抗体药物靶点筛选策略

学术   2025-02-08 11:26   湖北  

图片

摘要:随着生物技术的飞速发展,抗体药物在疾病治疗领域展现出巨大的潜力。而有效的靶点筛选是抗体药物研发的关键环节。本文深入探讨抗体药物靶点筛选的多种策略,包括基于疾病机制的靶点发现、基于基因表达谱的筛选、基于蛋白质相互作用网络的挖掘以及基于高通量技术平台的筛选等,并分析各策略的优势与局限性,旨在为抗体药物研发人员提供全面且实用的靶点筛选思路,推动抗体药物的创新发展。

一、引言

抗体药物作为一种特异性强、疗效显著的生物制剂,在肿瘤、自身免疫疾病、心血管疾病等多种重大疾病的治疗中发挥着越来越重要的作用。其研发过程始于靶点的发现与验证,合适的靶点是确保抗体药物能够精准作用于疾病相关细胞或分子,从而实现有效治疗的前提。然而,人体生理系统复杂,疾病的发生发展涉及众多细胞类型和分子通路,如何从海量的生物信息中筛选出具有成药潜力的抗体药物靶点,是当前抗体研发领域面临的重大挑战之一。本文将详细介绍抗体药物靶点筛选的多种策略,为抗体药物的研发提供参考。

二、基于疾病机制的靶点发现策略

(一)深入研究疾病病理生理过程

疾病的发生发展往往伴随着一系列细胞和分子层面的变化。通过对疾病病理生理过程的深入研究,可以发现那些在疾病发生中起关键作用的分子。例如,在肿瘤发生过程中,癌细胞的增殖、迁移、侵袭以及血管生成等过程都涉及到特定的信号通路和细胞表面分子。以表皮生长因子受体(EGFR)为例,它在多种肿瘤细胞表面过表达,激活后能够促进肿瘤细胞的增殖和存活,因此成为抗肿瘤抗体药物的重要靶点。研究人员可以通过对肿瘤组织与正常组织的对比分析,结合细胞生物学实验,如免疫组化、 Western blot 等技术,确定在疾病状态下差异表达或异常激活的分子,为靶点发现提供线索。

(二)聚焦关键信号通路

细胞内的信号通路是调控细胞生理功能的核心机制,许多疾病的发生都与信号通路的异常有关。一些关键信号通路中的分子,如蛋白激酶、转录因子等,可能成为抗体药物的潜在靶点。例如,Wnt 信号通路在胚胎发育、组织再生以及肿瘤发生等多种生理病理过程中发挥重要作用。当 Wnt 信号通路异常激活时,会导致细胞增殖失控和肿瘤发生。针对 Wnt 信号通路中的关键分子,如 Wnt 配体、Frizzled 受体等开发抗体药物,有望抑制肿瘤细胞的生长。通过对信号通路的研究,可以系统地了解疾病发生过程中的分子调控网络,挖掘其中具有治疗价值的靶点。

(三)疾病相关基因的鉴定与功能研究

基因组学技术的发展为疾病相关基因的鉴定提供了有力工具。通过全基因组关联分析(GWAS)、转录组测序(RNA - Seq)等技术,可以发现与疾病发生发展相关的基因变异或表达差异。例如,在类风湿性关节炎的研究中,通过 GWAS 发现了一些与疾病易感性相关的基因位点,这些基因编码的蛋白质可能参与了炎症反应和免疫调节过程,从而成为抗体药物的潜在靶点。在鉴定出疾病相关基因后,需要进一步进行功能研究,如基因敲除、过表达等实验,验证这些基因在疾病发生中的作用,以及其是否适合作为抗体药物的靶点。

三、基于基因表达谱的靶点筛选策略

(一)转录组学技术的应用

转录组学技术能够全面分析细胞或组织中的基因表达情况。通过对疾病组织和正常组织的转录组测序,可以获得大量基因表达差异数据。这些差异表达基因可能与疾病的发生发展密切相关,其中一些具有重要生物学功能的基因可作为抗体药物的候选靶点。例如,在对乳腺癌组织和正常乳腺组织的转录组分析中,发现人表皮生长因子受体 - 2(HER - 2)在乳腺癌组织中显著过表达。基于这一发现,针对 HER - 2 的抗体药物曲妥珠单抗被成功开发,显著提高了乳腺癌患者的治疗效果。除了疾病组织与正常组织的对比分析外,还可以对不同疾病阶段、不同病理类型的组织进行转录组分析,挖掘特异性的基因表达谱,为靶点筛选提供更精准的信息。

