検証済みの結合モチーフを活用

祖先型scFvライブラリ(Twist Ancestral scFv Library )は、多数の治療用・診断用抗体をデータ解析し、再構築した新しい合成抗体ライブラリです。解析した抗体配列に見られる多様性を取り入れ、ヒト抗体レパートリーを模倣することにより、このライブラリではナイーブライブラリよりも質の高い抗体配列を提供し、あらゆる標的に対してより良い候補抗体を得るために役立ちます。

このユニークなライブラリは、あらゆる適応症を対象とした抗体医薬品の発見と開発に力を発揮します。

どんな標的に対しても確実に scFv 抗体を生成

  • 複数のバックボーン上に構築され、機能が最適化された、製造性の高い実証済みフレームワーク
  • 完全ヒト抗体配列
  • 1 x 109 diversity

検証された抗体の結合モチーフを利用

  • 抗原結合部位は、既存の 22,426 種類の抗体から抽出した情報を活用
  • 優れた結合親和性と特異性

合成ライブラリの利点

  • 免疫不要のためパニングから機能評価まで 10 ~ 12 週間
  • 有効な配列空間にフォーカス
  • 複数の標的を同時にスクリーニング可能

ライブラリの仕様

The Twist Ancestral scFv Library leverages information from 22,426 existing human, monkey, and alpaca antibodies. The library excludes potential development liability motifs while selecting for optimal complementarity determining region (CDR) sequences and lengths that generate the diversity of this antibody set. The heavy chain library permutates CDR sequences from 100 unique CDR1s, 100 unique CDR2s, and 845 unique CDR3s within the human IGHV3-23 framework. The light chain library assembles diverse combinations of CDRs from 80 unique CDR1s, 80 unique CDR2s, and 400 unique CDR3s within the human IGKVK1-39 framework. When combined, the assembled heavy and light chain libraries yield a fully human scFv library with a diversity of 1 x 109.

ライブラリのパニングとスクリーニングのプロセス

10 ~ 12 週間でパニングから機能アッセイまで実施できます。このプロセスは、標的抗原に対する多様な Twist Ancestral scFv Library のファージスクリーニングから始まり、候補抗体断片を完全長 IgG に再構成して終了します。

Ancestral scFv Library のライセンスを取得して、お客様自身で社内開発プロジェクトを開始することも可能です。詳細につきましては、 までお問い合わせください。.

概念実証(Proof of Concept)データ

Twist Ancestral scFv Library を利用して、SARS-CoV-2 スパイクタンパク質 S1 に対するパニングを問題なく実施できました。多様な結合親和性を示す多数のユニーククローンが同定されました。

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高結合親和性抗 S1 抗体の同定

表面プラズモン共鳴を用いて、直接結合した抗 S1 抗体の結合キネティクスを観察することで、S1 および S 三量体に対して高い結合親和性を有する TB212-12 および TB212-56 などの抗体が同定されています。

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VERO E6 細胞に対する強力な結合阻害(FACS 解析)

フロー滴定により、TB212-12 および TB212-56 が ACE2 発現 VERO E6 細胞への S1 の結合を阻害することが示されています。

Twist ミノタウロス scFv ライブラリ
「Library of Libraries」概要フライヤー
Twist 抗体ライブラリで創薬の取り組みを加速

Library of Libraries

Writing the Future of Biologics to Discover and Optimize Antobodies
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