抗 ADC 载荷 (Payload) 抗体
药诺生物开发了一系列高特异性、高灵敏度的单克隆抗体,能够精准识别抗体药物偶联物 (ADC) 中常用的小分子细胞毒药物 (Payloads)。这些抗体是 ADC 药物研发、生产质控及临床前研究中不可或缺的关键分析工具。
产品特点与优势:
- 高特异性: 经严格验证,能够精准区分结构相似的 Payloads,如区分 MMAE 与 MMAF、DXd 与 SN-38 等,确保分析结果的准确性。
- 高灵敏度: 适用于低浓度样品的检测,满足药代动力学 (PK) 研究等高灵敏度要求。
- 广泛适用性: 支持 ELISA, Western Blot (WB), 免疫组化 (IHC) 等多种常见的免疫学检测平台。
- 优异的基质耐受性: 在人血清及非人灵长类 (NHP) 血清等复杂生物基质中表现稳定,干扰小,适用于 PK 样本分析。
- 稳定可靠: 严格的生产工艺和质量控制,确保批次间性能高度一致。
- 多种规格可选: 提供人源 (hFc) 和鼠源 (mFc) 等不同 Fc 形式的抗体,满足不同实验设计需求。
主要应用领域:
- ADC 药物在生物样本中的定量分析。
- ADC 药物的药代动力学 (PK) 和药效动力学 (PD) 研究。
- ADC 药物开发过程中的质量控制 (QC),如检测游离 Payload。
- 免疫原性 (Anti-Drug Antibody, ADA) 检测方法的开发。
- 肿瘤靶向治疗及 ADC 作用机制研究。
抗 ADC 载荷 (Payload) 抗体
靶向小分子 (Payloads) 列表 (部分):
- MMAE / MMAF
- MMAE (Specific)
- DXd / Exatecan
- DM1 / DM4
- Camptothecin (CPT)
- SN-38
- Eribulin
- Budesonide
- Duocarmycin
特异性验证: MMAE/MMAF, DXd, Exatecan
血清基质干扰实验数据
完整产品目录号及 Fc 类型
Anti-MMAE/MMAF antibody 特异性与血清基质耐受性验证
Anti-MMAE/MMAF, Anti-MMAE (Specific) 抗体均结合 ADC-MMAE
GTU-Bios-Auristatin-Ab-01-2
GTU-Bios-Auristatin-Ab-02-2
Anti-MMAE/MMAF 抗体结合 ADC-MMAF, Anti-MMAE (Specific) 抗体不结合 ADC-MMAF
GTU-Bios-Auristatin-Ab-01-2
GTU-Bios-Auristatin-Ab-02-2
Anti-MMAE/MMAF, Anti-MMAE (Specific) 抗体均不结合 ADC-DXD
GTU-Bios-Auristatin-Ab-01-2
GTU-Bios-Auristatin-Ab-02-2
血清对抗体结合无影响
2% BSA EC50=0.1217 nM
10% Monkey Plasma EC50=0.1509 nM
10% Human Plasma EC50=0.2268 nM
Anti-DXd antibody 特异性与血清基质耐受性验证
Anti-DXd 抗体结合 ADC-DXd
GTU-Bios-DXd-Ab-2 EC50=0.09412 nM
GTU-Bios-DXd-Ab-3 EC50=0.1614 nM
Anti-DXd 抗体不结合 ADC-SN-38
GTU-Bios-DXd-Ab-2 EC50=NA nM
GTU-Bios-DXd-Ab-3 EC50=NA nM
血清对 GTU-Bios-DXd-Ab-2 无显著干扰
2% BSA EC50=0.08816 nM
10% Monkey Plasma EC50=0.1247 nM
10% Human Plasma EC50=0.1141 nM
血清对 GTU-Bios-DXd-Ab-3 无显著干扰
2% BSA EC50=0.1610 nM
10% Monkey Plasma EC50=0.2190 nM
10% Human Plasma EC50=0.2283 nM
Anti-Exatecan antibody 特异性验证
Anti-Exatecan 抗体结合 ADC-Exatecan
GTU-Bios-Exatecan-Ab-2 EC50=0.06271 nM
GTU-Bios-Exatecan-Ab-3 EC50=0.07254 nM
Anti-Exatecan 抗体不结合 ADC-SN-38
GTU-Bios-Exatecan-Ab-2 EC50=N.A.
