ライブラリ不要、機械学習を用いた抗体のヒト化
抗体のヒト化は、もとの抗体と同じ親和性を担保しながら、開発適性を持つ完全ヒト化抗体を設計する必要があるため、骨の折れるライブラリ構築やタンパク工学を用いた改変を何度も繰り返す必要があります。
Twist Biopharma Solutions は、下記の技術を組み合わせてヒト化配列を自動生成する、独自のアルゴリズムを開発しました。
この in silico ヒト化プラットフォームを用いれば、抗体ライブラリを構築、テストをすることなく、お手持ちのマウス抗体、VHH 抗体、キメラ抗体からヒト化を半分以下の期間で行うことができます。
ライブラリ不要、機械学習を用いた抗体のヒト化
抗体のヒト化は、もとの抗体と同じ親和性を担保しながら、開発適性を持つ完全ヒト化抗体を設計する必要があるため、骨の折れるライブラリ構築やタンパク工学を用いた改変を何度も繰り返す必要があります。
Twist Biopharma Solutions は、下記の技術を組み合わせてヒト化配列を自動生成する、独自のアルゴリズムを開発しました。
この in silico ヒト化プラットフォームを用いれば、抗体ライブラリを構築、テストをすることなく、お手持ちのマウス抗体、VHH 抗体、キメラ抗体からヒト化を半分以下の期間で行うことができます。
ご利用方法

親和性、安全性、有効性プロファイルはそのまま
ご利用方法

親和性、安全性、有効性プロファイルはそのまま
完全ヒト化抗体の親和性評価
Twist の短納期ヒト化プログラムを用いて3つのマウス抗体のヒト化を実施。ヒト化したにも関わらず、一部の配列ではキメラ抗体より高い親和性を示す例がありました。
| マウスモノクローナル抗体 | ネズミ親抗体 % ヒト |
キメラ抗体 |
ヒト化抗体 % ヒト |
ヒト化トップ抗体 親和性 |
|---|---|---|---|---|
| X | 70% HC, 76% LC |
KD = 約 70 nM |
74% HC, 85% LC |
KD = 約 58 nM |
| Y | 63% HC, 70% LC |
EC50 = 約 0.8 nM |
69% HC, 84% LC |
EC50 = 約 1.3 nM |
| Z | 79% HC, 84% LC |
EC50 = 約 2.0 nM |
88% HC, 94% LC |
EC50 = 約 0.41 nM |
完全ヒト化抗体の親和性評価
Twist の短納期ヒト化プログラムを用いて3つのマウス抗体のヒト化を実施。ヒト化したにも関わらず、一部の配列ではキメラ抗体より高い親和性を示す例がありました。
| マウスモノクローナル抗体 | ネズミ親抗体 % ヒト |
キメラ抗体 |
ヒト化抗体 % ヒト |
ヒト化トップ抗体 親和性 |
|---|---|---|---|---|
| X | 70% HC, 76% LC |
KD = 約 70 nM |
74% HC, 85% LC |
KD = 約 58 nM |
| Y | 63% HC, 70% LC |
EC50 = 約 0.8 nM |
69% HC, 84% LC |
EC50 = 約 1.3 nM |
| Z | 79% HC, 84% LC |
EC50 = 約 2.0 nM |
88% HC, 94% LC |
EC50 = 約 0.41 nM |
技術資料
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