通过
AI 引导的文库设计提升抗体开发能力

Twist AI 超突变 scFv 文库使用深度学习进行设计，为抗体发现提供了一个多功能平台。用于设计该文库的神经网络对数百万个抗体序列进行挖掘，从而在类似于天然 B 细胞受体超突变和重组的过程中生成多样化的抗体组库。

该文库限制了互补决定区 1 (CDR1) 和 2 (CDR2) 的多样性，但大幅提高了 CDR3 的多样性。重链与轻链有四种组合方式（VH3-23/VK1-39、VH3-23/VK3-20、VH1-69/VK1-39 和 VH1-69/VK3-20），每种组合中均包含 200 个相互链接的 HCDR1-HCDR2 序列和 100,000 个 HCDR3，以及 100 个相互链接的 LCDR1-LCDR2 序列和 10,000 个 LCDR3。组合组装后生成一个全人源 scFv 文库，其中包含 400,000 个 HCDR3、40,000 个 LCDR3，多样性可达 1 x 10⁹。

AI 超突变 scFv 文库中的序列是通过精选的子集计算而来，这个子集来自天然生成的人类抗体的完整数据库。就 IGHV3-23 中的 CDR1、CDR2 和 CDR3 而言，所选抗体序列的长度分布（紫色）与天然人类抗体组库中的长度分布（黑色）非常相似。

从淘选到功能分析，大概需要 10–12 周。该过程首先通过噬菌体，筛选针对靶抗原的多样化 Twist AI 超突变 scFv 文库，最后将候选抗体片段重新格式化为全长 IgG。

您也可以获得 AI 超突变 scFv 文库的许可，启动您自己的内部研发项目。欲了解详情，请联系 [email protected]。

Twist AI 超突变 scFv 文库高效地发现了具有高结合亲和力的 SARS-CoV-2 S1 抗体先导化合物。

通过 AI 超突变 scFv 文库获得的一组抗 S1 抗体，可抑制 S1 结合表达 ACE2 的 VERO E6 细胞。代表性克隆 TB268-14 的流式细胞图显示，转染子群体与亲本群体的图谱间存在变化。