GTU-Bios-Exatecan-Ab-3 EC50=N.A.
抗ADC载荷抗体产品列表 (部分) (来源: GCT目录 P7):
Cat No. | Payload | Product Name | Fc |
---|---|---|---|
GTU-Bios-Maytansinoids-Ab | DM1/DM4 | Anti-DM1/DM4 monoclonal antibody(mAb) | hFc/mFc |
GTU-Bios-Auristatin-Ab-01 | MMAE/MMAF | Anti-MMAE/MMAF monoclonal antibody(mAb) | hFc/mFc |
GTU-Bios-Auristatin-Ab-02 | MMAE (Specific) | Anti-MMAE (Specific) monoclonal antibody(mAb) | hFc/mFc |
GTU-Bios-DXd-Ab | DXd/Exatecan | Anti-DXd&Exatecan monoclonal antibody(mAb) | hFc/mFc |
GTU-Bios-CPT-Ab | Camptothecin (CPT) | Anti-CPT monoclonal antibody(mAb) | hFc/mFc |
GTU-Bios-Eribulin-Ab | Eribulin | Anti-Eribulin monoclonal antibody(mAb) | hFc/mFc |
GTU-Bios-Exatecan-Ab | Exatecan | Anti-Exatecan monoclonal antibody(mAb) | hFc/mFc |
GTU-Bios-SN-38-Ab | SN-38 | Anti-SN-38 monoclonal antibody(mAb) | hFc/mFc |
GTU-Bios-Budesonide-Ab | Budesonide | Anti-Budesonide monoclonal antibody (mAb) | hFc/mFc |
GTU-Bios-Duocarmycin-Ab | Duocarmycin | Anti-Duocarmycin monoclonal antibody (mAb) | hFc/mFc |
抗体工程平台
除了提供高质量的抗体试剂,药诺生物还构建了先进的抗体发现与工程改造平台,利用尖端技术和 AI 算法,为抗体药物的开发提供从早期发现到后期优化的全流程支持。
Taurus™: 抗体快速发现平台
基于高通量单细胞测序和筛选技术,Taurus™ 平台能够快速、高效地从免疫动物体内直接发现具有优良特性的候选抗体分子。
平台优势 (来源: GCT目录 P2):
- 速度快效率高: 相较于传统杂交瘤技术,极大缩短抗体发现周期 (Single-cell pipeline vs Conventional pipeline)。
- 高通量筛选: 可同时筛选大量浆母细胞 (Plasma cells),增加获得理想抗体的几率。
- 多样性丰富: 能够捕获更广泛的抗体库,发现具有独特表位或功能的抗体。
- 信息完整: 直接获取抗体的重链和轻链配对序列信息,便于后续重组表达与工程改造。
- 技术特点: Smart-designed, Data-driven, Structure-based, High-throughput。
Taurus™ 抗体快速发现平台流程示意
单细胞流程 vs 传统杂交瘤流程对比图
成功案例数据 (例如:筛选周期、抗体数量)
LIBRA™ / LIBRA-AI: 抗体理性工程平台
结合结构生物学、计算模拟和人工智能算法,LIBRA™ 平台对抗体分子进行精准的工程化改造,优化其成药性。LIBRA-AI 提供自动化、智能化的抗体优化服务。
核心工具与服务 (来源: GCT目录 P2, P9):
- OPTMTM (PTM 热点自动去风险):
- 利用 AI 预测和识别抗体序列中潜在的翻译后修饰 (PTM) 位点(如脱酰胺、异构化、氧化等)。
- 智能推荐突变方案,在不显著影响抗体亲和力与功能的前提下,去除 PTM 热点,提高抗体的稳定性、均一性及生产可行性。 ("derisk对抗体亲和力无显著影响")
- HuEasy™ (抗体自动人源化):
- 基于结构和序列信息,结合大规模人源抗体数据库,快速生成多种人源化改造方案。
- AI 辅助评估不同方案对免疫原性、亲和力及稳定性的影响,筛选最优人源化抗体,降低免疫原性风险,同时保持原有生物学活性。 ("人源化后抗体亲和力无显著变化")
LIBRA-AI 平台 (OPTMTM & HuEasy™)
PTM 去风险亲和力验证图 (WT vs PTM derisk 1/2/3)
人源化改造亲和力验证图 (Parental vs Humanized 1/2/3)
LIBRA OPTM™ / HuEasy™ 平台在线工具界面截图