科研助攻 | ADC 药物助力者 — 抗 Payload 抗体

企业   2024-08-16 11:08   上海  


在当今生物医药界,ADC 堪称是“顶流巨星”。因其兼具靶向特异性与高效杀伤性,常被形象地誉为“生物导弹”和“魔法子弹”。 它的出现,无疑为癌症治疗领域投射下了一束新的希望之光! 在这过程中,抗 Payload 抗体作为关键的分析工具,其重要性也不可忽视……



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“顶流巨星”:ADC

抗体偶联药物 (Antibody–Drug Conjugates,ADC由靶向特异性抗原的抗体药物和载荷通过连接子偶联而成,兼具传统小分子化疗的强大杀伤效应及抗体药物的肿瘤靶向性[1]
ADC 的结构组成包括抗体或抗体片段 (Antibody)连接子 (Linker)具有细胞毒性的小分子化合物 (Payload) (图 1)
图 1ADC 结构[2]

表 1ADC 各组分特点及应用

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ADC 抗癌机理/作用步骤


ADC 设计的核心思想是提高治疗指数 (最大耐受剂量与最小有效剂量之比),而传统化疗中使用的细胞毒性药物的治疗指数通常较低。因此,抗被用作特定载体,以最佳方式将细胞毒性有效载荷递送至目标癌细胞,同时使正常细胞相对不受损害,这通常涉及以下步骤:
图 2. 抗体-药物偶联物 (ADC) 的作用机制[2]

首先,① ADC 与抗原进行特异性结合,形成抗原-ADC 复合物迅速内化到内体囊泡中 ②。在这种酸性和富含蛋白水解的环境中,会发生降解 ③,导致细胞毒性化合物在细胞内释放 ④。与靶标的相互作用 ⑤。一部分有效载荷可能在细胞外环境 ⑥ 中被释放,随后通过旁观者效应被邻近细胞摄取 ⑦。

目前常用的 Payload 明星分子主要分为针对 DNA 和针对微管蛋白两大类:

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针对 DNA 的 Payload 

  • 这类 Payload 主要通过干扰 DNA 的合成或功能来诱导细胞凋亡。它们能够直接作用于癌细胞的 DNA,导致 DNA 损伤或复制受阻,进而触发细胞死亡机制。

  • 代表分子:DXd、SN-38。

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针对微管蛋白的 Payload

  • 这类 Payload 主要通过干扰微管蛋白的功能来破坏细胞的骨架结构,从而阻止细胞分裂和增殖。

  • 代表分子:Auristatins (MMAE、MMAF)、美登素衍生物 (DM2,DM4) 和艾日布林 (Eribulin) 等。



02
 抗 Payload 抗体

为助力 ADC 的药代动力学分析,MCE 推出多款抗 Payload 抗体,能够特异性地识别并结合 ADC 药物中的小分子毒素 (Payload),从而助力 ADC 药物的表征、分析以及疗效评估。





验证数据


(1)DXd Antibody (YA897) : HY-P81054

活性:ELISA 测定,2 μg/mL T-DXd (DS-8201) 和 DXD Antibody 的结合活性,EC50 值为1.120 -1.566 ng/mL。

(2)SN38 Antibody (YA923): HY-P81248

活性:ELISA 测定,2 μg/mL Labetuzumab govitecan (IMMU 130; hMN-14-SN-38) 和 SN38 Antibody的结合活性,EC50 值为 2.755 - 3.388 ng/mL。

(3)Eribulin Antibody: HY-P83691

活性:ELISA 测定,2 μg/mL Farletuzumab ecteribulin (MORAb-202) 和 Eribulin Antibody 结合活性,EC50 值为 0.8888 - 1.027 ng/mL。

 更多增值服务:
MCE 还提供高品质、高效价、高纯度的 ADC 抗体和相关 ADC 产品,可作为阳性对照用于药物效果评价等相关科学研究。产品类型包含 HER2、EGFR、CD20、VEGFR、TNF-α 等在内的多个热门靶点,全面助力您的临床前研究!

靶点

名称类型毒素分子

 

HER2


HY-P9907

Trastuzumab

Antibody/

HER2

HY-138298A

Trastuzumab deruxtecan

ADCDxd

CD79b 

HY-P99042 

Polatuzumab

Antibody/

CD79b 

HY-132253

Polatuzumab vedotin

ADCMMAE

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03 应用场景有哪些?

