅占整个B细胞群体的极少一部分。在这些循环的B细胞中，能分化为分泌抗体的浆细胞的比例更是微乎其微。因此，仅仅依赖B细胞测序来探索抗体库，会极大地限制我们全面获取整个抗体库的能力。
5、发现具有特定功能的抗体
在抗体发现中，我们的理想目标是获取具有不同功能、能够针对多种表位的多样化抗体。尽管抗体发现过程可能会产生针对靶抗原的结合剂，但要想发现具备特定功能（如激动剂或受体阻断剂）的抗体，确实是一项极具挑战性的任务。
从抗体发现到最终应用，识别抗体仅仅是整个流程中的一小部分。尽管有些抗体展现出了优越的功能性、特异性和亲和力，但在实际开发过程中，它们可能并不总是理想的候选者。抗体的稳定性问题，如降解、在溶液或给药过程中的聚集，以及制剂的复杂性，都是成功开发抗体候选药物时需要克服的难题。此外，许多抗体药物设计在初期阶段就要面临经济高效地进行特性分析、可开发性评估及疗效安全性预测等一系列的挑战。
三、如何降低抗体发现相关的风险
1、靶点验证
严格的靶点验证至关重要，它能够帮助我们精准地找到最具治疗潜力地方向，并集中资源去研究。我们应优先关注那些经过充分验证且具备强大生物学原理的靶点，这不仅能提高成功的机率，还能有效降低投资于治疗潜力有限靶点的风险。
2、多策略多模式相结合
抗体发现没有“一刀切”的方法。曾经在其他研究中证明有效的策略，未必能复制同样的成功结果。采用多方面的策略，比如在不同物种中同时应用多种免疫方法，可以增加成功的可能性。 此外，同时采用多种发现模式，例如多克隆抗体测序、B 细胞测序与计算机建模相结合，也能增加成功的几率。这样做不仅融合了各种方法的优点，还能加速治疗开发的早期发现阶段。在计算机模拟分析和人工智能驱动的抗体发现与体内方法并行的情况下，我们有望预测和优先考虑潜在的抗体候选物。这种方法减少了对广泛实验测试的需求，并简化了发现过程。
3、多克隆技术
利用REpAb技术的多克隆抗体测序为抗体发现提供了一种新途径，能够加速发现过程。一旦完成免疫接种，我们即可迅速启动发现流程，从血清中收集高度丰富且具有功能意义的抗体。随后利用基于蛋白质组学的方法对这些抗体进行测序，并进一步通过重组表达开展特性分析和生物物理分析。这种方法省去了在特性分析之前进行细胞分选、永生化以及纯化的步骤。
4、进行抗体表征
在抗体发现与开发流程的整个过程中，定期进行抗体表征被证实为极其有效的策略。在发现早期阶段，采用先进技术评估抗体的生物物理特性和功能特性，以及交叉反应性和性能，可以确保候选药物在细胞系开发和配制过程中失败时不会造成成本损失。
4、高通量筛选
高通量抗体筛选测定在快速评估大量潜在抗体方面具有重要价值，能够筛选出具有所需特性的候选抗体。利用表面等离子体共振（SPR）进行动力学分析的高通量方法，可以快速分析一系列抗体的动力学和亲和力特性，从而挑选出具有不同亲和力、结合速率和解离速率的抗体，丰富抗体候选物的多样性。同样地，通过氢氘交换质谱（HDX-MS）进行表位分组和表位定位实验，可以获取有关不同结合表位的信息，为下游选择提供有力支持。早期的细胞株开发工作常被视为“大海捞针”，为了提高成功率，我们需要利用快速分析技术来强化序列生成和PTM（如糖基化特征）的解析。在这个过程中，基于质谱的实时肽图分析和糖基化分析无疑是理想的工具，
通过结合这些策略，研究人员可以简化并提升抗体发现工作的效率，最大限度地提高成功识别治疗候选抗体的几率，并为早期生产的顺利启动奠定坚实基础。
四、人工智能（AI）和机器学习（ML）对抗体发现的影响
AI和ML已经在提升抗体发现的各个方面发挥了至关重要的作用，在靶点识别方面，AI驱动的算法可以分析大量的生物学数据，如蛋白质组学、基因组学和疾病通路，以识别潜在的治疗靶点。生成式AI的兴起为全新抗体设计带来了前所未有的机遇，这种设计完全基于算法生成，无需依赖实验数据或生物学知识。然而，由于训练数据的有限性、抗体结构和功能的复杂性，以及免疫系统的生物多样性和变异性，目前这种方法的有效性尚未得到充分验证。
五、多克隆抗体测序对抗体发现的影响
蛋白质组学和基于质谱的抗体发现有效地解决了其他发现技术面临的几个挑战。
REpAb多克隆抗体测序是一种利用蛋白质组学和质谱技术进行抗体发现的重要方法，它的主要优势之一在于它能够利用天然免疫系统来扩展搜索抗体的范围。在生物学上，外周血样本是连接生发中心和骨髓的关键桥梁。利用基于蛋白质组学的方法来分析血清免疫球蛋白，能够直接分析从骨髓中分泌出的抗体。这些抗体往往难以通过传统方法如B细胞测序来捕获，因为B细胞的分化特性使得获取代表整体免疫多样性的样本变得异常困难。
此外，多克隆测序不受获取的B细胞或噬菌体库的局限，能够分析任何给定时间点的整个抗体库。因此，这种方法可以分析不同的抗体库，并识别出使用其他方法可能会遗漏的具有所需功能和特异性的候选抗体。
REpAb多克隆抗体测序技术还能够识别具有生物学意义的抗体候选物。血清中存在的免疫球蛋白已经经过宿主免疫系统的广泛亲和力成熟和体细胞超突变筛选，从而产生具有功能的抗体。由于这些免疫球蛋白是由天然宿主大量产生的，因此通常对生产产量、翻译后修饰、稳定性、免疫原性和聚集倾向的担忧较少。然而，为了确保抗体的实际应用效果，对其进行全面的生物物理和性能表征仍然不可或缺。
REpAb多克隆抗体测序技术采用从头测序的策略，能够直接从MS/MS质谱中解析出氨基酸序列，无需依赖任何已知的蛋白质或DNA序列信息。这一方法打破了物种限制，展现出其独特的优势，特别是在利用不同宿主制备针对保守蛋白的抗体时。抗体在体内的亲和力成熟过程中经历了丰富的体细胞超突变，因此序列多样性极高。在缺乏参考序列的情况下，从头测序抗体成为最有效的方法。此外，当其他方法（如杂交瘤技术）对某些物种不可行时，REpAb多克隆抗体测序技术便提供了一种新的思路。
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