还没有人源化模型? 双靶点研究可以现在就开始
这篇我们聊一个更具体的问题:
如果你的课题方向是双靶点联合免疫治疗,但实验室目前没有人源化小鼠模型——你是该等模型准备好了再开始,还是现在就可以做些有意义的工作?
一个常见的等待误区
做双靶点研究,很多人的第一反应是:这类研究需要人源化模型,我们实验室现在做不了。
这个判断有一定道理,但并不完全准确。人源化小鼠模型对于最终的转化验证确实不可或缺,但在到达那一步之前,有大量有价值的机制问题可以在标准小鼠模型里回答。
等待人源化模型准备好了再开始,可能意味着错过了用更经济、更快速的系统积累早期机制数据的机会。
标准小鼠模型能回答哪些双靶点问题
用抗鼠双特异性抗体在C57BL/6 等免疫完整小鼠模型里,可以系统研究以下问题:
两条通路是否真的协同——在体内,双靶点同时阻断的效果是否优于单靶点?优势有多大?在哪些肿瘤模型和给药方案下最明显?已有研究表明,LAG-3 与 PD-1 的双重阻断比单独阻断任一靶点效果更强(Woo et al., 2012),这类协同关系完全可以在标准小鼠模型里系统验证。
什么格式的双抗效果更好——1+1格式和 2+2 格式的同一靶点组合,在体内的抑瘤效果和 T 细胞激活程度是否有差别?Fc 静默版本和效应版本对实验结果的影响有多大?这类格式优化问题,在标准模型里可以做高通量比较,为后续选择转化研究的构型提供依据。
肿瘤微环境的变化——双靶点干预后,肿瘤浸润淋巴细胞的组成如何变化?共表达 PD-1、LAG-3、TIGIT 等多个检查点分子的 CD8⁺ T 细胞比例是否下降(Guégan et al., 2024)?这些数据对于后续设计人源化模型实验,以及选择最有价值的观察终点,都有直接的参考价值。
这些问题得到回答之后,当你进入人源化模型或更复杂的转化研究时,你已经有了具体的假设和参数范围,而不是从零开始。
工具连续性:从早期探索到转化研究
这里有一个容易被忽视的实际问题:如果你在早期机制探索阶段用了一套工具,进入转化研究阶段换了另一套,中间会产生需要额外解释的变量。
Bio X Cell 的产品体系在这个连续性上做了系统性的设计:
第一阶段——早期机制探索:用抗鼠双特异性抗体(如 CPB501 PD-1×VEGF、CPB504/CPB505 PD-1×CTLA-4 等)在免疫完整小鼠模型里建立双靶点生物学的基础理解,获得体内概念验证数据。
第二阶段——转化对标:切换到抗人双特异性抗体或 biosimilar,在人源化模型或体外人源细胞系统里对标临床机制,验证早期发现的转化相关性。
第三阶段——规模扩展:需要更大批量时,Bio X Cell 支持从毫克到克量级的放量,同一批次记录体系贯穿始终,数据的跨批次可比性有保障。
整个过程可以在同一家供应商内完成,质量标准一致,Fc工程化选项(LALA-PG、D265A 等)在不同阶段保持可用,不需要因为切换供应商而重新验证基础参数。
Fc 工程化:让早期数据更干净
在早期机制探索阶段,实验目标是理解靶点生物学,而不是评估Fc 效应功能。
正如第3篇提到的,双特异性抗体中有一类 obligate bispecific——其效应依赖于同一分子同时桥接两个细胞表面靶点。要研究这类纯粹的双靶点桥接效应,Fc静默修饰(LALA-PG)尤为重要:去掉 Fc 介导的 ADCC、CDC 和细胞因子释放等效应,实验结果更纯粹地反映双靶点机制本身,而不是被Fc 效应干扰。
当后续需要评估Fc 效应功能的贡献时,切换到效应活性版本,通过对比实验来分离 Fc 贡献和靶点阻断贡献,机制解读更清晰。
这种通过 Fc工程化选项来控制实验变量的能力,在设计有说服力的机制研究时非常实用。
早期做,做得干净,做得连贯——这三件事加在一起,才是双靶点临床前研究的真正起点。
双靶点研究不需要等到所有条件都完备才开始。在标准小鼠模型里,用体内级别的双特异性工具,现在就可以积累有价值的机制数据——这些数据会让你在进入更复杂的实验系统时,有更清晰的方向和更有把握的实验设计。
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参考文献
1. Mak IWY, et al. Lost in translation: animal models and clinical trials in cancer treatment. Am J Transl Res. 2014;6(2):114-118. PMID: 24489990
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3. Guégan JP, et al. Analysis of PD1, LAG3, TIGIT, and TIM3 expression in human lung adenocarcinoma. Cell Reports Medicine. 2024;5(12):101831. https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2024.101831
4. Brinkmann U, Kontermann RE. The making of bispecific antibodies. Science. 2017;356(6341):929-930. https://doi.org/10.1126/science.aan3784
5. Nie S, et al. Biology drives the discovery of bispecific antibodies as innovative therapeutics. Antib Ther. 2020;3(1):18-62. https://doi.org/10.1093/abt/tbaa003
6. Marin-Acevedo JA, et al. Next generation of immune checkpoint therapy in cancer. J Hematol Oncol. 2018;11(1):39. https://doi.org/10.1186/s13045-018-0582-8
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