抗體發現技術在藥物研發中具有重要作用，可以幫助研究人員快速發現具有高效性和特異性的抗體，從而加速藥物研發過程。它還可以幫助研究人員對疾病進行更深入的了解，包括了解疾病的發病機理以及發現新的治療靶點等。發現抗體的技術主要包括通過篩選抗體文庫或從動物免疫得到的抗體來發現具有特定結合活性的抗體。

幾十年來，在許多領域，使用動物進行研究、開發和制造一直是一個有爭議的話題，包括抗體研究領域，其中大多數基于抗體的試劑和療法歷來都是使用動物免疫產生的。

關于使用動物免疫發現抗體與使用顯示技術從非動物源性重組庫中體外選擇的利弊的討論一直在進行。雖然有人認為使用重組顯示庫可以減少動物消費，但部分科學家認為，免疫運動中使用的動物數量與臨床前研究中犧牲的數量相比相形見絀。因此，在進入體內研究之前改進抗體的質量控制將對動物消費產生更大的影響。

抗體可能來源于血漿、雜交瘤和重組細胞系

抗體可直接從免疫動物的血漿、雜交瘤細胞培養物（也來源于免疫動物）和重組細胞系（如中國倉鼠卵巢細胞系）中純化。這些生產方法中的每一種仍在用于生產用于治療、診斷和研究試劑（包括親和層析）的抗體，并可用于生產具有不同克隆性的抗體。

從動物血漿中分離抗體需要連續使用動物進行發現和制造，這從根本上不同于雜交瘤技術和B細胞篩選的使用，在后者中，動物免疫是一次性投資。因此，毫無疑問會存在許多缺點，包括批次間差異、高動物消耗和未定義的克隆組成，適用于血漿衍生抗體。

同樣，用于“單克隆”抗體生產的雜交瘤細胞系有時包含兩個或多個生產性抗體基因，影響產品的克隆性和可能需要單特異性的下游應用。相比之下，使用重組表達技術產生的抗體可制成具有更均一單克隆成分的產品，從而提高可重復性。

不同抗體發現策略和所涉及的實驗階段的示意圖

動物源性抗體發現的優缺點

動物免疫已被用于提高用于研究、診斷和治療目的的抗體已有 120 多年的歷史，除了是一種經過驗證且技術上直接的方法外，使用動物免疫還具有以下對（重組）單克隆抗體和多克隆抗體均有效的好處：

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體內抗體的產生是一個復雜的過程，經過數億年的自然演變和優化。多個IGHV、IGLV和IGKV 種系基因，每個基因編碼兩個抗原結合環，序列和結構高度可變，可用于抗體的產生。這些基因中的每一個都可以分別與 IGHD 和 IGHJ 基因或 IGLJ 和 IGKJ 基因重組，形成第三個也是最可變的抗原結合環。在此重組過程中，不精確的連接、核苷酸刪除和非模板化核苷酸插入將產生具有大量互補位的一抗庫，形成空腔、凹槽、平面或突出結構。

有人認為：源自動物的抗體的缺點之一是它們可能具有免疫原性，因為它們不是人類來源。 然而，人源化技術和用于抗體生成的轉基因動物的引入使這一論點變得不那么相關，盡管與獲得體外技術類似，這些技術的使用可能會因高成本和缺乏專業知識而受到限制。

然而，對動物來源抗體的合理擔憂仍然存在：免疫通常相當耗時（通常需要在2-3個月內重復注射），抗原需要具有免疫原性或需要進一步修飾以增加免疫原性，當與變性佐劑結合時，抗原可能會失去重要的3D結構基序，并且在免疫過程中對抗體反應的控制有限。由于這種有限的控制，對某些免疫顯性抗原區域的抗體反應的偏差會限制序列和表位的多樣性。

非動物源性抗體發現的優點和缺點

非動物來源的抗體通常是使用體外展示方法從重組抗體庫中發現的。這些方法的一個關鍵優勢是它們能夠克服與動物源性抗體發現相關的許多缺點。例如，重組抗體庫與展示選擇技術一起提供的好處是可以略微減少動物在抗體發現中的使用，因為動物只需要驗證體外發現的抗體，而不再需要動物來發現它們。

重組文庫與體外展示技術相結合還提供了鑒定針對高毒性和非免疫原性靶標的親和試劑（包括抗體片段）的可能性。因此，重組展示文庫的可探索目標空間超過了基于動物的抗體發現。

此外，完整的實驗控制和在發現過程中操縱不同步驟的能力允許針對定義的抗原構象或具有自定義特性的表位進行有針對性和合理的抗體發現。這些特性可能包括僅在一組特定條件下結合抗原并在另一組條件下釋放抗原的能力，例如非生理pH值，這可能會改善這些抗體的循環，從而顯著延長它們的半衰期和治療效果。

總結

綜上所述，在抗體發現方面，無論是動物免疫還是重組抗體庫與展示技術的結合使用均未被證明優于彼此。動物免疫和重組庫在發現適合用途的抗體方面都具有獨特的優勢，體外展示技術有很多好處，然而，高質量（合成或天然）抗體庫的有限可用性和高昂成本嚴重阻礙了大多數研究人員（除了選定的抗體工程實驗室）利用體外技術。

當使用重組文庫的展示技術發現抗體時，使用動物免疫的其他好處就會喪失，包括抗體譜系信息和在不接觸抗原本身的情況下產生抗體的可能性（例如，通過使用 DNA/RNA 免疫技術）。為了克服這些缺點，動物免疫可以與展示技術相結合，從而保留在任何實驗條件下體內親和力成熟和高通量選擇的優勢。重要的是，雖然技術組合已經可以改善所得抗體庫的特性，但它還可以提供大量數據集，可以使用機器學習加以利用。這為利用我們技術庫中第三種非常強大的方法的潛力提供了一個千載難逢的機會。

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