通过大规模并行测序,核糖体显示和亲和查,快速发现高亲和抗体
Benjamin T Porebski1, Matthew Balmforth1,2, Gareth Browne3
1MRC Laboratory of Molecular Biology, Cambridge, UK.
Nature biomedical engineering
|October 9, 2023
概括
深度查快速选数十亿个抗体-抗原相互作用,加速治疗性抗体的发现. 这种方法可以在几天内识别针对治疗点的高 afinity 抗体片段,从而降低成本和时间表.
科学领域:
- 生物技术是生物技术.
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 分子生物学分子生物学
背景情况:
- 治疗性抗体的开发传统上是耗时和昂贵的.
- 现有的抗体发现方法在速度和规模上面临局限性.
研究的目的:
- 开发一种快速可扩展的抗体发现方法.
- 为了加快识别高亲和度治疗抗体.
主要方法:
- 引入了使用Illumina HiSeq平台进行"深度选",在3天内选约10^8个抗体-抗原相互作用.
- 涉及抗体库测序,通过核糖体显示在现场翻译,并用光抗原进行查.
- 使用了酵母显示丰富和合成抗体库.
主要成果:
- 在4x10^6变异的模型抗原上发现了低纳米分子纳米体.
- 已识别的高皮科莫拉单链抗体片段可以从未选择的剧目中发现人体互白素-7.
- 使用大型语言模型利用深度查数据生成更高亲和度的抗HER2抗体片段.
结论:
- 深度查显著加快了抗体的发现和优化.
- 该方法可以快速识别强效抗体治疗药物.
- 与人工智能工具的整合进一步增强了抗体工程能力.
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