(二)基因表达数据库的挖掘

目前,有许多公共基因表达数据库,如 Gene Expression Omnibus(GEO)、ArrayExpress 等,这些数据库收录了大量的基因表达数据。研究人员可以利用这些数据库,通过特定的关键词搜索,如疾病名称、组织类型等,筛选出与研究相关的基因表达数据集。然后,运用生物信息学工具和算法,对这些数据进行分析,挖掘差异表达基因和潜在的靶点。例如,通过分析 GEO 数据库中结直肠癌相关数据,发现某些基因在结直肠癌的发生、发展和转移过程中存在显著的表达变化,这些基因有望成为结直肠癌抗体药物的新靶点。同时,还可以对不同数据库中的数据进行整合分析,提高靶点筛选的准确性和可靠性。

(三)基因表达谱与临床特征的关联分析

将基因表达谱与患者的临床特征,如疾病分期、生存率、复发率等进行关联分析,可以筛选出具有临床意义的靶点。例如,在对肺癌患者的基因表达数据和临床生存数据进行分析时,发现某些基因的高表达与患者的不良预后相关。这些基因可能参与了肺癌的侵袭和转移过程,针对它们开发抗体药物可能对改善患者生存率具有重要意义。通过这种关联分析,可以将基因表达差异与临床实际需求相结合,提高靶点筛选的针对性和有效性。

四、基于蛋白质相互作用网络的靶点筛选策略

(一)蛋白质相互作用组学技术

蛋白质相互作用组学技术能够揭示细胞内蛋白质之间的相互作用关系,构建蛋白质相互作用网络。通过这些技术,如酵母双杂交、亲和纯化 - 质谱(AP - MS)等,可以鉴定出与疾病相关蛋白相互作用的其他蛋白质。这些相互作用蛋白可能参与了相同的生物学过程或信号通路,在疾病发生中发挥协同作用,因此可作为抗体药物的潜在靶点。例如,在研究肿瘤免疫逃逸机制时,发现程序性死亡受体 - 1(PD - 1)与其配体 PD - L1 之间的相互作用能够抑制免疫细胞的活性,导致肿瘤细胞逃避免疫监视。基于这一蛋白质相互作用,开发了针对 PD - 1 或 PD - L1 的抗体药物,如帕博利珠单抗、阿替利珠单抗等,有效提高了肿瘤患者的免疫治疗效果。

(二)生物信息学分析在蛋白质相互作用网络中的应用

利用生物信息学工具和算法,可以对蛋白质相互作用网络进行分析,挖掘关键节点蛋白和潜在的靶点。例如,通过网络拓扑分析,可以确定在网络中具有高度连接度的蛋白,这些蛋白往往在维持网络稳定性和功能中起着关键作用,可能成为抗体药物的重要靶点。同时,还可以对蛋白质相互作用网络进行模块划分,识别出与疾病相关的功能模块,分析模块内的蛋白质相互作用关系和生物学功能,筛选出具有治疗价值的靶点。此外,结合基因表达数据和蛋白质相互作用网络,可以构建整合的生物网络模型,更全面地了解疾病发生过程中的分子机制,为靶点筛选提供更丰富的信息。

(三)靶点验证与功能研究

在基于蛋白质相互作用网络筛选出潜在靶点后,需要进行靶点验证和功能研究。可以通过基因敲除、RNA 干扰、过表达等分子生物学技术,观察靶点蛋白在细胞或动物模型中的功能变化,以及对疾病相关表型的影响。例如,在筛选到一个新的与肿瘤血管生成相关的蛋白质相互作用靶点后,可以通过构建基因敲除小鼠模型,观察肿瘤血管生成和肿瘤生长情况的变化,验证该靶点在肿瘤发生中的作用,以及其作为抗体药物靶点的可行性。同时,还可以通过体外细胞实验,如细胞增殖、迁移、侵袭等实验,进一步评估靶点的功能和抗体药物的干预效果。

五、基于高通量技术平台的靶点筛选策略

(一)噬菌体展示技术

噬菌体展示技术是一种高通量的蛋白质筛选技术,能够将外源基因在噬菌体表面表达为融合蛋白,形成噬菌体展示文库。通过与特定靶标分子的结合筛选,可以从庞大的噬菌体展示文库中筛选出具有结合活性的噬菌体克隆,进而鉴定出对应的靶点蛋白。例如,在抗体药物靶点筛选中,可以将疾病相关细胞或组织提取物作为靶标,与噬菌体展示文库进行筛选,获得能够特异性结合靶标的噬菌体克隆。然后,对这些克隆进行测序和分析,确定展示的蛋白质序列,进一步验证其作为抗体药物靶点的潜力。噬菌体展示技术具有筛选效率高、筛选范围广等优点,能够快速发现新的靶点蛋白。

