抗体发现技术在药物研发中具有重要作用，可以帮助研究人员快速发现具有高效性和特异性的抗体，从而加速药物研发过程。它还可以帮助研究人员对疾病进行更深入的了解，包括了解疾病的发病机理以及发现新的治疗靶点等。发现抗体的技术主要包括通过筛选抗体文库或从动物免疫得到的抗体来发现具有特定结合活性的抗体。

几十年来，在许多领域，使用动物进行研究、开发和制造一直是一个有争议的话题，包括抗体研究领域，其中大多数基于抗体的试剂和疗法历来都是使用动物免疫产生的。

关于使用动物免疫发现抗体与使用显示技术从非动物源性重组库中体外选择的利弊的讨论一直在进行。虽然有人认为使用重组显示库可以减少动物消费，但部分科学家认为，免疫运动中使用的动物数量与临床前研究中牺牲的数量相比相形见绌。因此，在进入体内研究之前改进抗体的质量控制将对动物消费产生更大的影响。

抗体的来源

抗体可直接从免疫动物的血浆、杂交瘤细胞培养物（也来源于免疫动物）和重组细胞系（如中国仓鼠卵巢细胞系）中纯化。这些生产方法中的每一种仍在用于生产用于治疗、诊断和研究试剂（包括亲和层析）的抗体，并可用于生产具有不同克隆性的抗体。

从动物血浆中分离抗体需要连续使用动物进行发现和制造，这从根本上不同于杂交瘤技术和B细胞筛选的使用，在后者中，动物免疫是一次性投资。因此，毫无疑问会存在许多缺点，包括批次间差异、高动物消耗和未定义的克隆组成，适用于血浆衍生抗体。

同样，用于“单克隆”抗体生产的杂交瘤细胞系有时包含两个或多个生产性抗体基因，影响产品的克隆性和可能需要单特异性的下游应用。相比之下，使用重组表达技术产生的抗体可制成具有更均一单克隆成分的产品，从而提高可重复性。

不同抗体发现策略和所涉及的实验阶段的示意图

动物源性抗体发现的优缺点

动物免疫已被用于提高用于研究、诊断和治疗目的的抗体已有 120 多年的历史，除了是一种经过验证且技术上直接的方法外，使用动物免疫还具有以下对（重组）单克隆抗体和多克隆抗体均有效的好处：

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体内抗体的产生是一个复杂的过程，经过数亿年的自然演变和优化。多个IGHV、IGLV和IGKV 种系基因，每个基因编码两个抗原结合环，序列和结构高度可变，可用于抗体的产生。这些基因中的每一个都可以分别与 IGHD 和 IGHJ 基因或 IGLJ 和 IGKJ 基因重组，形成第三个也是最可变的抗原结合环。在此重组过程中，不精确的连接、核苷酸删除和非模板化核苷酸插入将产生具有大量互补位的一抗库，形成空腔、凹槽、平面或突出结构。

有人认为：源自动物的抗体的缺点之一是它们可能具有免疫原性，因为它们不是人类来源。 然而，人源化技术和用于抗体生成的转基因动物的引入使这一论点变得不那么相关，尽管与获得体外技术类似，这些技术的使用可能会因高成本和缺乏专业知识而受到限制。

然而，对动物来源抗体的合理担忧仍然存在：免疫通常相当耗时（通常需要在2-3个月内重复注射），抗原需要具有免疫原性或需要进一步修饰以增加免疫原性，当与变性佐剂结合时，抗原可能会失去重要的3D结构基序，并且在免疫过程中对抗体反应的控制有限。由于这种有限的控制，对某些免疫显性抗原区域的抗体反应的偏差会限制序列和表位的多样性。

非动物源性抗体发现的优点和缺点

非动物来源的抗体通常是使用体外展示方法从重组抗体库中发现的。这些方法的一个关键优势是它们能够克服与动物源性抗体发现相关的许多缺点。例如，重组抗体库与展示选择技术一起提供的好处是可以略微减少动物在抗体发现中的使用，因为动物只需要验证体外发现的抗体，而不再需要动物来发现它们。

重组文库与体外展示技术相结合还提供了鉴定针对高毒性和非免疫原性靶标的亲和试剂（包括抗体片段）的可能性。因此，重组展示文库的可探索目标空间超过了基于动物的抗体发现。

此外，完整的实验控制和在发现过程中操纵不同步骤的能力允许针对定义的抗原构象或具有自定义特性的表位进行有针对性和合理的抗体发现。这些特性可能包括仅在一组特定条件下结合抗原并在另一组条件下释放抗原的能力，例如非生理pH值，这可能会改善这些抗体的循环，从而显着延长它们的半衰期和治疗效果。

总结

综上所述，在抗体发现方面，无论是动物免疫还是重组抗体库与展示技术的结合使用均未被证明优于彼此。动物免疫和重组库在发现适合用途的抗体方面都具有独特的优势，体外展示技术有很多好处，然而，高质量（合成或天然）抗体库的有限可用性和高昂成本严重阻碍了大多数研究人员（除了选定的抗体工程实验室）利用体外技术。

当使用重组文库的展示技术发现抗体时，使用动物免疫的其他好处就会丧失，包括抗体谱系信息和在不接触抗原本身的情况下产生抗体的可能性（例如，通过使用 DNA/RNA 免疫技术）。为了克服这些缺点，动物免疫可以与展示技术相结合，从而保留在任何实验条件下体内亲和力成熟和高通量选择的优势。重要的是，虽然技术组合已经可以改善所得抗体库的特性，但它还可以提供大量数据集，可以使用机器学习加以利用。这为利用我们技术库中第三种非常强大的方法的潜力提供了一个千载难逢的机会。

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