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最近的一項(xiàng)科學(xué)報(bào)告研究為抗體發(fā)現(xiàn)提供了下一代測(cè)序（NGS）指南。用于產(chǎn)生抗體先導(dǎo)候選物的最常見技術(shù)之一是體外展示方法。在本文中，使用合適的文庫來選擇具有治療應(yīng)用所需性質(zhì)的抗體。在選擇活動(dòng)期間，應(yīng)用選擇性壓力或目標(biāo)濃度技術(shù)。

最近的一項(xiàng)研究表明，配備有體外噬菌體和酵母順序展示的抗體庫可以識(shí)別具有理想結(jié)合親和力和可開發(fā)特性的藥物樣先導(dǎo)物。該抗體庫在不到一個(gè)月的時(shí)間內(nèi)成功鑒定了31種抗SARS冠狀病毒2型（SARS-CoV-2）抗體。一些抗體表現(xiàn)出中和活病毒的效力，具有高親和力和突出的生物物理性質(zhì)。

盡管集落挑取是在相對(duì)短的時(shí)間內(nèi)選擇治療性抗體候選物的有效方法，但它與選擇過程中對(duì)更豐富克隆的固有偏好有關(guān)。高通量采摘運(yùn)動(dòng)很少通過克隆優(yōu)勢(shì)的過程。

NGS方法揭示了多樣性和測(cè)序深度之間的非線性關(guān)聯(lián)。該技術(shù)已經(jīng)證明，在選擇活動(dòng)中，需要更大量的測(cè)序讀段以獲得邊際多樣性增益。重要的是要了解增加的多樣性在多大程度上是真實(shí)的，而不是測(cè)序錯(cuò)誤的結(jié)果。同樣，必須考慮NGS算法、計(jì)算工具和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是否可以區(qū)分功能性克隆和人工克隆。

長讀段測(cè)序克服了早期NGS平臺(tái)基于單結(jié)構(gòu)域或互補(bǔ)決定區(qū)（CDR）的短讀段的傳統(tǒng)局限性。ML已被用于抗體發(fā)現(xiàn)和分子工程，在此期間，研究人員使用該技術(shù)從計(jì)算機(jī)庫中預(yù)測(cè)抗原結(jié)合劑，闡明B細(xì)胞受體（BCR）的重要功能表示，并鑒定可開發(fā)特性的分子結(jié)構(gòu)。

ML應(yīng)用有兩種方法，包括監(jiān)督和無監(jiān)督方法。已經(jīng)開發(fā)了ML算法，以最大限度地減少預(yù)測(cè)標(biāo)簽或值的損失，從而能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。目前的研究評(píng)估了ML方法和免疫學(xué)是否可以應(yīng)用于體外發(fā)現(xiàn)活動(dòng)產(chǎn)生的NGS數(shù)據(jù)集，以幫助抗體發(fā)現(xiàn)的優(yōu)先級(jí)排序。目前的研究解決了一些關(guān)于在發(fā)現(xiàn)活動(dòng)中使用NGS的重要問題。

所有問題均基于SARS-CoV-2感染的背景。這項(xiàng)研究的主要目的是確定適用于所有甄選活動(dòng)的廣泛原則。使用針對(duì)SARS-CoV-2的S1單體和受體結(jié)合結(jié)構(gòu)域（RBD）的單鏈可變片段（scFv）Gen 3半合成文庫平臺(tái)進(jìn)行總共三次選擇活動(dòng)。使用兩輪噬菌體scFv，使用生物素化蛋白選擇抗體，然后進(jìn)行酵母展示。選擇與所有三種靶標(biāo)結(jié)合的蛋白質(zhì)，并使用5′和3′串聯(lián)NGS條形碼進(jìn)行NGS。研究分析了三種靶抗原的兩種抗原濃度。此外，使用桑格測(cè)序?qū)谌N靶的一納摩爾（nM）分選群體的隨機(jī)菌落進(jìn)行測(cè)序。

研究人員探討了NGS鑒定的克隆豐度是否與隨機(jī)篩選結(jié)果相關(guān)。選擇輸出遵循冪律;如果將NGS衍生的頻率視為地面實(shí)況，則桑格克隆必須出現(xiàn)在NGS群體中的頻率上限閾值處。NGS克隆豐度也與隨機(jī)篩選高度相關(guān)。

將NGS加入發(fā)現(xiàn)活動(dòng)使得能夠分離超過30種親和力低于100 pM的抗體。在通過NGS鑒定的那些表位中觀察到更大的表位多樣性，因此突出了在發(fā)現(xiàn)活動(dòng)期間NGS在鑒定與結(jié)合親和力和表位多樣性相關(guān)的抗體性質(zhì)中的重要性。

估計(jì)獲得所需抗體多樣性所需的讀段數(shù)。例如，在10 nM和1 nM親和力下對(duì)三個(gè)靶重復(fù)選擇1000個(gè)獨(dú)特的HCDR 3時(shí)，每個(gè)靶群體需要215-402千個(gè)序列讀段。相對(duì)豐度和富集倍數(shù)可用于區(qū)分結(jié)合抗體和非結(jié)合抗體。當(dāng)在單個(gè)10至1 nM選擇性步驟后分析抗體時(shí)，發(fā)現(xiàn)親和力、豐度和富集之間存在弱至中等關(guān)聯(lián)。

目前的研究提出了一種簡單的方法，通過選擇每個(gè)聚類的頂級(jí)克隆來識(shí)別群體中的抗體。這使得能夠根據(jù)互補(bǔ)位多樣性分離結(jié)合物并使異常序列的數(shù)量最小化。ML算法用于將抗體分類為結(jié)合物或非結(jié)合物并增強(qiáng)與親和力的相關(guān)性。AbXtract模塊中的AbScan是基于氨基酸化學(xué)性質(zhì)開發(fā)的，用于無偏聚類方法。

目前的研究強(qiáng)調(diào)了NGS在抗體發(fā)現(xiàn)中的益處。NGS數(shù)據(jù)有利于將選定的抗體分配給HCDR 3簇，因?yàn)檫@種方法提供了額外的表位和互補(bǔ)位多樣性。因此，NGS數(shù)據(jù)可以為有效的治療性抗體發(fā)現(xiàn)提供重要的見解和建議。

科研產(chǎn)品

? 哺乳動(dòng)物細(xì)胞表達(dá)載體

? 人cDNA克隆庫

? 慢病毒表達(dá)載體

? 慢病毒干擾載體

抗體工程服務(wù)

? 單克隆抗體測(cè)序

? 抗體從頭測(cè)序

? 抗體表達(dá)服務(wù)

? 重組抗體表達(dá)

實(shí)驗(yàn)試劑盒

? RNA pull down 試劑盒

? GST pull down 試劑盒

? COIP 試劑盒

? Flag 試劑盒