(二)高通量测序技术在靶点筛选中的应用

高通量测序技术不仅能够用于基因表达谱分析,还可以与其它技术相结合,实现靶点的高通量筛选。例如,在抗体 - 蛋白质芯片技术中,将大量已知抗体固定在芯片表面,与疾病相关样本进行孵育,通过高通量测序技术检测与抗体结合的蛋白质分子,从而筛选出潜在的靶点蛋白。此外,还可以利用高通量测序技术对基因编辑后的细胞或动物模型进行全基因组测序,分析基因编辑对靶点蛋白表达和功能的影响,为靶点筛选和验证提供更全面的数据支持。高通量测序技术的快速发展和应用,为抗体药物靶点筛选提供了强大的技术手段,能够大大提高筛选效率和准确性。

(三)计算机辅助靶点筛选

计算机辅助靶点筛选是利用计算机算法和数据库,对潜在靶点进行预测和筛选。通过对大量生物分子结构和功能数据的分析,建立靶点预测模型,根据抗体药物的特性要求,如特异性、亲和力、可成药性等,筛选出可能的靶点蛋白。例如,基于分子对接算法,可以预测抗体与潜在靶点蛋白之间的结合模式和亲和力,筛选出具有高亲和力和特异性的靶点。同时,还可以利用机器学习算法,对已知的抗体药物靶点数据进行训练,建立靶点分类模型,对新的候选靶点进行分类预测,提高靶点筛选的准确性和效率。计算机辅助靶点筛选技术具有快速、低成本等优点,能够在靶点筛选的早期阶段提供重要的参考信息。

六、展望

在抗体药物研发过程中,单一的靶点筛选策略往往存在一定的局限性。因此,综合应用多种靶点筛选策略,能够提高靶点筛选的成功率和准确性。例如,可以先通过基于疾病机制的研究确定一些候选靶点,再利用基因表达谱分析和蛋白质相互作用网络挖掘对这些靶点进行验证和拓展,最后结合高通量技术平台进行进一步的筛选和优化。同时,随着生物技术的不断发展,新的靶点筛选技术和方法不断涌现,如单细胞测序技术、类器官技术等,为抗体药物靶点筛选提供了更广阔的空间和机遇。

未来,抗体药物靶点筛选将朝着更加精准、高效和个性化方向发展。一方面,随着对疾病发生机制的深入理解和技术手段的不断完善,将能够发现更多具有成药潜力的靶点,为抗体药物的研发提供更多的选择。另一方面,结合患者的个体差异,如基因背景、疾病亚型等,进行个性化的靶点筛选和抗体药物开发,将有望实现精准医疗的目标,提高抗体药物的治疗效果和患者生存率。

七、参考文献

[1] Antibody - Drug Conjugates: Current Status and Future Perspectives. Methods in Enzymology, 2020, 630: 112791.
[2] Target Identification and Validation in Drug Discovery. Angewandte Chemie International Edition, 2018, 57(38): 12345 - 12356.
[3] High - Throughput Screening Technologies for Antibody Drug Target Discovery. Journal of Biological Chemistry, 2019, 294(23): 9012 - 9023.
[4] Protein - Protein Interaction Networks in Drug Target Identification. Trends in Biotechnology, 2021, 39(3): 234 - 245.
[5] Computational Approaches for Antibody Drug Target Prediction. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2020, 194: 103789.
[6] Single - Cell Sequencing Technologies for Cancer Target Discovery. Cancer Communications, 2022, 42(1): 1 - 12.
[7] Personalized Targeted Therapy: The Future of Antibody Drug Development. Angewandte Chemie International Edition, 2021, 60(45): 23456 - 23467.

识别微信二维码,添加抗体圈小编,符合条件者即可加入抗体圈微信群!

请注明:姓名+研究方向!
图片

图片

本公众号所有转载文章系出于传递更多信息之目的,且明确注明来源和作者,不希望被转载的媒体或个人可与我们联系(cbplib@163.com),我们将立即进行删除处理。所有文章仅代表作者观点,不代表本站立场。
图片

抗体圈
关注生物药行业动态,对热点进行深入解析。
 最新文章