“直播预约｜数据淘金——智能化组学分析平台赋能抗体发现”

张连山博士诚邀朋友们出席大会，共同探讨「从引进到出海，中国新药如何做好国际化布局？」这一重要课题！

“直播预约｜数据淘金——智能化组学分析平台赋能抗体发现”

随着人类基因组测序工程的里程碑式进展以及二代测序技术的快速普及，基因组、转录组、蛋白组等生物组学数据以前所未有的方式增长，由此催生了生物信息学技术的井喷式发展^[1]。与此同时，快速增长的生物组学数据也为AI在生物制药领域的发展提供了大量的数据和驱动力。

作为同属于计算机科学的子分类，若能同时借用二者在各自领域的计算优势，从不同的学科角度进行生物信息的处理与分析，获得能够相互佐证与补充的预测结果，这将更有利于高效且低成本地解决药物研发人员在生物制药领域所面对的实际应用问题。其中，抗体药物发现是AI与生物信息技术有机融合的最为典型的应用场景，目前正逐渐被众多人所关注。本期Dr.X将为大家深入阐释AI驱动的生物信息技术如何赋能抗体药物发现。

拓展苗头抗体的多样性

40多年前，Kohler和Milstein提出了小鼠杂交瘤技术，通过细胞的融合使得分泌抗体的淋巴细胞（ASC）变成可无限繁殖的骨髓瘤细胞。杂交瘤技术是目前制备抗体应用最广泛的技术，在已批准上市的治疗性抗体中，多数来自于杂交瘤技术的发展。然而该技术虽然有效，但整个抗体的发现周期较长，并且ASC和骨髓瘤细胞的融合率很低（1/10000~1/1000），不仅限制了抗体筛选通量^[2]，而且在融合过程中将丢失很多潜在的可分泌活性抗体的淋巴细胞，降低苗头抗体的筛选数量。

为了弥补上述缺陷，晶泰科技搭建了 XploreSeq™ AI赋能免疫组库测序平台，在获取免疫小鼠脾细胞后，取一部分B细胞与骨髓瘤细胞进一步融合的同时，取另一部分B细胞进行高通量测序，通过分析B细胞的亚型、B细胞内mRNA转录组等序列信息，与杂交瘤方法获得的苗头抗体序列进一步比对，找到与该克隆相同谱系的其他克隆，以此额外获得具备类似抗体表位及功能的天然序列（如图1所示）。内部POC项目结果显示，利用这种方法得到的潜在序列数量相较于杂交瘤技术有至少一个数量级的提升，随机合成并测试其中部分序列后，67%（32/48）的抗体能够与抗原产生特异性结合，且其中只有6条与杂交瘤发现的序列重合，证明杂交瘤技术与免疫组库测序结合的抗体发现方式能够恢复杂交瘤融合过程丢失的序列信息，提供发现更多候选抗体的可能性。

图1 XploreSeq™平台拓展苗头抗体多样性原理示意图

重建抗体序列的轻重链配对信息

V(D)J重排和体细胞超突变的存在，使得B细胞免疫组库具备高度的多样性，但不同B细胞内的抗体轻重链的配对信息也不尽相同。利用多细胞免疫组库测序的方式可以充分挖掘B细胞免疫组库中蕴含的海量轻重链信息以及相对丰度，但却无法获知轻重链配对信息。非天然配对的抗体序列将影响抗体后续的折叠、表达以及可开发性等一系列问题。单B细胞测序技术的发展可以中通量获得天然配对的抗体序列信息，然而单次实验的单B细胞测序通量有限。

基于此，晶泰科技开发了独有的测序流程与AI赋能的生信分析算法，以实现从高通量多细胞测序结果中重建重轻链配对信息识别出结合的序列的目的。首先，将公开数据集以及单B细胞测序获得的轻重链配对信息作为训练数据，提取生信表征并训练AI模型。随着表征提取方法的不断优化及训练数据的不断累积，AI模型的分析和预测能力不断增强，最后利用该模型对多细胞免疫组库测序获得的轻重链的配对概率进行预测，从而获得天然配对概率较高的抗体序列。因此，通过生信方法与AI算法的结合，可以快速获取抗体轻重链配对的概率，成本低且效率高，在充分发挥免疫组库多样性的同时，提前考虑了所得抗体序列的可开发性，为后续筛选高质量抗体打下坚实基础。

图2 XploreSeq™平台用于苗头抗体序列预测流程示意图

赋能抗体工程的精准优化

当获得有潜力的苗头抗体后，对于抗体序列的改造与优化是一项耗时耗力的工作，对部分位点进行定向改造后往往会引起其他问题的产生，比如亲和力下降、稳定性变弱等，最终能同时满足药效、安全性和可开发性的候选抗体数量非常有限^[3]。为了提升抗体工程的改造效率，同时实现多目标任务的优化，晶泰科技将智能计算、经典的抗体工程实验以及专家经验有机结合，通过“干湿融合、快速迭代”的方式实现基于抗体结构的理性设计。

以抗体翻译后修饰位点的改造项目为例，在前期采用杂交瘤技术获得苗头抗体的基础上，先借助二代测序技术对抗体的序列空间进行了充分表征，再利用生物信息学技术对抗体的CDR区域多样性进行针对性分析，包括氨基酸序列的分布、多重序列比对等方式，以获得最有可能改造的突变位点，接着进一步结合CADD计算和抗体工程专家的经验，从多个角度对抗体工程的改造方案进行分析并确认，最后通过湿实验进行预测结果的验证。从改造后抗体合成和测试的结果看，通过生物信息学方法预测获得的改造抗体序列在去除翻译后修饰位点的基础上，表现出比改造前抗体相当的分子水平和细胞水平上的亲和力，表明生物信息学的方法能够从基因组学角度对抗体序列进行有效分析，构建基因型和表型之间的关系，联合多种智能计算方法可实现抗体功能的精准预测。

图3 晶泰科技AI算法平台基于结构的理性设计方法示意图

综上所述，二代测序的出现促使人们能够以低成本、高效的方式获取大规模抗体的免疫组库信息。基于此，利用生物信息学技术不仅可以获知不同B细胞之间的进化关系，帮助拓展苗头抗体的多样性，而且还可进一步赋能其他智能计算方法在下游抗体工程、可开发性优化方面的应用。

实际上，晶泰科技XploreSeq™平台的应用场景不仅限于此，如欲了解更多内容，欢迎您点击下方链接，参与12月8日晚7:30“晶泰智播”活动，本次直播主题为“数据淘金——智能化组学分析平台赋能抗体发现”，届时将为您进一步深入讲解前沿的生物信息学分析技术在抗体发现中的应用瓶颈以及如何实现突破创新，欢迎大家报名参与。

“直播预约｜数据淘金——智能化组学分析平台赋能抗体发现”