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无细胞合成技术在创新药高通量筛选中的应用
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传统的抗体筛选技术在获得候选序列后，需要经过繁琐的细胞培养、转染、表达等过程，实验周期长，动辄2-3个月，难以满足创新药（尤其是ai制药）的需求。因此，无细胞蛋白合成技术越来越被重视。 无细胞蛋白合成技术（cfps）不需要漫长的细胞培养周期，直接从dna模板快速生成抗体片段或全长抗体，仅需3个小时就能获得高活性目的蛋白。并且cfps还可以平行测试大量的抗体序列，适配高通量实验设计，短时间内就能筛选出具有高亲和力与高特异性的候选分子。 01 cfps在抗体筛选中的应用 hunt等人将cfps、快速dna扩增与alphalisa高通量检测相结合，建立了一套无需细胞培养、可在24小时内从序列到抗体筛选的快速平台，成功对135株已发表的抗sars-cov-2抗体与119株免疫小鼠来源的抗体进行快速功能评价，鉴定出多个候选中和抗体，其中sc2-3抗体可结合所有受试的病毒突变体。这一技术为抗体药物研发提供了快速、高通量的解决方案。  无细胞抗体筛选工作流程 （源自文献：doi: 10.1038/s41467-023-38965-w） 02 cfps在酶制剂中应用 酶在化学合成、药物开发等领域发挥着关键作用。传统方法需要经过转化、培养、诱导表达及裂解等多个步骤，耗时久，严重制约了研发效率。无细胞蛋白合成系统能够直接利用线性dna模板进行蛋白质合成，快速表达大量酶突变体，同时反应体积可缩小至μl级，便于在多孔板或微流控系统中并行高通量测试。 landwehr等人开发了一个集成的高通量技术平台，将无细胞表达系统与机器学习模型深度整合，开发了“设计-构建-测试-学习”的工作流。研究人员利用cfps在体外快速完成定点饱和突变文库的构建与蛋白质合成，在24小时内生成数百至数千个序列明确的蛋白质突变体，并对1217种突变体在10953个独特化学反应中的底物偏好进行了评估，以此绘制出详细的酶适应度景观。基于这些数据，团队构建增强岭回归模型，成功预测出能够高效合成9种小分子药物的酶突变体，其活性相较于野生型提高了1.6至42倍。  cfps与机器学习相结合的酶工程平台 (源自文献：doi: 10.1038/s41467-024-55399-0) 03 cfps在药物发现中的应用 cfps能够用于膜蛋白、多肽类、adc等药物研发过程中。gu等人通过cfps构建了原位合成膜蛋白亲和色谱（ismac），实现了pdgfrβ抑制剂的高通量筛选及药物-蛋白亲和力的测定。这一策略可推广至其他受体及酶的靶向药物筛选，同时结合位点定向突变，能够快速验证药物结合位点及药物与生物大分子相互作用。 sutro biopharma公司将cfps与非天然氨基酸定点偶联技术结合，构建了xpresscf+平台，用于开发位点特异性的新型adc。通过将带叠氮基团的pamf位点特异性插入曲妥珠单抗，该平台成功产出dar高度均一的adc。目前，sutro开发的stro-004正在进行Ⅰ期临床试验，用于评估复发性/转移性实体瘤成人患者中的安全性、药代动力学和初步抗肿瘤活性。 xpressmax™无细胞蛋白合成解决方案 义翘神州（sinobiological）自主研发的xpressmax™无细胞蛋白合成试剂盒（货号：cfkit02），无需繁琐的细胞培养或转染操作，仅需向反应体系中加入质粒或pcr产物，即可在数小时内获得具有高可溶性、高活性的目的蛋白，广泛应用于抗体药物发现、高通量筛选等多元化场景，加速候选分子的验证与优化。 【参考文献】 1. andrew c. hunt, et al. a rapid cell-free expression and screening platform for antibody discovery. nature communications, 2023. https://doi.org/10.1038/s41467-023-38965-w 2. kanghun lee, et al. cell-free biosynthesis of peptidomimetics. biotechnology and bioprocess engineering, 2022. doi 10.1007/s12257-022-0268-5 3.landwehr gm,et al. accelerated enzyme engineering by machine-learning guided cell-free expression. nat commun. 2025. doi:10.1038/s41467-024-55399-0 |
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2026-05-28 15:30:22, 464.49 K
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