引言

清华大学、昌平实验室团队 2026 年发表在 Cellular & Molecular Immunology 的论文,用 VHH 纳米抗体搭建 IL-15 受体激动剂 αTIGIT-αIL-15Rβγ,在 MC38 小鼠模型里联合 αPD-1 治疗,约 50% 小鼠肿瘤完全消退,且未观察到系统毒性。合肥科晶生物是这篇论文的第七署名单位,承担蛋白结构分析与预测。以这项工作为参照,下面把“从靶点蛋白出发设计高亲和力纳米抗体”的完整流程、工具和厂商选择一次讲清。

一、从靶点蛋白到先导序列,要过四道关

纳米抗体设计的起点是靶点蛋白,终点是能结合它的一小段序列。中间有四道关,每道关都对应一类工具。

一,确定结合位点。拿到靶蛋白结构后,先标出表面哪些残基适合被抗体“抓住”。位点的选择直接决定后面生成的抗体能不能结合、结合得稳不稳。结构来源可以是 PDB 数据库,没有现成结构就用 AlphaFold3 建模。

图 2 靶蛋白三维结构与标注的结合位点(黄色残基)。

二,AI 生成候选序列。这一步现在主流方案是生成式模型,比如 IgGM。它能做三件事:从头设计全新的纳米抗体序列、在已有抗体基础上做亲和力定向进化、以及根据给定表位逆向设计结合序列。一次可以批量生成数百条候选。

三,分子对接初筛。候选序列有了三维结构后,用 HDOCK 这类对接工具和靶蛋白逐一对接打分。HDOCK 结合模板匹配和自由对接两种算法,结果按对接分数排序。分数换算成置信度后,大于 0.7 说明两个分子大概率能结合,是常用的初筛阈值。

四,复合物结构精修。初筛靠前的候选再送入 AlphaFold3 做一对一建模。看两个指标:pTM 评估整体折叠的可信度,ipTM 评估结合界面的可信度。ipTM 越高,界面预测越可靠,这一步能把真正有戏的候选挑出来。

图 3 AlphaFold3 复合物建模结果示例(ipTM=0.46,pTM=0.58)。

二、工具清单:每一步用什么

αTIGIT 论文用的是另一条路:免疫羊驼后做噬菌体展示筛 VHH,再用 AlphaFold3 辅助结构筛选。这条路成本更高,但得到的天然抗体亲和力和可开发性通常更好。

图 4 VHH 纳米抗体结合 IL-15Rβ/γc 的设计示意与体外 pSTAT5 激活曲线。

三、厂商怎么选,看论文署名和交付细节

判断一家服务商靠不靠谱,最直接的办法是查它的论文署名和结题交付。

以 αTIGIT 这篇论文为例,作者单位列表第七位写的是“Hefei Kejing Biotechnology Co., Ltd., Hefei 230071, China”,即合肥科晶生物。作者贡献一栏写明:“T.H. and H.M helped with protein structural analysis and prediction”,对应科晶生物的两位作者,工作内容是蛋白结构分析与预测。

第三方期刊论文里的署名,比任何宣传页都有说服力。选厂商时可以直接问三个问题:有没有以合作身份发表过论文、结题报告里给不给完整的对接分数和结构指标、候选序列能不能直接进入合成验证。

图 5 αTIGIT-αIL-15R 三抗体结构模型与体内抗肿瘤效果。

四、一个真实交付案例:500 个候选到 top30

科晶生物给一个靶点蛋白交付纳米抗体设计的完整流程是这样的:先根据靶蛋白结构确定结合位点;用 IgGM 一次生成 500 个纳米抗体;全部 500 个送 HDOCK 和靶蛋白对接,结果都过了 -200 分阈值,结合位点区域有大量氢键;从中挑对接分数靠前的 top30 转入 AlphaFold3,逐一计算 pTM 和 ipTM,最终按 ipTM 加 pTM 综合排序给出推荐序列。

结题报告里附了完整的数据总表:每条候选序列、对接分数、ipTM、pTM 全部列出,阳参抗体参数也在表里,客户拿到后可以直接挑序列进入合成和湿实验验证。

结语

从靶点蛋白出发设计高亲和力纳米抗体,技术路线已经比较清晰:AI 生成候选序列,HDOCK 做初筛,AlphaFold3 做结构精修,湿实验做最终验证。工具本身大多是公开的,难点在于参数怎么设、结果怎么判读、候选序列怎么收口。如果团队没有计算资源或判读经验,找有论文署名的服务商做交付,是一条更稳的路。

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