news 2026/5/9 20:58:20

告别传统免疫:多肽文库筛选如何让CAR-T研发“快人一步”?

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
告别传统免疫:多肽文库筛选如何让CAR-T研发“快人一步”?

CAR-T疗法研发中,靶点识别是核心挑战。多肽文库筛选技术通过高通量筛选,能快速获得高特异性结合肽,极大加速新型CAR靶向结构域的发现与优化,从而推动更精准、高效的CAR-T疗法开发。

一.CAR-T疗法背景介绍

发表于《Science》的论文《Design of high-specificity binders for peptide–MHC-I complexes》是由诺贝尔奖得主David Baker团队完成,这项研究利用深度学习工具,成功从头设计了能高特异性结合肽-MHC-I类复合物(pMHC)的小蛋白,为癌症和病毒性疾病的精准免疫治疗开辟了新路径。

MHC-I类复合物是一类T细胞表面受体(TCR),它可以有效激活T细胞使其分泌穿孔素或颗粒酶进行细胞杀伤。CAR-T疗法同样是利用T细胞的杀伤作用对癌细胞实现定点消除,具体做法是通过收集患者的外周T淋巴细胞,并对T淋巴细胞进行改造,使嵌合抗原受体(CAR)在T细胞表面表达,将改造后的T细胞重新输入到患者体内。由于CAR可以特异性识别癌细胞表面抗原,所以在CAR的带动下,改造后的T细胞可以对癌细胞进行靶向杀伤。

图1 CAR-T疗法的过程(文献[1])

图2 CAR-T的结构(文献[1])

二、多肽筛选

常规CAR序列可以通过免疫癌细胞表面的特异性抗原,然后经抗体文库构建和筛选来得到,耗费的时间较长。多肽筛选的方式可以省去免疫动物的流程,从随机多肽文库中进行直接筛选,筛选到亲和力较好的多肽序列,将筛选到的多肽序列作为CAR序列对T细胞进行改造得到更多候选的治疗性T细胞。我们备有多种即用型肽库试剂盒(如随机7肽、12肽、环7肽库)及M13/T7噬菌体文库定制试剂盒,可以帮助客户快速开展蛋白配体、酶底物及高特异性抗体发现工作,为您的创新研发提供坚实基石。

‍三、多肽文库筛选过程

1.随机肽库构建:基于噬菌体展示技术,将包含随机序列的多肽片段插入噬菌体基因组的特定外壳蛋白基因中,例如构建M13噬菌体则需要插入到pIII或pVIII蛋白基因中。这样,每个噬菌体颗粒表面都会展示一种随机的多肽,而该多肽的编码信息则存在于噬菌体内部,实现了 "表型"与"基因型"的关联。

2.亲和筛选:基于噬菌体展示筛选技术,从庞大的文库中挑选出能与靶标结合的噬菌体。具体操作如下:

吸附:将靶标固定于支持物(如酶标板、磁珠),然后加入噬菌体展示肽库进行孵育。

洗脱:用特定的洗脱液将特异性结合的噬菌体从靶标上洗脱下来(如使用低pH的甘氨酸-盐酸溶液)。

扩增:将洗脱下来结合靶标的噬菌体感染大肠杆菌(TG1)进行扩增及收获,并对洗脱产物及扩增产物进行滴度检测。

3.重复筛选:通常需要经过3到5轮这样的"吸附-洗脱-扩增"过程,才能逐步富集到亲和力越来越高、特异性越来越强的噬菌体克隆。

4.鉴定与分析:筛选完成后,需要对末次筛选洗脱下来的噬菌体进行鉴定分析:

结合验证:在菌平板上挑取单个菌落,将单菌落进行扩增破碎得到噬菌体,通过噬菌体ELISA等方法验证单个噬菌体克隆与靶标的结合情况。

单克隆测序:将ELISA检测结果好的克隆进行一代测序,将测得的序列进行分析,得到目标多肽的序列。

亲和力分析:有时会进一步分析阳性克隆的结合亲和性,这时则可以体外合成多肽,根据靶标的类型及样品的质量可以选择不同的亲和力鉴定的方式。

图3 噬菌体文库筛选过程(文献[2])

四、结语

卡梅德生物在多肽文库构建服务及筛选上深耕不辍,除了随机7肽、12肽、环7肽库及M13/T7噬菌体文库等现有的多肽文库,我们会根据客户的不同实验需求提供个性化多肽文库定制及筛选服务,在下游多肽的应用方面我们也在不断摸索,创造更多可能。

引用文献

[1] Chen R, Chen L, Wang C, Zhu H, Gu L, Li Y, Xiong X, Chen G, Jian Z. CAR-T treatment for cancer: prospects and challenges. Front Oncol. 2023 Dec 5;13:1288383.

[2] Sawada T, Oyama R, Tanaka M, Serizawa T. Discovery of Surfactant-Like Peptides from a Phage-Displayed Peptide Library. Viruses. 2020 Dec 15;12(12):1442.

[3] Ryvkin A, Ashkenazy H, Weiss-Ottolenghi Y, Piller C, Pupko T, Gershoni JM. Phage display peptide libraries: deviations from randomness and correctives. Nucleic Acids Res. 2018 May 18;46(9):e52.

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/5/7 10:30:37

开源机器人智能体openpi完整使用指南:从入门到实战

开源机器人智能体openpi完整使用指南:从入门到实战 【免费下载链接】openpi 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openpi openpi是由Physical Intelligence团队发布的开源机器人智能体项目,它包含了三种先进的视觉-语言-动作&…

作者头像 李华
网站建设 2026/5/8 17:38:33

W2C-1000GW算力舱重要组成部分:Broad(远大)活楼

在建筑行业寻求高效、高质、低碳转型的当下,远大活楼以颠覆性的模块化设计理念,打破传统建筑模式的桎梏,成为引领行业变革的核心力量。它并非简单的建筑构件组合,而是集标准化生产、全球化运输、快速化装配、高品质保障于一体的完…

作者头像 李华
网站建设 2026/5/2 21:19:49

深度剖析Cirq语言服务器问题(LSP配置导致补全错误的终极解决方案)

第一章:Cirq 代码补全的错误修正在使用 Cirq 进行量子电路开发时,集成开发环境(IDE)中的代码补全功能虽然能显著提升编码效率,但有时会因类型推断不准确或库版本不兼容导致错误提示或建议。这些错误补全可能误导开发者…

作者头像 李华
网站建设 2026/5/4 4:29:27

如何快速安装Boltz:生物分子结构预测的完整指南

如何快速安装Boltz:生物分子结构预测的完整指南 【免费下载链接】boltz Official repository for the Boltz-1 biomolecular interaction model 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/bo/boltz Boltz是一款先进的生物分子结构预测工具,…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/30 22:24:23

ClickShow鼠标增强工具:让每一次点击都充满表现力

ClickShow鼠标增强工具:让每一次点击都充满表现力 【免费下载链接】ClickShow 鼠标点击特效 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/ClickShow 在日常的计算机操作中,你是否曾遇到过这样的困扰?演示教学时,观众难以…

作者头像 李华
网站建设 2026/5/6 23:55:41

SeedVR2视频修复模型深度解析:从技术原理到实战应用

SeedVR2视频修复模型深度解析:从技术原理到实战应用 【免费下载链接】SeedVR2-7B 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/SeedVR2-7B 在当今视频内容爆炸式增长的时代,如何高效处理低质量视频素材成为创作者面临的核心挑战…

作者头像 李华