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ADC 药代动力学 PK 分析

ADC 的药代动力学 (Pharmacokinetics, PK) 与未偶联的单克隆抗体有许多相似的地方,例如半衰期长、清除率低等。然而,偶联小分子药物导致 ADC 异质性增加。因此,必须评估多种分析物以揭示 ADC 的 PK 特征。





  常用于表征 ADC 药物 PK 特征的分析物:

常用于表征 ADC 药物 PK 特征的分析物包括偶联抗体 (至少偶联一个小分子毒素的抗体) 总抗体 (偶联和未偶联小分子毒素的抗体)结合型小分子毒素、游离小分子毒素及其类似物

图 3. ADC 体内代谢示意图。
在 ADC 的 PK 研究中,抗 Payload 抗体可用于监测偶联抗体在体内的浓度变化、分布情况及清除速率等。这些信息对于优化给药方案、确保  ADC 以适当的浓度到达靶点至关重要。通过结合基于配体结合分析 (LBA) 和液相色谱-串联质谱检测 (LC-MS/MS) 等多种分析技术,可以对 ADC 的 PK 特征进行全面评估,包括 ADC 的异质性、代谢途径及代谢产物等。

表 2. ADCs 待测物及常用分析方法[3]


在 LBA 中,抗 Payload 抗体常被用作捕获试剂,用于从复杂的生物样品中特异性地捕获结合了 Payload 的抗体,即偶联抗体。这种捕获机制基于抗原-抗体间的特异性结合,能够高效地将偶联抗体从其他未偶联的抗体、游离的 payload 或其他生物基质中分离出来。

图 4. ELISA 测定总抗体和偶联抗体[4] 

2

DAR 值定性分析

DAR 值 (Drug-to-Antibody Ratio)即药物抗体比,是指每个抗体分子上连接的毒性药物分子的平均数目。DAR 值不仅决定了小分子毒素的载量,还显著影响 ADC 在体内的分布、清除速率 (PK 特征) 以及整体的安全性和有效性[5]

相关研究表明,当 DAR 值为 2~4 时,ADC 药物能展现出最佳的治疗效果。这是因为在这个范围内,ADC 能够平衡药物的有效性和安全性,确保足够的药物分子进入肿瘤细胞,同时避免对正常细胞的过度毒性。

增加 DAR 值可以提高肿瘤细胞内毒素分子的浓度,从而增强肿瘤杀伤能力。然而,过高的 DAR 值可能导致药物聚集,反而降低药物的靶向性和疗效。此外,当 DAR 值过高时,ADC 药物的免疫原性会增加,引起免疫系统的识别,从而加快药物清除速度。

图 5. DAR 值与抗肿瘤效力及清除率的关系[5] 

抗 Payload 抗体在检测偶联抗体的同时,也有助于评估 ADC 的 DAR 值。通过比较捕获到的偶联抗体数量与总抗体数量的比例,可以推算出 DAR 的分布和平均值,进而评估 ADC 的均一性和效力。


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 小结

近年来随着 ADC 药物的飞速发展,也催生了偶联药物技术领域形成了“万物皆可偶联”的态势,即我们通常所说的 XDC。XDC 药物的“公式”:靶向肿瘤的载体(Carrier) + 诱导多种生物学功能的载荷 (Payload) +二者的连接子 (Linker)[2]
MCE 提供高质量的抗 Payload 抗体产品,不仅极大地助力当前 ADC 药物研发的进程,预示着在更前沿的 XDC 的征途上,这些产品有望发挥更为关键且广泛的作用。

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DXd Antibody (YA897)
DXd Antibody (YA897) 是一个非偶联、小鼠来源、抗 DXd (YA897) 单克隆抗体,可用于 ELISA 实验。
MMAE Antibody (YA899)
MMAE Antibody (YA899) 是一个非偶联、兔来源、抗MMAE (YA899) 单克隆抗体,可用于 ELISA 实验。
SN38 Antibody (YA923)
SN38 Antibody (YA923) 是无偶联基团的、靶向 SN38 的 IgG 抗体 (克隆号:YA923),可用于 WB、ELISA 实验。
4 Hydroxynonenal Antibody
4 Hydroxynonenal Antibody 是一个非偶联、分子量约 0.156 kDa、兔来源、抗 4 Hydroxynonenal 多克隆抗体,可用于 WB, ELISA, IHC-P, IF 实验。
3-Nitrotyrosine Antibody
非偶联、兔来源、抗 3-Nitrotyrosine 多克隆抗体,可用于 WB, ELISA, IHC-P, IHC-F, FC, IF/ICC 实验。 

[1] Fu Z, et al. Antibody drug conjugate: the "biological missile" for targeted cancer therapy. Signal Transduct Target Ther. 2022 Mar 22;7(1):93.
[2] Dumontet C, et al. Reichert JM, Senter PD, Lambert JM, Beck A. Antibody-drug conjugates come of age in oncology. Nat Rev Drug Discov. 2023 Aug;22(8):641-661.
[3] Gorovits B, et al. Bioanalysis of antibody-drug conjugates: American Association of Pharmaceutical Scientists Antibody-Drug Conjugate Working Group position paper. Bioanalysis. 2013 May;5(9):997-1006.
[4] Lin K, et al. Pharmacokinetics and ADME characterizations of antibody-drug conjugates. Methods Mol Biol. 2013;1045:117-31.
[5] Zuo P. Capturing the Magic Bullet: Pharmacokinetic Principles and Modeling of Antibody-Drug Conjugates. AAPS J. 2020 Aug 6;22(5):105.


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